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目的 實驗2的目標(biāo)是檢查在混合交通環(huán)境中（涉及周圍的傳統(tǒng)車輛，即L0級），模擬高速公路駕駛條件下，操作員如何隨時間識別和響應(yīng)注意力狀態(tài)提示。為此，分析了注意力狀態(tài)提示對操作員整體行為隨時間的影響。如第一章所述，最終目標(biāo)是確定操作員如何與自動駕駛車輛互動，并確定自動駕駛技術(shù)如何最好地支持安全駕駛。對于本研究對L2級操作定義的兩個方面至關(guān)重要，并為實驗設(shè)計和感興趣的場景設(shè)定了基調(diào)： · “駕駛員仍負(fù)責(zé)監(jiān)控道路和安全操作，并應(yīng)隨時準(zhǔn)備控制，并在短時間內(nèi)可用?！?/span> · “系統(tǒng)可以在沒有預(yù)先警告的情況下放棄控制，駕駛員必須準(zhǔn)備好安全地控制車輛?！?/span> 基于這些操作定義，實驗2旨在研究一種機制的有效性，該機制提示操作員監(jiān)控駕駛環(huán)境。 方法 對于實驗2，進行了一次單一的長時間曝光實驗。參與者首先對車輛及其操作進行了簡短的熟悉，然后進行了三個60分鐘的實驗環(huán)節(jié)。在這些環(huán)節(jié)中，參與者使用平板電腦完成了一系列任務(wù)。在執(zhí)行任務(wù)期間，根據(jù)參與者預(yù)先確定的提示條件（2秒、7秒或無提示），參與者會在相應(yīng)的時間段內(nèi)收到提示。對于2秒或7秒提示條件的參與者，在注意力不集中的時段后會收到提示。給予無提示條件的參與者則不會收到任何提示，他們可以自由地按照自己認(rèn)為適當(dāng)?shù)姆绞叫袆印?/span> 除了這些提示外，在一個預(yù)先確定的環(huán)節(jié)中，參與者會在隨機時間收到一個意外的左車道偏離警報，包括觸覺座椅警報和閃爍的紅色LED燈。在另一個預(yù)先確定的環(huán)節(jié)中，參與者體驗了一個沒有警報的意外車道偏離，僅包括左車道偏離而不伴隨任何警報，并且提示系統(tǒng)被禁用。實驗者注入的車道偏離用于模擬車道保持性能問題以及提示系統(tǒng)的失敗。請注意，對于2秒和7秒提示條件的參與者來說，他們與車道偏離同時收到的警報與他們基于注意力狀態(tài)所接收的提示是無法區(qū)分的。本實驗檢查了參與者對這些提示、警報和車道偏離的反應(yīng)，包括反應(yīng)的持續(xù)時間和反應(yīng)方式。 實驗設(shè)計 該研究采用了一個3 x 3 x 3混合因素設(shè)計。每位參與者完成了三次連續(xù)的駕駛會話，每次會話包括以下一種情況：有警報的車道偏離、無警報的車道偏離或無車道偏離。在實驗過程中，參與者經(jīng)歷了這些條件中的每一種一次。此外，還使用了三種不同的提示條件與駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)配合使用，每位參與者只經(jīng)歷了一種提示條件，分別是2秒提示、7秒提示或無提示。提示時間是基于先前的分心研究（2秒提示）（例如，Klauer等人，2006年）和專家意見（7秒提示）。此外，該研究旨在模擬當(dāng)監(jiān)測道路條件減少時的最壞情況場景。 獨立變量 本研究設(shè)計使用了三個獨立變量，如下所述： 提示條件 這是一個組間變量，有三個水平：2秒、7秒和無提示。 根據(jù)L2級智能駕駛定義，操作員應(yīng)隨時準(zhǔn)備控制，并且能夠迅速響應(yīng)。這些提示的目的是在參與者的注意力從道路轉(zhuǎn)移超過他們提示條件所確定的閾值時，提供一次提示。 · 2秒。當(dāng)參與者在進行非駕駛相關(guān)任務(wù)時，注意力狀態(tài)離路2秒后，會提供一個漸進的實驗性提示。 · 7秒。當(dāng)參與者在進行非駕駛相關(guān)任務(wù)時，注意力狀態(tài)離路7秒后，會提供一個漸進的實驗性提示。 · 無提示。不呈現(xiàn)任何實驗性提示。 事件類型 這是一個有三個層級的組內(nèi)變量。 · 警報。系統(tǒng)提供了一個視覺和觸覺指示，表明它沒有提供L2級別的智能駕駛。車輛在提供警報后開始意外的車道偏離，并進入了相鄰車道。 · 無警報。系統(tǒng)沒有表明它已經(jīng)停用或存在任何問題。車輛在3到5秒內(nèi)開始意外的車道偏離（發(fā)生時沒有提供警報），并進入了相鄰車道。在這種情況下，提示系統(tǒng)也被禁用，模擬了一個故障。 · 沒有注入車道偏離。 會話編號 這是一個有三個層級的組內(nèi)變量： · 會話1 · 會話2 · 會話3 依賴變量 本研究設(shè)計包括九個依賴變量，如下所述。 操作員行為 · 反應(yīng)時間（以秒計） 此變量定義為從激活車道偏離或提示開始的那一刻起，直到參與者執(zhí)行一個可以被視為反應(yīng)的動作（例如，向前看）的時間。 · 恢復(fù)控制時間（以秒計） 此變量定義為從激活車道偏離或提示開始，到參與者通過握住方向盤手動控制車輛的時間。 · 表現(xiàn) 此變量定義為參與者對感興趣事件的正確反應(yīng)（例如，當(dāng)信號指示時，參與者控制車輛）。 · 激活自動化的時間（以秒計） 此變量定義為從系統(tǒng)指示自動化可用性到參與者激活自動化的時間。 · 釋放方向盤控制的時間（以秒計） 此變量定義為從成功激活自動化到參與者將雙手從方向盤上移開的時間。 · 恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的時間（以秒計） 此變量定義為從成功激活自動化到參與者恢復(fù)與非駕駛相關(guān)任務(wù)互動的時間。 圖3-1展示了與操作員行為相關(guān)的依賴變量測量的順序。
