从原始注视到有意义的特征：驾驶模拟器中视觉行为评估

本文提出了一种新颖的定量分析方法，用于研究驾驶模拟器中三种条件下的眼动行为：基线、行驶（正常能见度下的模拟驾驶）和雾天（能见度降低下的模拟驾驶）。我们通过一项案例研究阐释了所提方法：利用 31 个参数对 24 名参与者的眼动追踪数据进行分析，这些参数被组织为三组：(1) 扫视特征，(2) 双变量等高椭圆面积（BCEA）相关参数，以及 (3) 眨眼特征。在所有特征组中，基线与模拟驾驶条件之间出现了大量统计学显著差异。在行驶与雾天之间，扫视特征变化极小（13 个中 1 个），而 BCEA（13 个中 9 个）和眨眼特征（5 个中 4 个）表现出显著差异，凸显了能见度降低对注视稳定性和眨眼行为的强烈影响。除了扫视时长等常规注视特征外，受 Guzik 指数（GI）启发，本文通过特征工程引入了一项新指标，用于量化沿 BCEA 长轴的注视不对称性。GI 结果表明，注视离散度在不同能见度条件下保持一致，但基线期间显著高于雾天和行驶条件（p < 0.01）。总体而言，所呈现的发现表明，将基于 BCEA 的特征与扫视和眨眼参数相结合，能够全面理解驾驶模拟器中的视觉注意与注视稳定性，而 GI 则为不同能见度条件下的注视不对称性提供了额外见解。