驾驶员注意力的行为研究与实用模型

驾驶对许多人而言是日常活动，但远非简单。驾驶员处理多项并发任务，例如使车辆保持在车道内、观察并预判其他道路使用者的动作、对危险作出反应，以及应对车内外的干扰。未能注意到并响应周围物体与事件可导致事故。道路基础设施与车辆机械设计的持续改进已使驾驶总体更安全。然而，驾驶员注意力不集中的问题仍是事故的主要原因之一。因此，理解驾驶员看向何处以及为何如此，有助于消除干扰源并识别不安全的注意模式。驾驶员注意力的研究对诸多实际应用具有意义，如政策制定、改进驾驶员教育、提升道路基础设施与车载信息娱乐系统，以及设计驾驶员监测、驾驶辅助与自动驾驶系统。本报告涵盖关于驾驶员视觉注意力分布因驾驶员内外部因素而改变的文献。驾驶中注意力的各个方面已在心理学、人因学、人机交互、智能交通与计算机视觉等多学科中探索，各自对观测现象提供不同视角、目标与解释。我们将驾驶员注意力的跨学理理论与行为研究联系到实用方案。此外，讨论了局限性与未来研究方向。本报告基于自 2010 年以来发表的逾 175 项行为研究、近 100 篇实用论文、20 个数据集与逾 70 篇综述。本报告所用论文的精选列表见 \url{https://github.com/ykotseruba/attention_and_driving}。