JoVE Logo
Authors
Contact Us

Sign In

In This Article

Erratum Notice

Important: There has been an erratum issued for this article. Read More ...

Summary

يصف هذا البروتوكول منصة محاكاة القيادة ومجموعة أدوات تهتز عن طريق اللمس للتحقيق في البحوث المتعلقة بالقيادة. كما يتم عرض تجربة مثالية لاستكشاف فعالية التحذيرات عن طريق اللمس.

Abstract

نظام التحذير من الاصطدام يلعب دورا رئيسيا في منع القيادة الانحرافات والقيادة النعاس. وقد أثبتت الدراسات السابقة مزايا تحذيرات اللمس في الحد من وقت استجابة السائق الفرامل. وفي الوقت نفسه، ثبتت فعالية التحذيرات عن طريق اللمس في طلب الاستيلاء على المركبات المستقلة جزئيا.

كيف يمكن تحسين أداء التحذيرات عن طريق اللمس هو موضوع بحث ساخن مستمر في هذا المجال. وهكذا، يتم تقديم برامج المحاكاة القيادة منخفضة التكلفة المعروضة وأساليب لجذب المزيد من الباحثين للمشاركة في التحقيق. وقد تم تقسيم البروتوكول المقدمة إلى خمسة أقسام: 1) المشاركين، 2) القيادة محاكاة تكوين البرمجيات، 3) إعداد محاكاة القيادة، 4) تهتز مجموعة أدوات التكوين والإعداد، و 5) إجراء التجربة.

في الدراسة المثالية ، ارتدى المشاركون مجموعة أدوات تهتز عن طريق اللمس وقاموا بمهمة راسخة تتبع السيارة باستخدام برنامج محاكاة القيادة المخصص. وكبحت السيارة الأمامية بشكل متقطع، وتم تسليم التحذيرات تهتز كلما كانت السيارة الأمامية الكبح. وصدرت تعليمات للمشاركين بالاستجابة في أسرع وقت ممكن للفرامل المفاجئة للسيارة الأمامية. تم تسجيل ديناميات القيادة، مثل وقت استجابة الفرامل ومعدل استجابة الفرامل، من قبل برنامج المحاكاة لتحليل البيانات.

ويقدم البروتوكول المقدم نظرة ثاقبة في استكشاف فعالية التحذيرات اللمسية على مواقع الجسم المختلفة. بالإضافة إلى مهمة السيارة التالية التي أظهرت في التجربة المثالية ، يوفر هذا البروتوكول أيضًا خيارات لتطبيق نماذج أخرى على دراسات محاكاة القيادة من خلال إجراء تكوين برامج بسيط دون أي تطوير للرموز. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أنه نظرًا لسعره المعقول ، فقد لا تتمكن برامج المحاكاة والأجهزة التي تم تقديمها هنا من التنافس بشكل كامل مع أجهزة محاكاة القيادة التجارية الأخرى عالية الدقة. ومع ذلك، يمكن أن يكون هذا البروتوكول بمثابة بديل ميسور التكلفة وسهل الاستخدام لمحاكاة القيادة التجارية العامة عالية الدقة.

Introduction

ووفقاً للبيانات التي كشفت عنها تقديرات الصحة العالمية في عام 2016، فإن الإصابات الناجمة عن حركة المرور هي السبب الثامن للوفيات العالمية، مما يؤدي إلى 1.4 مليون حالة وفاة في جميع أنحاء العالم1. وفي عام 2018، كانت 39.2٪ من حوادث المرور تصادماً مع السيارات في النقل، و7.2٪ منها كانت اصطدامات خلفية. والحلول التي يمكن من أجل زيادة سلامة المركبات والطرق هي تطوير نظام متطور للمساعدة على القيادة (ADAS) لتحذير السائقين الذين يعانون من مخاطر محتملة. وقد أظهرت البيانات أن ADAS يمكن أن تقلل إلى حد كبير من معدل الاصطدامات الخلفية، وأنها أكثر فعالية عندما مجهزة نظام الفرامل السيارات2. وبالإضافة إلى ذلك، ومع تطوير المركبات المستقلة، ستكون هناك حاجة إلى مشاركة أقل من البشر للسيطرة على السيارة، مما يجعل طلب الاقلاع عن نظام الإنذار (TOR) ضرورة عندما تفشل السيارة المستقلة في تنظيم نفسها. أصبح تصميم نظام الإنذار في نظام ADAS و TOR الآن جزءًا مهمًا من التكنولوجيا للسائقين لتجنب الحوادث الوشيكة في غضون ثوانٍ قليلة. واستخدمت التجربة النموذجية مجموعة أدوات تهتز إلى جانب منصة محاكاة للقيادة للتحقيق في الموقع الذي من شأنه أن يولد أفضل النتائج عندما يتم استخدام نظام تحذير vibrotactile كنظام تحذير محتمل من ADAS و TOR.