圖3-1. 實驗2中與操作員行為相關(guān)的依賴變量序列 眼動行為 眼動行為在車道偏離前10秒和偏離后60秒內(nèi)被采樣；在隨機采樣的提示前15秒和后15秒內(nèi)被采樣；對于無提示條件，在選定的時間點前后各采樣15秒。 · 監(jiān)控率。這被定義為在給定時間間隔內(nèi)駕駛相關(guān)眼動時間的百分比。（駕駛相關(guān)眼動指的是對駕駛環(huán)境的注視。這些包括以下眼動：向前看，左右擋風(fēng)玻璃，左右窗戶，左右側(cè)視鏡，后視鏡，人機界面（HMI），以及儀表盤。） · 非駕駛相關(guān)眼動。這被定義為在給定時間段內(nèi)非駕駛相關(guān)眼動的數(shù)量和持續(xù)時間。（非駕駛相關(guān)眼動不涉及駕駛環(huán)境，包括對以下對象的注視：智能手機，平板電腦，乘客，衛(wèi)生相關(guān)眼動等。） 參與者的主觀評估 在每個實驗會話中，通過附錄E的問卷，信任量表被實施了7次，每次間隔10分鐘（在3次實驗中總共21次信任評分）。參與者被要求使用7點李克特量表來評估他們對自動化系統(tǒng)在執(zhí)行非駕駛?cè)蝿?wù)時正常工作的信任程度，其中1分對應(yīng)“強烈不同意”，7分對應(yīng)“強烈同意”。 除了在實驗會話中收集的21次信任評分外，參與者還被要求在每次駕駛會話后完成一個體驗后的信任量表和一個體驗后的滿意度量表，并在完成所有駕駛會話后進行一次開放式訪談。 設(shè)施 正如實驗1的情況一樣，實驗2也是在密歇根州米爾福德的通用汽車米爾福德試車場的圓形賽道上進行的（見圖2-2）。實驗2是在第2車道進行的，允許的速度范圍在48至80公里/小時（30至50英里/小時）之間。如前一章所述，圓形賽道在之前的自動駕駛研究中已被使用，以模擬高速公路條件，并且僅限于批準(zhǔn)的研究和經(jīng)過批準(zhǔn)的訓(xùn)練有素的駕駛員。因此，在實驗期間，現(xiàn)場還有其他非研究交通。 車輛 一輛2010年款的凱迪拉克SRX，配備了原型L2自動駕駛系統(tǒng)，被用作實驗2的實驗車輛（圖3-2）。作為自動駕駛系統(tǒng)的一部分，安裝了幾個HMI組件。這些包括一個安裝在儀表板上的屏幕，提供關(guān)于自動駕駛系統(tǒng)的相關(guān)信息，以及兩個方向盤按鈕來控制自動化：一個ACC按鈕和一個用于車道居中系統(tǒng)的按鈕，一個原型自動駕駛車輛系統(tǒng)。
圖3-2. 2010款凱迪拉克SRX配備原型L2系統(tǒng)，用于實驗2 該車輛裝備了弗吉尼亞理工學(xué)院交通研究所（VTTI）的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（DAS）。DAS通過以太網(wǎng)連接到原型自動駕駛系統(tǒng)。DAS收集的變量包括自動化狀態(tài)、車速和車道位置。此外，還收集了以下視頻視角（如圖3-3所示）： · 操作員的臉部 · OTS視角 · 前方道路 · 外部左側(cè)后方 · 腳部（踏板區(qū)域） · 人機界面（HMI）
平板電腦 本研究使用了一臺華碩Nexus 7平板電腦，與實驗1中使用的完全相同，以便為參與者在車輛處于2級自動化時提供執(zhí)行非駕駛?cè)蝿?wù)的機會（見圖2-5）。平板電腦通過Wi-Fi連接到便攜式熱點以獲得互聯(lián)網(wǎng)連接。在駕駛過程中，車內(nèi)實驗員向參與者提供了一系列導(dǎo)航、電子郵件和網(wǎng)頁瀏覽的干擾任務(wù)以完成。參與者完成了多達(dá)90個不同的非駕駛相關(guān)任務(wù)，每個類別30個。任務(wù)以隨機順序呈現(xiàn)。 參與者 從56名參與者（28名男性，28名女性）收集數(shù)據(jù)，平均年齡為41歲（標(biāo)準(zhǔn)差=16.3），年齡范圍從18歲到72歲。為了確保所有年齡組都有代表，參與者被分為四個不同的年齡組：18-24歲、25-39歲、40-54歲和55歲以上；其中，14人年齡在18至24歲之間（7名男性，7名女性），12人年齡在25至39歲之間（6名男性，6名女性），16人年齡在40至54歲之間（8名男性，8名女性），14人年齡在55歲及以上（7名男性，7名女性）。然而，年齡組并不是本研究的依賴變量。有關(guān)實驗2參與者的額外信息，請參見附錄C。 指令和培訓(xùn) 在參與者進入測試車輛之前，他們被提供了將在車輛中使用的平板電腦。他們被簡要介紹了他們將要執(zhí)行的任務(wù)類型，并且如果有需要，被允許提問和練習(xí)每種不同類型的任一任務(wù)。然后，參與者接受了對實驗車輛的靜態(tài)定位培訓(xùn)，包括基本控制和L2自動化功能。之后，參與者接受了在測試軌道上的四圈實地培訓(xùn)。在這次培訓(xùn)中，參與者沒有被告知自動化級別的解釋，也沒有被給予系統(tǒng)應(yīng)該允許他們將注意力從道路上轉(zhuǎn)移開的印象。這次實地導(dǎo)向的目的是為了讓參與者適應(yīng)車輛和測試賽道環(huán)境。參與者被要求開車到圓形賽道入口處，進入第二條行車道，并保持時速50英里。第一圈是在手動駕駛下完成的。在第二圈期間，激活了自適應(yīng)巡航控制（ACC），這允許參與者將縱向控制權(quán)交給自動化系統(tǒng)，同時他們保持對車輛的橫向控制。第三圈和第四圈是使用L2級智能駕駛（ACC加上車道居中）完成的，這允許參與者釋放對車輛的縱向和橫向控制。原型系統(tǒng)清晰地顯示了系統(tǒng)何時準(zhǔn)備好激活自動化。之后，參與者被提供了有關(guān)實驗環(huán)節(jié)的額外指示，并有機會提出任何額外的問題。