高效运动不适评估：在紧凑测试赛道上重现实车驾驶
机器人学
2025-09-15 v2 新兴技术
人机交互
摘要
在行车过程中能够从事其他活动是消费者采纳自动驾驶车辆的关键原因之一。然而，参与非驾驶活动会引发乘客运动不适，恶化其整体舒适度，从而可能影响自动驾驶的接受度。因此，通过与参与者进行实验来拓展我们对运动不适的理解并阐明影响其调制因素至关重要。目前，大多数实验是在公共道路上进行(真实可信但不可重复)或测试赛道上进行(可行且可使用原型自动驾驶车辆)。本研究开发了一种方法，用于设计最优路径和速度参考，以在较小的测试赛道上高效复制实车驾驶中的运动不适暴露。该方法利用模型预测控制(MPC)来复制在70米×175米的测试赛道上收集的纵向和横向加速度。在一个小样本实验(47名参与者)中，我们将受试者在测试赛道和实车条件下的运动不适发生情况进行比较，实验条件为交叉随机化。结果表明，两种条件对平均运动不适发生率没有差异，也没有影响个体不适水平之间的对应关系。这为采用我们的方法进行更简单、更安全且更可重复的运动不适评估铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2412.14982,
title = {Efficient Motion Sickness Assessment: Recreation of On-Road Driving on a Compact Test Track},
author = {Huseyin Harmankaya and Adrian Brietzke and Rebecca Pham-Xuan and Barys Shyrokau and Riender Happee and Georgios Papaioannou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.14982},
year = {2025}
}