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自动驾驶汽车接管绩效影响因素分析综述1.1人因问题 11.1.1从事非驾驶相关任务类型 1 21.2车辆 31.2.1车辆情境意识的提供 31.2.2自动驾驶系统能否让驾驶员信任 51.2.3自动驾驶系统是否易于理解 71.3接管情景的复杂性 7为数据法三类。主观评价法是通过问卷或用户访谈了解心率、血压等来判断驾驶员的情绪状态变化，有研究认为EEG(脑电)数据与化10%以上视为驾驶员开始响应的阈值。生理测量法与行为数据法都较为客观，1.1.1从事非驾驶相关任务类型驶员处于紧张状态下接管时间会更短。基于此，小鹏汽车的XmartOS车载系统提供了行驶中应用使用限制功能，用户关闭时会明确提示可能带来的安全隐患。睡眠惯性也会导致接管表现下降(睡眠惯性是指睡醒后短暂的警觉性低下、的研究表明，60秒的接管时间对所有驾驶员从醒来到控制车辆都足够了。但非驾驶相关任务对接管不只存在负面影响，有的研究者发现执行看视频、阅读等非驾驶相关任务相比单纯的监督自动驾驶系统运行状态更不易产生困倦情况比没有事先熟悉的情况下表现更好116];在接管态度上，接管时，如果驾驶否一致(例如有助于或阻止到达目的地)以及谁是事件的责任方(例如其他司机态(例如加速或换挡)通常会带来正面情绪，此外，车内例如空调等可以带来舒的感知(Level1);对感知到的线索的意义理解(LeveEndsley的研究认为遗漏必要信息是驾驶员情境意识认知错误的主要原因但由于驾驶员倾向于执行操作前在真实环境中再次确认而会导致更长的反应时Fig.4-1Displayareaof“secondarytask”and“videoimage”fromFWulf'research测量情境意识的一个知名技术是SAGAT(SituationAwarenessGlobalAssessmentCASA(Computers-Are-Social-Actors)理论经常被用于解释人们对机器的理另一理论归因理论(Attributiontheory)认为人们对自动驾驶系统与人类的全，表现更好1230,而系统一旦出错就会违背这一信任，使人们对系统的信任度对系统过度信任的判断存在两个问题：①非实时判断(情况发生以后驾驶员或自动驾驶系统才能发现自动驾驶系统无法对驾驶任务作出回应);②过度信任难以察觉(驾驶员无法充分知道自动驾驶系统什么时候无法执行响应；自动驾驶系统设计更易于理解的自动驾驶人机交互界面的一大挑战是如何让驾驶员理解馈来让驾驶员明白正在发生的事情。诺曼242指出信息传递过程中存在的主要问研究了口语化的信息传达对驾驶员造成的影响，只传达“发生了什么”的信息 (HOW,比如“汽车正在刹车”)比传达“为什么发生”的信息(WHY,比如“前方障碍物”)驾驶员表现更差，结合了“发生了什么”和“为什么发生”的在总共3271例的自动模式脱离事件中，人类驾驶员脱离占21.7%,自动化系统占49.4%,自动驾驶车辆

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