基于坐着的压力特征检测驾驶员的焦虑,并识别引起焦虑的场景

科学领域:

• 人与计算机的交互
• 心理学 心理学 心理学
• 汽车工程 汽车工程

背景情况:

• 驾驶焦虑会对道路安全和驾驶体验产生负面影响.
• 焦虑是一种高度兴奋的情绪,在姿势和坐姿行为中体现出来.
• 客观地测量驾驶焦虑,对于开发干预系统至关重要.

研究的目的:

• 为了研究驾驶焦虑和坐着时压力分布之间的关系.
• 识别与焦虑水平升高相关的特定驾驶情况.
• 为车载情绪识别和人机交互系统提供数据.

主要方法:

• 30名参与者通过使用标准化音频和倒计时任务来诱导平静 (基线) 和焦虑状态.
• 在八个驾驶条件下使用压力来测量压力分布和重心波动.
• 用自我评估措施 (SAM) 验证了主观焦虑水平,并使用威尔科克森签名等级测试分析了数据.

主要成果:

• 与基线相比,焦虑导致压力分布增加,大腿,部和腰部的摆动增加.
• 包括aTHR_Max和rCOPBTL_Std在内的40个显著特征,将焦虑与平静区分开来,特别是在左腿,右部和腰部.
• 高不确定性/高互动性场景 (例如交通拥堵,圆形交叉路口) 与焦虑有很强的相关性,与可预测的场景 (例如停车) 不同.

结论:

• 坐着压力分布和摇摆模式可以客观地识别驾驶焦虑.
• 特定的驾驶场景,特别是那些带有不确定性的场景,是焦虑的关键触发因素.
• 这些发现支持开发用于情绪识别和适应性干预的先进车载系统.