注意：為了確保實驗者之間的一致性，實驗者遵循了一套固定的腳本和協(xié)議。 學(xué)習(xí)會議 參與者完成了三次駕駛會議，每次會議大約持續(xù)60分鐘。參與者被指示在激活L2智能駕駛后，在駕駛會議期間開始與各種非駕駛?cè)蝿?wù)互動。 參與者被呈現(xiàn)了三種類型的非駕駛?cè)蝿?wù)：導(dǎo)航、電子郵件和網(wǎng)頁瀏覽?？偣餐瓿闪硕噙_(dá)90種不同的非駕駛?cè)蝿?wù)，每個類別30個。這些任務(wù)在視覺/手動需求方面是相似的，并且它們以隨機順序呈現(xiàn)。所有任務(wù)都是使用平板電腦完成的，該平板電腦配備了標(biāo)準(zhǔn)的QWERTY觸摸屏鍵盤。每個任務(wù)都在記事卡上鍵入。對于每個任務(wù)，車載實驗員向參與者提供記事卡，并在完成任務(wù)后，參與者將記事卡交回給車載實驗員。實驗員在30到60秒后向參與者提供包含不同任務(wù)的新記事卡。請注意，這些任務(wù)的節(jié)奏不是強制的，而是由參與者自行決定。 · 導(dǎo)航。導(dǎo)航任務(wù)要求參與者打開設(shè)備上的應(yīng)用程序，選擇新的目的地選項，并按照打印的數(shù)字-街道-城市-州格式輸入提供的地址。 · 郵件。郵件任務(wù)要求參與者使用平板電腦撰寫一封電子郵件。 · 網(wǎng)頁瀏覽。網(wǎng)頁瀏覽任務(wù)要求參與者打開平板電腦上的網(wǎng)頁瀏覽器。參與者被要求確定一個特定問題或任務(wù)的答案，這需要搜索或與互聯(lián)網(wǎng)互動。 每位參與者被分配了一個提示條件：2秒提示、7秒提示或無提示。駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)根據(jù)分配的提示條件和參與者的注意力狀態(tài)提供了三個階段的提示。如果參與者的注意力狀態(tài)偏離道路，系統(tǒng)將根據(jù)分配的提示條件提供警報。對于2秒提示條件，提示在參與者注意力狀態(tài)偏離道路2秒后開始。對于7秒提示條件，提示在參與者注意力狀態(tài)偏離道路7秒后開始。被分配到無提示條件的參與者不會收到任何提示。駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)提供了三個漸進階段的警報。下面提供了各階段的詳細(xì)信息。 · 第一階段：一旦參與者的注意力偏離道路，達(dá)到提示條件設(shè)定的閾值，此階段即被激活。 此階段的特點是低緊迫性的視覺警報。 如果參與者的注意力狀態(tài)改變?yōu)樵诘缆飞?，提示結(jié)束，系統(tǒng)恢復(fù)到正常運行。 如果參與者的注意力狀態(tài)在5秒內(nèi)沒有改變?yōu)樵诘缆飞?，提示繼續(xù)進入第二階段。 · 第二階段：一旦第一階段的提示激活了5秒而參與者的注意力狀態(tài)沒有改變?yōu)樵诘缆飞?，此階段即被激活。 此階段的特點是更高緊迫性的多模式警報（即視覺和觸覺）。 如果參與者的注意力狀態(tài)改變?yōu)樵诘缆飞?，提示結(jié)束，系統(tǒng)恢復(fù)到正常運行。 如果參與者的注意力狀態(tài)在5秒內(nèi)沒有改變?yōu)樵诘缆飞?，提示繼續(xù)進入第三階段。 · 第三階段：一旦第二階段的提示激活了5秒而參與者的注意力狀態(tài)沒有改變?yōu)樵诘缆飞?，此階段即被激活。 此階段的特點是更高緊迫性的多模式警報（即視覺、觸覺和聽覺）。 這是提示的最后階段，持續(xù)到參與者控制方向盤為止。 一旦參與者控制了方向盤，系統(tǒng)關(guān)閉并需要手動重新啟動。 圖3-4展示了2秒和7秒任務(wù)間隔場景下的警報時間線。
圖3-4. 實驗2中2秒和7秒提示條件的警報時間線 在實驗過程中，每位參與者在不同的駕駛會話中，各自體驗了兩種類型的車道偏離（有警報和無警報）以及無車道偏離，各一次，并且是在隨機時間。 下面描述了每種事件類型（有警報的車道偏離、無警報的車道偏離、無車道偏離）的細(xì)節(jié)。所有的意外車道偏離都是預(yù)先設(shè)定的，并通過實驗員控制臺注入到感興趣的條件中。帶有警報的車道偏離代表了車道保持性能問題的情況，在這種情況下，系統(tǒng)會警告車輛操作員重新控制。沒有警報的情況代表了車道保持性能問題和提示系統(tǒng)同時失效的情況，因此系統(tǒng)不會警告車輛操作員。 · 警報：警報事件類型包括一個帶有多種模式警報（視覺和觸覺）的左車道偏離。這個事件在三個會話中的任意一個隨機時間觸發(fā)，而參與者正在從事非駕駛?cè)蝿?wù)。 · 無警報：這種事件類型包括一個沒有警告或警報的左車道偏離。這個事件在三個會話中的任意一個隨機時間觸發(fā)，而參與者正在從事非駕駛?cè)蝿?wù)。如果實驗條件使用了提示系統(tǒng)，那么在這個事件中該系統(tǒng)將被禁用，模擬該系統(tǒng)的同時失效。 · 不偏離車道：在三次駕駛會話中的一次，沒有人為注入的車道偏離。 通過DAS（駕駛分析系統(tǒng)）的視覺證據(jù)來測量參與者對注意力狀態(tài)提示和實驗者注入的車道偏離的反應(yīng)。參與者總共經(jīng)歷了兩次車道偏離，一次有警報，一次沒有，這些發(fā)生在不同的駕駛會話中。這些車道偏離只在沒有周圍交通的情況下觸發(fā)，并且當(dāng)參與者正在積極從事非駕駛?cè)蝿?wù)時。如果參與者在主題車輛完全進入相鄰車道后（大約3到5秒）沒有響應(yīng)車道偏離，前座的實驗者隨后會指示他們控制方向盤。 完成三次駕駛會話后，參與者被指示退出環(huán)形賽道并返回準(zhǔn)備區(qū)域。然后對參與者進行采訪，要求他們完成體驗后的信任量表和訪談，并對研究目的進行說明。參與者因參與研究而獲得補償。圖3-5展示了本次實驗的事件時間線。
