有限自动驾驶任务中驾驶员注意力转移特征及影响机理研究

Partially automated driving (PAD) vehicles are rapidly entering today’s road transportation system. But at the same time, PAD also brings human-machine interaction problems, among which is the attention switch during driving. Under the mode of PAD, problems of low vigilance due to long-term low workload and anxiety due to frequently switching back and forth may occur. The project proposes to conduct a series of studies on driver’s attention switch features and the underlying influencing mechanism. Firstly, based on real PAD user investigation, the project will study the population differences on PAD using behavior, performance, mental model, physiological responses, and psychological responses. Secondly, through driving simulation testing, the project will study driver’s visual and cognitive attention resource switch features, the influencing factors, and the underlying mechanism. Thirdly, the project will specially investigate the risk decision-making features of the drivers under PAD mode, and the influencing factors. Then the project will try to develop risk decision-making models of PAD drivers based on the collected data and the drawn conclusions. The models may provide guidance for PAD driver intervention training and PAD interface design evaluation.

有限自动驾驶车辆正以较快的势头加入现代交通系统，但这一新的人与车的驾驶权配置模式也带来人机交互问题，其中驾驶员的注意力转移是面临的主要问题之一，驾驶员在有限自动驾驶模式下，存在长期低警觉性和频繁接管焦虑的问题。项目拟围绕驾驶员注意力转移特征和影响机理开展一系列研究，首先在一系列实际用户调研的基础上，项目将开展人群差异研究，探讨不同特征人群在使用有限自动驾驶系统时的行为、绩效、认知模型和生理、心理反应；其次，项目将通过驾驶模拟测试，研究不同典型情景下，驾驶员的视觉资源转移特征、认知资源转移特征，其影响因素和影响机理；第三，项目特别研究驾驶员在有限自动驾驶模式下的风险决策特征和影响因素，进而依据测试数据和结果建立风险决策预测模型，以指导驾驶员干预培训和车辆交互界面设计的评价。

有限自动驾驶（PAD）车辆正以较快的势头加入现代交通系统，但这一新的人与车的驾驶权配置模式也带来人机交互问题，其中驾驶员的注意力转移是面临的主要问题之一，驾驶员在PAD模式下，存在长期低警觉性和频繁接管焦虑的问题。. 本项目围绕PAD中的驾驶员认知模型和行为特点、注意力分配、风险决策等几个方面开展了研究。在驾驶员认知模型和行为特点方面，主要通过访谈和问卷形式进行初步探究，随后通过抽象任务加深了对驾驶员认知过程的理解，设计了注意力监测系统及防止注意力转移的干预措施，并在模拟驾驶任务中进行了有效性验证。在注意力分配方面，项目主要通过问卷调查获取了驾驶员的相关特征，在模拟驾驶任务中研究了PAD中驾驶员在注意力分配上的个体差异，探究了注意力分配的影响因素和影响机理。在风险决策方面，项目特别研究了驾驶员在PAD模式下的风险决策特征和影响因素，综合采用人格特质、行为和生理指标对有限自动驾驶的驾驶员风险进行了较好的预测。. 本项目的研究成果在有限自动驾驶技术条件下，对驾驶员行为适应理论进行了深入和扩展，加深了对于驾驶员自我调节中认知过程的理解，为如何促进驾驶员在即将普及的有限自动驾驶中执行监视控制设计了有效干预和管理的手段。研究发现多数情形下，驾驶员可以通过合理地分配注意力来实现安全接管，但是仍难免出现一定比例的失败，且对警觉任务绩效有影响的个体特征，与自动驾驶任务中的注意力分配行为、接管绩效和感受存在一定的相关性。采用人格特质、行为和生理指标的风险模型具有较高的准确率和灵敏度，且误报率较低，对于现实中有限自动驾驶驾驶员的风险预测具有一定的参考意义。