评估驾驶员培训干预措施在改善安全参与车辆自动化系统方面的有效性

科学领域:

• 人与计算机的互动.
• 汽车安全工程 汽车安全工程
• 驾驶员行为分析分析

背景情况:

• 车辆自动化 (VA) 系统,包括自适应式巡航控制 (ACC) 和车道保持辅助 (LKA),提供潜在的安全益处,但由于司机对系统限制的误解,可能会带来风险.
• 车主手册中的不一致信息可能会导致过度依赖或错过干预,增加碰撞风险.
• 有效的培训对于减轻人机不匹配和确保VA系统安全运行至关重要.

研究的目的:

• 调查不同培训干预措施对驾驶员与VA系统 (ACC和LKA) 交互的影响.
• 为了比较业主手册 (OM),基于知识 (KB) 和基于技能模拟器 (SIM) 培训格式的有效性.
• 评估培训如何影响系统理解和现实世界驾驶参与模式.

主要方法:

• 对汽车制造商手册的文献审查发现了VA系统描述中的不一致性.
• 没有先前VA经验的36名参与者被随机分配到OM,KB或SIM培训组.
• 使用统计模型分析了系统理解 (测验分数) 和参与 (激活频率/持续时间).

主要成果:

• 基于知识 (KB) 的培训导致系统理解得分明显高于业主手册 (OM) 组.
• KB培训导致参与频率增加 (LKA的1.4倍,ACC的1.45倍) 和更安全的参与模式.
• 年龄较大的司机表现出更长的激活时间,这表明VA依赖和安全影响的潜在年龄相关差异.

结论:

• 简短的,有针对性的培训干预,特别是基于知识的方法,可以大大提高VA系统的安全和有效使用.
• 培训是减少人机不匹配和提高真实世界VA系统可靠性的重要主动安全措施.
• 建议进行标准化,可访问和适合年龄的培训,以使驾驶员的行为与VA安全标准保持一致,并防止事故.