论驾驶分心之力：车载触摸屏交互视觉需求的或可解释预测
人机交互
2023-02-10 v1 人工智能
摘要
随着现代信息娱乐系统，驾驶员在驾驶时越来越受诱惑从事次级任务。由于分心驾驶已是致命事故主因之一，车载触摸屏人机界面（HMI）必须尽可能少分散注意力。为确保这些系统使用安全，其需经过繁琐且昂贵的经验测试，要求完全功能原型。因此，告知设计者其设计可能对驾驶分心产生影响的早期方法极具价值。本文提出一种机器学习方法，基于预期使用场景预测车载触摸屏交互的视觉需求，并提供影响驾驶员视觉注意力分配因素的局部与全局解释。该方法基于从生产线车辆持续收集的大规模自然驾驶数据，并采用 SHapley Additive exPlanation（SHAP）方法提供助力知情设计决策的解释。我们的方法比相关工作更准确，以 68% 准确率识别发生长注视的交互，并以 2.4 s 平均误差预测总注视时长。我们的解释复现了近期多项研究结果，并提供关于 UI 元素、驾驶自动化与车速对驾驶分心影响的快速且易获取的洞见。该系统不仅可帮助设计者评估当前设计，也可助其更好地预见并理解其设计决策对未来设计可能产生的影响。
引用
@article{arxiv.2301.02065,
title = {On the Forces of Driver Distraction: Explainable Predictions for the Visual Demand of In-Vehicle Touchscreen Interactions},
author = {Patrick Ebel and Christoph Lingenfelder and Andreas Vogelsang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.02065},
year = {2023}
}
备注
Accepted for publication in Accident Analysis and Prevention