探索物理心理状态如何影响驾驶员在条件自动化车辆的接管性能

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:

• 自动驾驶系统要求驾驶员在紧急情况下重新控制驾驶.
• 估计驾驶员接管性能对于安全和自适应自动化至关重要.
• 目前的方法缺乏对驾驶员指标和接管行为之间的相互作用的充分理解.

研究的目的:

• 研究生理学,眼球追踪和心理指标与驾驶员接管性能之间的复杂关系.
• 探索信任和工作负载如何调解生理和眼睛跟踪数据对接管结果的影响.
• 为开发自动驾驶汽车的先进驾驶员监控系统提供见解.

主要方法:

• 一个驾驶模拟实验,42名参与者经历了接管场景.
• 收集生理 (心脏,呼吸,皮肤活动) 和眼睛跟踪数据.
• 利用结构方程建模来分析指标,心理状态和收购表现 (时间和质量) 之间的相互作用.

主要成果:

• 司机对自动化的信心与更高的接管质量正相关.
• 感知工作量与更长的接管时间有积极的关联.
• 生理和眼睛跟踪指标通过信任和工作负载等心理状态间接影响了接管质量.

结论:

• 司机接管性能在层次上受到心理状态的影响,而这些心理状态又受到生理和眼睛跟踪措施的影响.
• 这些发现支持设计驾驶员监控系统,集成多个数据流,以准确估计接管性能.
• 这项研究通过更好地了解驾驶员在接管过程中的行为,有助于提高条件自动化车辆的驾驶安全性.