利用人类视觉感官与记忆机制改进驾驶员态势感知预测
人机交互
2021-11-02 v1
摘要
态势感知(SA)通常被认为是对物体属性与位置的感知、理解与预测。我们认为若系统能感知驾驶员的SA，便可对其未察觉的物体适时提供警告。为探究驾驶员感知，本研究开展了驾驶模拟的人因实验以收集数据。先前驾驶员态势感知预测模型仅利用驾驶员注视运动，而本工作利用物体属性、人类视觉感官特征与记忆机制。结果表明，所提出的驾驶员SA预测模型准确率达70%以上，优于基线方法。
引用
@article{arxiv.2111.00087,
title = {Improving Driver Situation Awareness Prediction using Human Visual Sensory and Memory Mechanism},
author = {Haibei Zhu and Teruhisa Misu and Sujitha Martin and Xingwei Wu and Kumar Akash},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.00087},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 4 figures, The IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2021