Oct, 2022

车内界面对环境引发的认知负荷适应

PDF
TL;DR通过用户研究自然化次要任务的数据，我们提出使用根据驾驶员心理负荷自适应变化的车载 HMIs 来减少由 HMIs 引起的人为干扰，并避免车祸的发生。
car accidentshuman distractionsin-vehicle hmisadaptive hmisdriver mental workload
发现论文，激发创造
  • 司机注意力分散力量研究：车内触摸屏交互视觉需求的可解释预测

    本文利用大量自然驾驶数据和机器学习方法，预测车内触摸屏界面的可视需求和驾驶员视觉关注分配的影响因素，并提供局部和全局的解释说明，以帮助设计师评估当前设计并更好地预测和理解其对未来设计所可能产生的影响。

    Jan, 2023

  • 心智和感知负荷估计框架：面向驾驶中自适应车内交互的研究

    该研究分析了心理和感知负载对双重任务场景下的心理生理维度的影响，并提供了基于机器学习的框架来估计心理和感知负载。研究结果表明，精神负荷影响了某些心理生理维度，而感知负荷影响较小。此外，基于这些测量，分类了精神负荷和感知负荷水平，并提供了一个实时的自适应车内界面，以满足用户行为和驾驶条件的个性化需求。

    Aug, 2022

  • 自动驾驶车辆与行人、乘客的互动：横穿人行横道场景下的实地研究

    调查表明，当在人行横道上使用外部人机界面和缓慢刹车时，行人对安全有更好的感知；同时，内部人机界面与积极刹车相结合时，能提高乘客的信心。

    Dec, 2023

  • 增强现实辅助界面对高度自主驾驶汽车驾驶员目标感知的影响

    使用增强现实技术作为用户界面的驾驶辅助系统，通过突出道路上的潜在危险物，帮助驾驶员改善在部分自动驾驶汽车中的情境感知能力，通过人机交互实验获得实验结果以提供设计指南。

    Jun, 2022

  • 驶向包容性：重新审视自主驾驶车辆的车内交互

    本论文通过全面的文献综述，提出了关于自动驾驶汽车中车内人机交互的现状，重点关注包容性和可访问性。论文的目标是检验自动驾驶汽车中包容性人机交互的用户中心设计原则，评估现有人机交互系统，并鉴定能够提升乘客体验的新兴技术。最后，提出了一个全面的车内体验设计框架，考虑了所有乘客的需求，包括残疾人或其他辅助性需求，以确保所有乘客能够安全舒适地使用这些车辆。

    Jan, 2024

  • 将解释引入自动驾驶车辆的人机界面以提升信任和情景感知

    自动驾驶汽车中人工智能的可解释性和人机界面对于建立信任起到重要作用，因此本研究探讨了可解释性人机系统的作用，提出了一种评估用户对自动驾驶行为的信任的情境感知框架，并通过实验证明了相关的经验结果。

    Apr, 2024

  • 自动驾驶中驾驶员干预行为分析 —— 一种融入 VR 的方法

    该研究通过实施虚拟现实和交通微模拟集成的实验环境，并在典型和多样化的交通场景下进行测试，提出了驾驶员介入行为的新视角，从而改善自动驾驶在类似情景下的表现，并为人与自动化系统之间的信任关系研究提供了有价值的综合与沉浸式工具。

    Dec, 2023

  • 面向可靠和可信汽车界面的自适应用户中心多模态交互

    本文探讨了一种基于用户观察和启发式方法、多模态融合、聚类、模型自适应和连续学习的用户中心自适应多模态融合方法，旨在提供一种开放源代码框架，用于从移动车辆中参照外部对象，以实现可信任的以人为中心的人工智能

    Nov, 2022

  • 学习模拟合作驾驶任务的潜在特征

    通过对司机人群行为偏好数据的建模和模拟，我们构建了一个智能辅助驾驶员驾驶干预策略的轻量级仿真环境，并使用该环境来测试不同驾驶员类型的区分能力和干预策略的效果。

    Jul, 2022

  • AutoExp：一种多学科、多传感器框架，用于评估自动驾驶汽车中的人类活动

    本文提出了一个实验框架，通过多学科的方法（计算机视觉和人文社科学）研究自动驾驶汽车乘客的内部活动，包括与驾驶无关的活动，旨在捕捉实时的真实数据并创建数据集，以促进计算机视觉算法的发展和评估。

    Jun, 2023