تصنف من خلال القنوات الإدراكية، وهناك عموما ثلاثة أنواع من طرائق الإنذار، وهذا هو البصرية، السمعية، واللمس. ولكل طريقة للإنذار مزاياها وحدودها. عندما يتم استخدام أنظمة الإنذار البصرية، يمكن للسائقين يعانون من الزائدالبصرية 3،ضعف أداء القيادة بسبب العمى الغفلة4،5. على الرغم من أن نظام التحذير السمعي لا يؤثر على مجال السائقين البصرية ، إلا أن فعاليته تعتمد بشكل كبير على المناطق المحيطة مثل الموسيقى الخلفية وغيرها من الضوضاء في بيئة القيادة6،7. وبالتالي، قد تؤدي المواقف التي تحتوي على معلومات سمعية خارجية أخرى أو ضوضاء كبيرة إلى الصمم الغفل8،9، مما يقلل من فعالية نظام التحذير السمعي. وبالمقارنة، فإن أنظمة الإنذار عن طريق اللمس لا تتنافس مع المعالجة البصرية أو السمعية للسائقين. عن طريق إرسال تحذيرات vibrotactile إلى السائقين، نظم الإنذار عن طريق اللمس التغلب على القيود المفروضة على أنظمة الإنذار البصرية والسمعية.

أظهرت الدراسات السابقة أن التحذيرات اللمسية يمكن أن تفيد السائقين عن طريق تقصير وقت استجابة الفرامل. كما تبين أن نظم الإنذار عن طريق اللمس تسفر عن نتيجة أكثر فعالية على البصرية10،11 و12السمعية،13،14 نظم الإنذار في حالات معينة. ومع ذلك، ركزت الأبحاث المحدودة على التحقيق في الموقع الأمثل لوضع جهاز إنذار عن طريق اللمس. وفقا لفرضية القشرة الحسية15 وفرضية المسافة الحسية16، اختارت الدراسة المثالية مناطق الإصبع والمعصم والمعبد كمواقع تجريبية لوضع جهاز تحذير عن طريق اللمس. مع إدخال البروتوكول ، يمكن تكوين التردد ووقت التسليم من تحذير تهتز ، وفترات بين الاهتزازات من مجموعة أدوات تهتز ، لتتناسب مع المتطلبات التجريبية. تتكون مجموعة الأدوات هذه المهتزة من شريحة رئيسية ، ورقاقة تنظيم الجهد ، ومضاعف ، وUSB لمحول الترانزستور الترانزستور - الترانزستور -Transistor-Logic (TTL) ، وترانزستور المعادن - أكسيد - أشباه الموصلات الميدانية (MOSFET) ، ووحدة بلوتوث. كما يمكن أن يختلف عدد الوحدات تهتز وفقا لاحتياجات الباحثين، مع ما يصل إلى أربع وحدات تهتز في نفس الوقت. عند تنفيذ مجموعة أدوات الاهتزاز في التجارب المتعلقة بالقيادة ، يمكن تكوينها لتناسب الإعدادات التجريبية وكذلك متزامنة مع بيانات أداء القيادة من خلال مراجعة رموز محاكاة القيادة.

بينما بالنسبة للباحثين ، وإجراء تجربة القيادة على منصة افتراضية أكثر جدوى مما كانت عليه في العالم الحقيقي بسبب المخاطر والتكلفة التي ينطوي عليها. فعلى سبيل المثال، قد يكون جمع مؤشرات الأداء صعباً، ومن الصعب التحكم في العوامل البيئية التي تنطوي عليها التجارب في العالم الحقيقي. ونتيجة لذلك، استخدمت العديد من الدراسات أجهزة محاكاة القيادة الثابتة القاعدة التي تعمل على أجهزة الكمبيوتر الشخصية في السنوات الأخيرة كبديل لإجراء دراسات القيادة على الطرق. بعد التعلم والتطوير والبحث لأكثر من 11 عامًا في مجتمع أبحاث القيادة ، أنشأنا منصة محاكاة للقيادة مع سيارة حقيقية تتكون من برنامج محاكاة قيادة مفتوح المصدر ومجموعة أجهزة ، بما في ذلك عجلة القيادة وعلبة التروس ، وثلاثة دواسات ، وثلاث أجهزة عرض محمولة ، وثلاث شاشات عرض. مع برنامج محاكاة القيادة يدعم شاشة واحدة فقط، استخدم البروتوكول المقدم فقط جهاز العرض المركزي وشاشة العرض لإجراء التجربة.

