在分散注意力的L2自动驾驶过程中接管的数据集
Jiwoo Hwang1, Woohyeok Choi1, Jungmin Lee1
1Kangwon National University, Chuncheon, 24341, South Korea.
Scientific data
|March 31, 2025
概括
本研究引入了TD2D,这是自动驾驶系统的新数据集,以解决有关驾驶员接管性能数据的缺乏问题. TD2D数据集将有助于开发更安全的自动驾驶技术.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 汽车工程 汽车工程
- 认知心理学 认知心理学
背景情况:
- 自动驾驶系统 (ADS) 允许司机从事非驾驶任务,引发了对司机分心的担忧.
- 在ADS操作期间驾驶员的分心需要在驾驶 (接管) 过程的关键回落过程中研究驾驶员的性能.
- 现有的公开可用的数据集不足以推动安全的ADS的发展,特别是在接管性能方面.
研究的目的:
- 引入TD2D,这是一个全面的数据集,旨在支持自动驾驶系统的研究.
- 提供丰富的数据集,包括接管绩效,工作负载,生理和眼睛指标.
- 促进自动驾驶技术的安全和设计方面的进步.
主要方法:
- 在L2自动驾驶模拟器中收集了50名司机 (性别平衡,不同年龄组) 的数据.
- 在10个不同的次要任务条件 (视觉,听觉和没有) 中记录了500起收购案例.
- 获得的接管性能,工作量,生理和眼部数据.
主要成果:
- TD2D数据集包括在接管场景期间驾驶员响应的详细指标.
- 由于次要任务的复杂性不同,数据涵盖了一系列驾驶员参与水平.
- 该数据集捕捉了与驾驶员注意力和工作量相关的关键生理和眼睛指标.
结论:
- TD2D数据集对自动驾驶研究领域做出了重大贡献.
- 这一数据集将使驾驶员在接管期间的行为和表现能够得到更强大的分析.
- 预计TD2D将加速开发更安全,更可靠的自动驾驶系统.
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