圖3-5. 實驗2的實驗會話時間線 車道偏離分析結(jié)果 操作員行為 反應(yīng)時間 如果存在視覺加觸覺警報（平均值 M = 1.00 秒，標(biāo)準(zhǔn)誤差 S.E. = 0.59 秒，樣本數(shù) n = 54，最小值 min = 0.08 秒，最大值 max = 2.81 秒），參與者對意外車道偏離的反應(yīng)速度比完全沒有警報時（平均值 M = 3.70 秒，標(biāo)準(zhǔn)誤差 S.E. = 0.35 秒，樣本數(shù) n = 49，最小值 min = 0.14 秒，最大值 max = 8.72 秒）快 3.7 倍，且這一結(jié)果在統(tǒng)計上是顯著的，F(xiàn)(1,48.5) = 56.78, p < .0001。 唯一顯著的提示條件效應(yīng)發(fā)生在第一階段，針對那些在沒有警報的情況下經(jīng)歷車道偏離的參與者。在這種情況下，那些處于2秒提示條件下的參與者比那些完全沒有收到提示的參與者反應(yīng)更快，t(9.05) = -2.95, p = .048。在沒有警報的情況下，經(jīng)歷車道偏離后，7秒提示條件下的參與者也比沒有提示條件下的參與者反應(yīng)更快，t(12.3) = -5.83, p < .0001。然而，2秒和7秒條件之間沒有顯著差異，p > .05。 總體而言，經(jīng)歷2秒條件的參與者對車道偏離的平均反應(yīng)時間為1.97秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差 S.E. = 0.35 秒，樣本數(shù) n = 32，最小值 min = 0.43 秒，最大值 max = 7.68 秒），7秒條件為2.14秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差 S.E. = 0.32 秒，樣本數(shù) n = 39，最小值 min = 0.08 秒，最大值 max = 7.29 秒），而沒有提示的參與者為2.77秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差 S.E. = 0.44 秒，樣本數(shù) n = 32，最小值 min = 0.14 秒，最大值 max = 8.72 秒）。 反應(yīng)時間的平均值和誤差條形圖按事件類型顯示在圖3-6中。
圖3-6. 平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差條形圖，按事件類型劃分的實驗2反應(yīng)時間 恢復(fù)控制的時間 當(dāng)參與者在車道偏離時接收到視覺加觸覺警報時，他們更有可能在車輛完全離開車道之前重新控制車輛（54次中的53次，98.2%），相比于車道偏離但未接收到警報的情況（49次中的26次，53.1%），這一結(jié)果具有統(tǒng)計學(xué)意義（χ2 = 15.09, p = .0001）。如果車道偏離被宣布，并且參與者及時重新控制了車輛，那么接收到2秒后提示的參與者的平均恢復(fù)控制時間為2.02秒（S.E. = 0.14秒，n = 17，最小值= 1.18秒，最大值= 3.15秒），接收到7秒后提示的參與者的平均恢復(fù)控制時間為2.50秒（S.E. = 0.48秒，n = 21，最小值= 0.89秒，最大值= 9.48秒），而未接收到提示的參與者的平均恢復(fù)控制時間為2.57秒（S.E. = 0.29秒，n = 15，最小值= 1.22秒，最大值= 5.25秒）。這些差異在統(tǒng)計上并不顯著。圖3-7展示了參與者在退出車道前是否重新控制車輛的條形圖，按事件類型分層。在這個圖表中，“正確”意味著參與者在沒有車內(nèi)實驗員指示的情況下重新控制了車輛，“錯誤”意味著參與者需要車內(nèi)實驗員的指示才能重新控制車輛。
圖3-7. 實驗2中不同警報類型對性能的條形圖 激活智能駕駛功能的耗時 如果參與者經(jīng)歷了警報，在車道偏離后激活自動化的平均時間為7.27秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.50秒，n=51，最小值=0.96秒，最大值=15.63秒），而沒有經(jīng)歷警報的參與者為5.02秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.59秒，n=47，最小值=0.12秒，最大值=22.00秒）。警報類型和會話之間存在顯著的交互作用，F(xiàn)(2,56.2) = 4.78, p = .0121，表明警報對車道偏離后激活自動化時間的影響隨時間變化而變化。事后檢驗表明，在第一會話中，經(jīng)歷警報的參與者比未經(jīng)歷警報的參與者激活自動化的時間更長，t(64.5) = 3.96, p = 0.0002。對于不同的提示條件，接收提示后2秒內(nèi)看開的參與者激活自動化的平均時間為5.18秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.71，n=30，最小值=0.56秒，最大值=11.80秒），接收提示后7秒內(nèi)看開的參與者為7.10秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.74秒，n=37，最小值=1.29秒，最大值=22.00秒），從未接收提示的參與者為6.07秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.56秒，n=31，最小值=0.12秒，最大值=12.51秒）。