手動および自動自然運転における視覚的時間共有行動のベイズ参照モデル

視覚的時間共有（VTS）行動は、不注意な運転者の特徴を示します。不注意は交通事故の主要な要因とされているため、VTSと事故リスクの関係を理解することは、不注意対策の開発を通じて事故リスクを軽減するのに役立つ可能性があります。本論文の目的は次のとおりです：1）VTS行動の参照モデルを開発すること、2）車両の自動化がVTS行動に影響を与えるかどうかを明らかにすることです。参照モデルは自然なアイ・トラッキングデータに基づいています。VTSシーケンスは、日常運転データ（手動および自動運転を含む）から抽出されました。視覚的な注視に基づく指標の範囲に対して、ベイズ一般化線形混合モデルを使用しました。各パラメータは確率分布で推定され、95%の確率でモデルパラメータを含む信用区間で要約されました。参照モデルは、運転シミュレーター実験や道路上の研究からの以前の発見を確認するだけでなく、道を見つめる行動の特徴をより詳細に捉えています。このモデルは次のことを示しました：1）自動化によるVTS行動の変化は最小限であった、2）道に視線が入る時間の割合（PRC）はすべての日常運転で約80%と、VTSシーケンスで約50%を上回っていました。PRCはVTSに敏感だった唯一の指標でしたが、手動運転と自動運転を区別することはできませんでした。我々のモデルは、不注意の指標（VTS行動）を記述することにより、ADASの設計やその安全性の利点を評価するためのコンピュータシミュレーションを改善するための将来の運転者モデルに使用できるものです。さらに、このモデルは不注意ガイドラインの詳細な参照としても機能する可能性があります。