基于模糊数学方法评价自动驾驶接管绩效




摘 要 采用问卷和实验方法,并利用模糊数学方法探讨接管前置时间、驾驶信任、情绪唤醒以及性别因素对接管绩效的综合影响。结果发现:3s前置时间的接管绩效最佳,5s次之,8s最差;低驾驶信任度的驾驶员接管绩效优于高信任度的;男性驾驶员的接管绩效优于女性,唤起中性情绪时驾驶员的接管绩效优于积极情绪时,并且交互作用显示,男性唤起积极情绪后接管绩效最差。主要结论是,驾驶员的情绪稳定有利于驾驶员在紧急情况下接管车辆。
关键词 自动驾驶;驾驶接管;接管绩效;模糊数学
分类号 U463.6;B841.4
DOI:10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2024.07.004
1 引言
自动驾驶车辆是指可通过传感仪收集驾驶环境数据,并联合卫星地图和人工智能,实现在无驾驶员的情况下也能顺利行驶的汽车。国际自动驾驶等级的技术界定涵盖了从L0级完全手动驾驶到L5级完全自动驾驶的全技术介入过程(Inagaki amp; Sheridan, 2019)。在这一分类体系中,L3级自动驾驶,即有条件自动驾驶,标志着系统能够在特定条件下完全控制车辆,而无需驾驶员的实时监督。然而,这也要求驾驶员在系统发出请求时,必须能够迅速且准确地重新接管车辆。由此,探究影响驾驶人自动驾驶接管绩效的因素对于有条件自动驾驶车辆的安全性具有重要意义。在L3等级自动驾驶背景下,传统驾驶行为的衡量标准已失去其实际意义,因此研究人员倾向于采用接管时长作为评估驾驶员应对突发状况能力的关键指标。接管前置时间作为衡量驾驶员接管反应速度的系统性因素,对接管绩效的影响成为了重要的研究方向。同时,非驾驶相关任务、接管情景以及驾驶员的个体差异共同作用于自动驾驶接管过程,这些因素之间的交互作用复杂且相互依存 ......
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