未觀察到提示條件的顯著效應(yīng)。此外，激活自動化的時間隨時間沒有顯著變化。 釋放轉(zhuǎn)向控制的時間 無論是警報還是提示，對釋放控制的時間都沒有顯著影響，時間上也沒有顯著變化。當(dāng)參與者在車道偏離時收到警報，平均釋放控制的時間為3.25秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.45秒，n=50，最小=0.01秒，最大=16.47秒），而當(dāng)參與者沒有收到警報時，平均時間為4.23秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.72秒，n=47，最小=0.03秒，最大=25.00秒）。對于提示條件，當(dāng)參與者在看別處2秒后收到提示時，平均釋放控制的時間為4.67秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差=1.09秒，n=29，最小=0.31秒，最大=25.00秒），當(dāng)參與者在看別處7秒后收到提示時，平均時間為3.37秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.48秒，n=37，最小=0.10秒，最大=16.47秒），而當(dāng)參與者沒有收到提示時，平均時間為3.25秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.58秒，n=31，最小=0.01秒，最大=11.92秒）。 恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的時間 無論是警報還是提示，對恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的時間都沒有顯著影響，時間上也沒有顯著變化。當(dāng)參與者在車道偏離時收到警報，平均釋放控制的時間為3.25秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.45秒，n=50，最小=0.01秒，最大=16.47秒），而當(dāng)參與者未收到警報時，平均時間為4.23秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.72秒，n=47，最小=0.03秒，最大=25.00秒）。對于提示條件，當(dāng)參與者在看別處2秒后收到提示時，平均釋放控制的時間為4.67秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=1.09秒，n=29，最小=0.31秒，最大=25.00秒），當(dāng)參與者在看別處7秒后收到提示時，平均時間為3.37秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.48秒，n=37，最小=0.10秒，最大=16.47秒），而當(dāng)參與者未收到提示時，平均時間為3.25秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.58秒，n=31，最小=0.01秒，最大=11.92秒）。 駕駛員行為分析摘要 在對意外事件的響應(yīng)中，駕駛員行為分析的最強結(jié)果出現(xiàn)在車道偏離時經(jīng)歷警報與未經(jīng)歷警報的效果比較中。具體來說，當(dāng)參與者在車道偏離時經(jīng)歷警報，他們對車道偏離的反應(yīng)速度比沒有警報時快66%。同樣，如果在車道偏離時經(jīng)歷警報，參與者在沒有指令的情況下在車道偏離后重新獲得控制的可能性是沒有警報時的26.1倍。此外，那些在車道偏離時經(jīng)歷警報的參與者可能最初對激活自動化系統(tǒng)比那些沒有警報的車道偏離經(jīng)歷者更猶豫，但這種差異可能會隨時間消散。表3-1總結(jié)了實驗2的操作員行為分析結(jié)果。表 3-1. 實驗2操作行為分析摘要表
眼球注視行為 監(jiān)測率 實驗2包括了對參與者監(jiān)測率的分析。觀察到，如果存在視覺+觸覺警報，參與者在車道偏離后立即顯著更頻繁地監(jiān)測駕駛環(huán)境，F(xiàn)(1,43) = 126.13, p < .0001，但如果車道偏離沒有警報，這種關(guān)系則不成立，p > .05。進一步地，如果參與者沒有收到提示，與他們在2秒提示條件下的變化相比，變化更大，t(50) = -4.75, p < .0001，或者與他們在7秒提示條件下的變化相比，t(50) = -3.56, p = .0024。這主要是因為，在宣布車道偏離之前，那些沒有收到提示的參與者的監(jiān)測率顯著低于那些收到提示的。如果警報被宣布，那些在2秒提示條件下的參與者在車道偏離前的駕駛相關(guān)注視時間的平均百分比為22.12%（S.E. = 4.87%，n = 16，最小值 = 4.73%，最大值 = 75.37%），車道偏離后為47.41%（S.E. = 4.01%，n = 16，最小值 = 20.41%，最大值 = 76.03%）。對于7秒條件下的參與者，車道偏離前的平均值為20.67%（S.E. = 5.25%，n = 20，最小值 = 0.00%，最大值 = 100.00%），車道偏離后為59.50%（S.E. = 6.27%，n = 20，最小值 = 0.00%，最大值 = 100.00%）。對于那些沒有經(jīng)歷提示的參與者，車道偏離前的平均值為3.86%（S.E. = 1.42%，n = 16，最小值 = 0.00%，最大值 = 18.57%），車道偏離后為56.79%（S.E. = 3.74%，n = 16，最小值 = 28.39%，最大值 = 74.03%）。監(jiān)測率在宣布車道偏離前后立即的平均值和誤差條形圖顯示在圖3-8中。
