基于车辆活动日志数据的高级驾驶辅助系统侵入感建模：以车道保持辅助系统为例
人机交互
2019-05-01 v2
摘要
尽管汽车产业向来最理解驾驶者情感重要性，汽车领域的设计与研究长期强调外观与内饰的感官层面。然而，随着高级驾驶辅助系统（ADAS）的采用，车辆被赋予“半自主性”，情感化设计的范围应扩展至包含车辆的行为层面。在此类车辆可干预人类驾驶者操作的“共享控制”系统中，一定程度的“侵入感”不可避免。例如，当最受欢迎的ADAS实例之一——车道保持辅助系统（LKAS）在危险状况下操控方向盘时，驾驶者可能因LKAS产生的突发扭矩而感到被打断或惊讶。此类不快体验可导致烦躁、焦虑及不信任系统等长期负面感受。因此，探究驾驶者对车辆动态行为的情感响应需求日益增长。本研究识别出LKAS引发的四类侵入感，拟作为设计情感满意之LKAS行为的量化性能指标。并提出一种通过车辆传感器日志数据定量测量侵入感的度量方法及统计数据分析方法。
引用
@article{arxiv.1809.06535,
title = {Modelling the Intrusive feelings of advanced driver assistance systems based on vehicle activity log data: a case study for the lane keeping assistance system},
author = {Kyudong Park and Jiyoung Kwahk and Sung H. Han and Minseok Song and Dong Gu Choi and Hyeji Jang and Dohyeon Kim and Young Deok Won and In Sub Jeong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.06535},
year = {2019}
}