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J-GLOBAL ID:201802263007185693   整理番号:18A1689276

レベル3自動化自動車において運転者が車輪を越える時の状況認識の増加:シミュレータ研究【JST・京大機械翻訳】

Situation awareness increases when drivers have more time to take over the wheel in a Level 3 automated car: A simulator study
著者 (5件):
資料名:
巻: 58  ページ: 917-929  発行年: 2018年 
JST資料番号: W1195A  ISSN: 1369-8478  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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車両の自動化は,多くの衝突事故がヒューマンエラーによって引き起こされるので,道路の安全性を改善する可能しかし,運転者が車輪を越えないような信頼できる自律車両は,まだ遠い将来にある。最初に,自動車は特定の条件下で自身を駆動する。これらの条件が満たされていない場合には,自動車はtak以上要求(TOR)を持つ運転者を促す。本研究において,シミュレータを用いて,運転者が道路における潜在的危険性と手動運転直後の交通シーンを,(TOR後の)義務になったかどうかを調査するために用いた。潜在的危険性は,ハザードの前駆体が見える交通状況である。潜在的危険点の数は,運転者の状況認識の指標であると仮定した。潜在的危険性は,衝突が非常に可能性のある急性の脅威状況になるかもしれない。シミュレータ駆動は,8つの潜在的危険(材料化しない)を含んだ。デフォルトモードは自動運転であった。しかし,参加者が潜在的危険に近づいたとき,TORは促進された。50人の参加者を無作為に2つのグループのうちの1つに割り当てた:4つのグループにおいて,参加者が手動運転を再開する前にTORを4秒,6秒グループにおいて,6秒を許容した。全ての参加者は,シミュレータ車が自動化モードにある間,タブレット上のコンピュータゲームをプライドした。それらの注視方向は,約45分の全トリップの間,眼トラッカーで記録された。平均的に,4秒群の参加者は潜在的危険の29%(SD=16.5)で注視し,6秒群の参加者は47%(SD=17.8)で注視した。二項データに対する一般化線形モデルは,この差が有意であることを明らかにした(χ2(1,N=43)=11.23,p<.01)。この結果は,運転者が運転を再開しなければならないときに,状況認識を開発するために時間を必要とすることを示した。それは,ループから外れた後に,運転者が潜在的危険性を認識できる前に,交通状況の精神的表現を構築しなければならないということができた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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運転者 

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