圖3-8. 在車道偏離前后立即監(jiān)測率的平均值和誤差條形圖，根據(jù)提示條件分層 非駕駛相關(guān)的視線轉(zhuǎn)移 發(fā)現(xiàn)提示條件和會話之間存在顯著的交互作用，χ2(4) = 11.9, p = .0181，表明提示條件對非駕駛相關(guān)視線轉(zhuǎn)移率的影響隨時間變化。具體來說，在第一會話中，未接受任何提示的被試的非駕駛相關(guān)視線轉(zhuǎn)移率顯著低于那些接受2秒提示的被試，z = -5.63, p < .0001，以及那些接受7秒提示的被試，z = -4.09, p < .0001，但這種顯著差異在第二和第三會話中不存在。在第一會話中，未接受提示組的非駕駛相關(guān)視線轉(zhuǎn)移平均率為每秒0.22次（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.03次/秒，n = 22，最小值=0.10次/秒，最大值=0.61次/秒），與2秒條件下的平均0.45次/秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.06次/秒，n = 16，最小值=0.14次/秒，最大值=0.87次/秒）和7秒條件下的平均0.42次/秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.05次/秒，n = 26，最小值=0.00次/秒，最大值=1.12次/秒）相比。 此外，如果存在警報，從車道偏離前到車道偏離后，非駕駛相關(guān)視線轉(zhuǎn)移率顯著增加，但如果不存在警報，則沒有顯著增加，χ2(1) = 53.69, p < .0001。 提示分析結(jié)果 駕駛員行為 反應(yīng)時間 從第一階段到第三階段，對提示的反應(yīng)時間顯著增加，t(38.3) = 2.59, p = .0405。盡管發(fā)現(xiàn)會話和提示條件之間存在顯著的交互作用，表明提示條件對反應(yīng)時間的影響隨時間顯著變化，但事后檢驗在調(diào)整多重比較后并未揭示顯著發(fā)現(xiàn)。 在2秒條件下，第一階段提示的平均反應(yīng)時間為2.41秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.26秒，n=88，最小=0.01秒，最大=11.42秒），第二階段為2.45秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.32秒，n=90，最小=0.06秒，最大=18.57秒），第三階段為3.26秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.32秒，n=75，最小=0.13秒，最大=11.19秒）。在7秒條件下，第一階段提示的平均反應(yīng)時間為2.33秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.29秒，n=72，最小=0.14秒，最大=13.95秒），第二階段為3.72秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.51秒，n=70，最小=0.09秒，最大=30.86秒），第三階段為3.25秒（標(biāo)準(zhǔn)誤=0.32秒，n=75，最小=0.13秒，最大=11.19秒）。有關(guān)統(tǒng)計分析的更多細(xì)節(jié)，請參見附錄C，提示結(jié)果，操作者行為，反應(yīng)時間分析，統(tǒng)計分析。 恢復(fù)控制時間 盡管參與者僅在提示的第三階段開始后（提示開始后10秒）才被要求恢復(fù)對車輛的控制，但在幾次提示未進展到第三階段的情況下，參與者還是選擇恢復(fù)了控制。在337個僅進展到第一階段的提示中，參與者在97個提示后恢復(fù)了控制（28.8%）。在117個進展到第二階段的提示中，參與者在63個提示后恢復(fù)了控制（53.9%）。需要注意的是，在他們對這些樣本提示做出反應(yīng)和恢復(fù)控制之間可能發(fā)生了額外的提示，因此在這些情況下可能是不同的提示導(dǎo)致參與者恢復(fù)控制。不同階段恢復(fù)控制的參與者比例的條形圖按條件和會話分層顯示在圖3-9中。
圖3-9. 提示后重新控制頻率，按提示階段劃分 駕駛員行為分析摘要 除一個例外情況，當(dāng)提示系統(tǒng)升級到要求操作員接管控制時，參與者在所有情況下都做到了。然而，時間可能在車輛操作員對這些提示的反應(yīng)速度上起作用。具體來說，參與者對提示的反應(yīng)時間隨時間增加。然而，參與者接收到提示的頻率似乎并沒有顯著影響他們對提示的反應(yīng)速度，也沒有影響他們在提示后重新控制的可能性。該實驗沒有檢查在車道偏離但未報警時提示的任何效果；如果在車道偏離時進行了提示，假設(shè)是它可能有所幫助。 眼動行為 為了調(diào)查提示周圍的眨眼行為，每個駕駛會話中，對于經(jīng)歷了2秒或7秒提示的參與者，在每個信任尺度之間采樣了一個提示。為了與未接收提示的參與者進行比較，對于無提示組，在信任尺度之間隨機采樣了一個時間點。然后研究了提示前15秒和提示后15秒（或無提示組內(nèi)的隨機時間點）的眼動行為。 這項分析有助于確定警報類型是否影響眼動行為，以及這種效應(yīng)是否會隨時間變化，這將有助于確定未來研究調(diào)查中是否應(yīng)考慮隨時間的效應(yīng)。表3-2提供了監(jiān)測率和非駕駛相關(guān)眨眼行為分析的總結(jié)和一般啟示。事件類型和會話被標(biāo)記為“顯著”，如果它們達(dá)到了統(tǒng)計顯著性，否則標(biāo)記為“不顯著”。 表3-2. 實驗2眼動行為分析摘要表
