3、预测驾驶员何时需要 AR 导航辅助

预测驾驶员何时需要 AR 导航辅助

1. 引言

传统的汽车导航系统通过屏幕和语音为驾驶员提供信息。然而，低头查看屏幕可能违反交通法规，且在复杂路况下仅依靠语音指导获取信息较为困难。为解决这一问题，增强现实抬头显示（AR - HUD）技术被应用于汽车导航系统。它能将重要信息叠加在挡风玻璃上，减少驾驶员低头的风险。但如果信息持续显示，可能会使驾驶员感到困惑。因此，自动预测驾驶员何时需要 AR 导航辅助，自适应地呈现必要信息，是解决这一问题的关键。

2. 预测驾驶员需要 AR 导航辅助的特征设计

为了实现自适应的 AR 导航呈现，我们设计了一套特征集，用于机器学习预测。输入信息分为两类：基于驾驶员视线移动的信息和基于周围环境及驾驶路线的信息。输出为二进制，即根据是否需要在该时刻显示 AR 导航。

2.1 基于驾驶员视线移动的特征

我们设计了七个基于驾驶员视线移动的特征，具体如下表所示：
| ID | 特征名称 | 类型 |
| — | — | — |
| 1 | 视线移动总量 | 实数 |
| 2 | 水平视线移动量 | 实数 |
| 3 | 垂直视线移动量 | 实数 |
| 4 | 从挡风玻璃中心的视线移动量 | 实数 |
| 5 | 视线移动速度 | 实数 |
| 6 | 视线点是否在挡风玻璃区域内？ | 布尔值 |
| 7 | 视线点是否在导航屏幕内？ | 布尔值 |

我们假设当驾驶员感到困惑需要帮助时，会更频繁地转移视线并看向导航屏幕。视线点通过眼动追踪设备获取，以二维坐标表示。特征 1 - 5 表示视线移动量，为数值型；