Human-Machine Interface Evaluation Using EEG in Driving Simulator

要約

自動運転車は未来の交通手段として注目されており、より安全な運転を促進することは多くの利点の 1 つにすぎません。
しかし、人間のドライバーの役割が常に変化するため、ユーザーは混乱しやすく、その責任についてほとんど知識がありません。
ヒューマン マシン インターフェイス (HMI) はオートメーションと人間の間の架け橋であり、安全運転にとって非常に重要です。
この研究は静的運転シミュレーターで実施されました。
3 つの HMI デザインが開発されましたが、その中で NASA-TLX と主観的透明度テストを使用した精神的作業負荷に有意な差が見つかりました。
研究全体を通じて脳波計が適用され、EEGのスペクトルパワー分析を使用して精神的作業負荷の違いも見つかるかどうかが判断されました。
結果は、精神的負荷に対するEEGのスペクトルパワーの有効性を判断するにはさらなる研究が必要であることを示唆したが、この研究で開発された3つのインターフェースデザインは、精神生理学的測定の有効性を評価するための将来の研究のための強固な基盤として役立つ可能性がある。
マリー・スクウォドフスカ＝キュリーの行動。
革新的なトレーニング ネットワーク (ITN);
それを形作ります;
認可番号 860410;
発行日: [2023 年 7 月 27 日];
DOI: [10.1109/IV55152.2023.10186567]

要約(オリジナル)

Automated vehicles are pictured as the future of transportation, and facilitating safer driving is only one of the many benefits. However, due to the constantly changing role of the human driver, users are easily confused and have little knowledge about their responsibilities. Being the bridge between automation and human, the human-machine interface (HMI) is of great importance to driving safety. This study was conducted in a static driving simulator. Three HMI designs were developed, among which significant differences in mental workload using NASA-TLX and the subjective transparency test were found. An electroencephalogram was applied throughout the study to determine if differences in the mental workload could also be found using EEG’s spectral power analysis. Results suggested that more studies are required to determine the effectiveness of the spectral power of EEG on mental workload, but the three interface designs developed in this study could serve as a solid basis for future research to evaluate the effectiveness of psychophysiological measures. Marie Sklodowska-Curie Actions; Innovative Training Network (ITN); SHAPE-IT; Grant number 860410; Publication date: [27 July 2023]; DOI: [10.1109/IV55152.2023.10186567]

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google