監(jiān)控率 當(dāng)參與者參與非駕駛?cè)蝿?wù)時，監(jiān)控率（即在給定時間間隔內(nèi)駕駛相關(guān)視線時間的百分比）在2秒提示前顯著高于無提示條件下的參與者，t(45) = 5.20, p < .0001（圖3-10），而在7秒提示前與無提示條件下的監(jiān)控率沒有顯著差異，p > .05。然而，只有7秒提示條件在提示前后的監(jiān)控率有顯著增加，t(45) = 4.65, p < .0001。這可能是因為7秒提示僅在參與者視線離開7秒時發(fā)生，因此這是該組內(nèi)監(jiān)控率較低的極端情況。 在2秒條件下的駕駛相關(guān)視線時間的平均百分比在提示前為34.51%（S.E. = 1.44%，n = 254，最小值 = 0.00%，最大值 = 92.44%），提示后為31.50%（S.E. = 1.35%，n = 254，最小值 = 4.44%，最大值 = 100.00%）。在7秒條件下的駕駛相關(guān)視線時間的平均百分比在提示前為17.20%（S.E. = 0.99%，n = 205，最小值 = 0.00%，最大值 = 61.41%），提示后為27.88%（S.E. = 1.54%，n = 205，最小值 = 0.00%，最大值 = 100.00%）。在無提示條件下，隨機選定時間點前15秒內(nèi)的駕駛相關(guān)視線時間的平均百分比為18.23%（S.E. = 1.89，n = 185，最小值 = 0.00%，最大值 = 100.00%）。提示條件下的監(jiān)控率的平均值和誤差條形圖顯示在圖3-10中。
圖3-10. 參與者在提示開始或選定時間點進行非駕駛?cè)蝿?wù)時的駕駛相關(guān)視線時間百分比 非駕駛相關(guān)視線 當(dāng)參與者從事非駕駛?cè)蝿?wù)時，非駕駛相關(guān)視線的數(shù)量在2秒條件下的提示前后的變化顯著，t(45) = 2.77, p = .0400，在7秒條件下的提示前后的變化也顯著，t(45) = 3.98, p = .0010。此外，與7秒提示前相比，2秒提示前的非駕駛相關(guān)視線數(shù)量顯著更高，t(45) = .3.28, p = .0100，也高于無提示條件下的數(shù)量，t(45) = 3.49, p = .0055。然而，在無提示條件和7秒條件下的提示前之間，非駕駛相關(guān)視線數(shù)量沒有顯著差異。 2秒提示前的非駕駛相關(guān)視線平均數(shù)量為3.26（S.E. = 0.09, n = 254, 最小值 = 1, 最大值 = 9），提示后的平均數(shù)量為3.47（S.E. = 0.09, n = 254, 最小值 = 0, 最大值 = 7）。7秒條件下的非駕駛相關(guān)視線平均數(shù)量在提示前為2.5（S.E. = 0.08, n = 205, 最小值 = 1, 最大值 = 6），提示后為3.07（S.E. = 0.08, n = 205, 最小值 = 0, 最大值 = 6）。最后，對于無提示條件，隨機選定時間間隔的前15秒內(nèi)的非駕駛相關(guān)視線平均數(shù)量為2.27（S.E. = 0.11, n = 186, 最小值 = 0, 最大值 = 8）。 信任量表分析結(jié)果 隨時間變化的信任 有趣的是，參與者對所體驗系統(tǒng)的信任程度以及他們的信任評分是否隨時間變化。圖3-11顯示了整個實驗（三個階段）中三個不同條件下的平均評分變化。從第一階段到第二階段，信任略有增加，t(45) = 2.95, p = 0.0045。然而，從第二階段到第三階段，這種增加并沒有持續(xù)，p > .05。
圖3-11. 根據(jù)提示條件分層的信任時間趨勢 值得注意的是，那些經(jīng)歷了車道保持性能問題但沒有警報的參與者對自動化系統(tǒng)的信任有所下降。這表明操作員可能已經(jīng)根據(jù)自動化的能力對他們的信任進行了某種程度的校準(zhǔn)。 車道偏離前/后的信任 在宣布和無聲的車道偏離之間，從車道偏離前到車道偏離后的信任變化是不同的，F(xiàn)(1,88) = 14.48, p = .0003。具體來說，從無聲的車道偏離前到車道偏離后，平均信任評分顯著下降，t(88) = -5.11, p < .0001，但如果車道偏離被宣布，則沒有顯著變化，p > .05。如果車道偏離是無聲的，參與者在車道偏離前的平均信任評分為6.06 (S.E. = 0.17, n = 50, min = 2, max = 7)，如果車道偏離被宣布，則為5.88 (S.E. = 0.19, n = 52, min = 1, max = 7)。車道偏離后不久，如果車道偏離是無聲的，平均評分為5.26 (S.E. = 0.21, n = 50, min = 1, max = 7)，但如果車道偏離被宣布，則為5.94 (S.E. = 0.17, n = 52, min = 1, max = 7)。圖3-12顯示了按事件類型分層的車道偏離前后評分的平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差條形圖。
