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汽車(chē)自動(dòng)化系統(tǒng)中人為因素的影響

汽車(chē)技術(shù)不斷創(chuàng)新，并不再局限于原始的裝備制造或汽車(chē)工業(yè)，谷歌和歐美的大量研究機(jī)構(gòu)也在研究制造新型運(yùn)輸工具，沃爾沃聲稱(chēng)到2017年實(shí)現(xiàn)汽車(chē)的自動(dòng)駕駛，英國(guó)政府已鼓勵(lì)城市從2015年1月開(kāi)始在公共道路上開(kāi)展無(wú)人駕駛的試驗(yàn)。自動(dòng)駕駛汽車(chē)已經(jīng)離人們生活很近。

研究目的在于不止利用一種系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)駕駛員與車(chē)輛的交互，如利用自適應(yīng)巡航控制（ACC）系統(tǒng)和車(chē)道保持系統(tǒng)（LKS）研究駕駛員行為，同時(shí)利用高度自動(dòng)駕駛或全自動(dòng)駕駛汽車(chē)（FAD/HAD）的系統(tǒng)研究駕駛員的交互作用，使汽車(chē)的橫向和縱向控制都可運(yùn)用自動(dòng)系統(tǒng)。

研究包括與高度自動(dòng)駕駛或全自動(dòng)駕駛相關(guān)的大范圍調(diào)查結(jié)果，從單個(gè)自動(dòng)駕駛車(chē)輛的駕駛員交互系統(tǒng)到鄰近未裝備自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的手動(dòng)控制車(chē)輛的影響。采用高度自動(dòng)駕駛過(guò)程中一個(gè)典型的低負(fù)荷工況，分別與ACC系統(tǒng)和手動(dòng)駕駛進(jìn)行對(duì)比的結(jié)果顯示，在全自動(dòng)駕駛過(guò)程中，駕駛員可以把更多時(shí)間用來(lái)處理其它事務(wù)而不用駕駛汽車(chē)。

基于運(yùn)動(dòng)軌跡的駕駛模擬器，Strand等人記錄了駕駛員對(duì)關(guān)鍵事件的反應(yīng)，包括當(dāng)自動(dòng)駕駛失敗和減速失效后（部分失效、中等失效和嚴(yán)重失效）的駕駛員變化水平。在可能的汽車(chē)碰撞中利用全新的手段，即不可恢復(fù)點(diǎn)（PoNR）。與虛擬碰撞進(jìn)行對(duì)比，Strand等人測(cè)量了汽車(chē)不可避免發(fā)生碰撞的時(shí)間點(diǎn)以及駕駛員的動(dòng)作反應(yīng)，在PoNR之后繼續(xù)采集數(shù)據(jù)。試驗(yàn)結(jié)果表明，部分自動(dòng)駕駛以及高度自動(dòng)駕駛性能的提高可以減少碰撞的最短時(shí)間。

刊名：Transportation

Research Part F（英）

刊期：2014年第27期

作者：Natasha Merat et al

編譯：陳飛