15、老年司机认知能力与自动驾驶接管性能的关系研究

老年司机与自动驾驶接管关系研究

老年司机认知能力与自动驾驶接管性能的关系研究

1. 研究概述

本研究聚焦于老年司机在自动驾驶场景下,不同非驾驶相关任务(NDRT)对其接管性能的影响,以及这种影响与老年司机执行功能能力之间的关联。通过设计模拟驾驶任务和认知测试,深入探究两者关系,为提升老年司机驾驶体验提供依据。

2. 实验设计

2.1 参与者

招募了 24 名年龄均在 60 岁以上(平均年龄 67.6 岁,标准差 4.5 岁)的日常活跃司机,其中男性 12 名,女性 12 名。所有参与者均签署了知情同意书,且符合相关伦理审查要求。

2.2 实验任务设计

2.2.1 模拟驾驶中的接管任务设计

采用 3(NDRT 参与情况:无 NDRT、SuRT、N - back)× 2(TTC 前置时间:4 秒和 8 秒)的重复测量实验设计。
模拟驾驶场景中,参与者大部分时间处于自动驾驶模式,当收到日语音频的接管请求(TOR)后,需切换至手动驾驶,通过变道绕过静止卡车以避免碰撞,之后再回到原车道。整个场景在驶过静止卡车 200 米(约 8 - 10 秒)后结束,同时会有“自动驾驶开始”的音频提示。
总共进行 3 次模拟驾驶试验,包含 3 种 NDRT 参与条件,每次试验都有 4 秒或 8 秒 TTC 前置时间的情况,且试验顺序随机平衡以避免学习效应。

2.2.2 模拟驾驶中的 NDRT 设计
  • 替代参考任务(SuRT) :在汽车中控台固定的平板电脑上进行,参与者需在屏幕上从一组干扰圆中视觉搜索目标圆。目标圆比干扰圆约大 1/
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值