圖3-12. 實驗2中車道偏離前后信任評分的平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差條形圖，按警報類型分層 體驗后的信任量表 在每次三個駕駛會話結(jié)束時，對參與者信任系統(tǒng)的程度進行了調(diào)查。參與者被要求對以下陳述做出回應(yīng)： TS1. 當(dāng)我在做其他事情時，我可以依賴自動化系統(tǒng)正常工作。 TS2. 自動化系統(tǒng)在需要時提供了警報。 TS3. 自動化系統(tǒng)發(fā)出了錯誤警報。 TS4. 自動化系統(tǒng)是可靠的。 TS5. 我熟悉自動化系統(tǒng)。 TS6. 我信任自動化系統(tǒng)。 所有回應(yīng)都是基于7點李克特量表，選項范圍從“1”表示強烈反對到“7”表示強烈同意。除了一個陳述外，所有陳述都是正面措辭，因此高分表示更高水平的信任。陳述3，“自動化系統(tǒng)發(fā)出了錯誤警報”，措辭是負(fù)面的，因此對這個陳述的回應(yīng)被重新編碼，使得“1”=“7”，“2”=“6”，依此類推。所有陳述的回應(yīng)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差條形圖分別在圖3-13和圖3-14中顯示，分別對應(yīng)2秒和7秒提示條件。
圖3-13. 2秒提示條件下的平均會話后信任量表評分
圖3-14. 7秒提示條件下的會話后信任度量平均評分 會后滿意度量表 僅針對實驗2，在三個駕駛會話結(jié)束時，對參與者進行了包含三個問題和五個陳述（與參與者對智能駕駛系統(tǒng)的滿意度程度相關(guān)）的調(diào)查。參與者被要求回答以下問題： 1. 總體來說，您對智能駕駛系統(tǒng)有多滿意？ 2. 您對提供的警報數(shù)量有多滿意？ 3. 您對提供的警報類型有多滿意？ 4. 智能駕駛系統(tǒng)的警報提供了足夠的時間來做決定。 5. 智能駕駛系統(tǒng)的警報提供了足夠的信息來做決定。 6. 我會在我的正常駕駛中使用這種類型的智能駕駛系統(tǒng)。 7. 我希望將這種類型的智能駕駛系統(tǒng)作為我當(dāng)前車輛的一部分。 8. 我希望將這種類型的智能駕駛系統(tǒng)作為未來車輛的一部分。 請注意，滿意度問題1、2和3基于7點李克特量表，選項范圍從“1”表示“非常不滿意”到“7”表示“非常滿意”。滿意度陳述4、5、6、7和8基于7點李克特量表，選項范圍從“1”表示“強烈反對”到“7”表示“強烈同意”。所有問題和陳述都使用了正面措辭，因此高分表示更高的滿意度水平。每個滿意度問題和陳述的平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差條形圖顯示在圖3-15中。
圖3-15. 實驗2滿意度調(diào)查的平均評分 體驗后訪談 在車內(nèi)體驗之后，參與者被問了一系列六個問題。訪談被音頻錄制作為研究者筆記的備份。數(shù)字音頻記錄被轉(zhuǎn)錄成文本，但沒有任何評論附上個人名字。所有56名參與者的回答都被記錄并轉(zhuǎn)錄。這些轉(zhuǎn)錄文本和研究者筆記作為定性內(nèi)容分析的基礎(chǔ)，該分析使用框架分析方法完成。這次分析的結(jié)果被用來幫助研究者可能理解與常規(guī)不同的參與者行為。完成框架分析所用方法的完整討論和詳細(xì)發(fā)現(xiàn)已包含在附錄F中。 總體上，參與者表示他們有一個積極的體驗，并且似乎對系統(tǒng)印象深刻且有信心。大多數(shù)參與者報告說他們對系統(tǒng)感到舒適（圖3-16）。
圖3-16. 實驗2參與者對自動化系統(tǒng)的自我報告舒適度水平 當(dāng)被問及他們達(dá)到舒適水平的速度（具體或相對時間）時，大多數(shù)參與者報告說他們在30分鐘或更短時間內(nèi)達(dá)到了他們的最終舒適水平（圖3-17）。兩位對問題給出時間上模糊回答的參與者表示，他們“非?？臁焙汀昂芸臁本瓦_(dá)到了對系統(tǒng)的最終舒適水平。此外，九名參與者指出，直到實驗的后半段（例如，90到180分鐘）他們才達(dá)到舒適水平。達(dá)到系統(tǒng)舒適度的最長報告時間是“第三個小時的第一季度”（即135分鐘），這是由55歲以上年齡組的一名成員報告的。
圖3-17. 實驗2參與者達(dá)到系統(tǒng)舒適度所需時間隨年齡變化 需要超過91分鐘才能達(dá)到最終舒適度水平的參與者更可能處于2秒或7秒提示條件下（見圖3-18）。
圖3-18. 實驗2：參與者在不同提示條件下達(dá)到系統(tǒng)舒適度所需時間 實驗2總結(jié) 以下表格總結(jié)了每個依賴變量中事件類型和提示條件相關(guān)組合之間顯著差異。在每個表格中，特定的事件類型和提示條件組合與其他所有相關(guān)組合進行比較。例如，在表3-3中，感興趣的組合是帶有2秒提示條件的警報，它直接與帶有7秒提示條件的警報和無提示條件的警報進行比較，因為它們具有相同的事件類型；它還與無警報但帶有2秒提示條件的情況進行比較，因為它們具有相同的提示條件。 表3-3. 實驗2中帶有2秒提示條件的警報與其他相關(guān)事件類型/提示條件組合的平均值比較。
表3-4. 實驗2中，帶有7秒提示條件的警報的平均值與其他相關(guān)事件類型/提示條件組合的平均值比較
表3-5. 無提示條件下警報的平均值，與其他相關(guān)事件類型/提示條件組合在實驗2中的平均值比較
表3-6. 無警報與2秒提示條件下的平均值，與實驗2中其他相關(guān)事件類型/提示條件組合的平均值進行比較。
表3-7. 無警報與7秒提示條件下的平均值，與其他相關(guān)事件類型/提示條件組合在實驗2中的平均值比較
表3-8. 無提示條件下的無警報平均值，與實驗2中其他相關(guān)事件類型/提示條件組合的平均值進行比較。
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