هناك نوعان من المزايا الرئيسية لاستخدام منصة محاكاة القيادة المعروضة. إحدى مزايا هذه المنصة هي أنها تستخدم برنامجًا مفتوح المصدر. باستخدام منصة سهلة الاستخدام مفتوحة المصدر ، يمكن للباحثين تخصيص مجموعة أدوات المحاكاة والاهتزاز لاحتياجاتهم البحثية الفريدة من خلال إجراء تكوين برامج بسيط دون أي تطوير التعليمات البرمجية. من خلال مراجعة الرموز ، يمكن للباحثين إنشاء محاكاة القيادة التي توفر الإخلاص النسبي للواقع مع الكثير من الخيارات المتاحة على أنواع السيارات ، وأنواع الطرق ، ومقاومة عجلة القيادة ، والاضطراب الجانبي والطولي للرياح ، والوقت والكابح واجهات برنامج تطبيق الحدث (APIs) لمزامنة البرامج الخارجية ، وتنفيذ النماذج السلوكية مثل مهمة متابعة السيارة ومهمة N-Back. على الرغم من أن إجراء البحوث ذات الصلة بالقيادة في محاكاة القيادة لا يمكن أن يكرر القيادة بشكل كامل في العالم الحقيقي ، فإن البيانات التي يتم جمعها من خلال جهاز محاكاة القيادة معقولة وقد تم اعتمادها على نطاق واسع من قبل الباحثين17،18.

ميزة أخرى لمحاكاة القيادة المقترحة هي تكلفتها المنخفضة. كما ذكر سابقا ، فإن برنامج محاكاة القيادة المقدم هو برنامج مفتوح المصدر متاح للمستخدمين مجانًا. بالإضافة إلى ذلك، التكلفة الإجمالية لإعداد الأجهزة بالكامل في هذا البروتوكول هو أقل مقارنة إلى محاكاة القيادة التجارية عالية الدقة النموذجية. يظهر الشكل 1 أ و ب الإعداد الكامل لجهازي محاكاة للقيادة بتكلفة تتراوح بين 3000 دولار إلى 30000 دولار. وعلى النقيض من ذلك، عادة ما تكلف محاكيات القيادة التجارية النموذجية عالية الدقة (قاعدة ثابتة) حوالي 10,000 دولار إلى 100,000 دولار. مع سعره بأسعار معقولة للغاية، يمكن أن يكون هذا محاكاة القيادة خيارا شعبيا ليس فقط لأغراض البحث الأكاديمي، ولكن أيضا لإجراء دروس القيادة19 ولتوضيح التكنولوجيات ذات الصلة القيادة20،21.

figure-introduction-6334
الشكل 1: صورة لمحاكاة القيادة. وتألفت كل من أجهزة محاكاة القيادة من عجلة القيادة وعلبة التروس، وثلاثة دواسات، وسيارة. (أ) جهاز محاكاة قيادة بقيمة 3000 دولار استخدم شاشة LCD مقاس 80 بوصة بدقة 3840 × 2160. (ب) جهاز محاكاة قيادة بقيمة 000 3 دولار يستخدم ثلاث أجهزة عرض مثبتة وثلاث شاشات عرض بُعد 223 × 126 سم لكل منها. وضعت شاشات العرض على بعد 60 سم فوق سطح الأرض و 22 سم من مقدمة السيارة. ولم تستخدم في التجربة الحالية سوى شاشة العرض المركزي وجهاز العرض. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

وقد تم بالفعل استخدام برنامج محاكاة القيادة ومجموعة أدوات الاهتزاز في الطريقة المقترحة في الدراسات السابقة من قبل باحثينا22،23،24،25،26،27،28،29. يمكن تطبيق هذه الأدوات ذاتية التطوير تهتز بعد معيار ISO30 في مجالات مختلفة31،32 عن طريق ضبط تردد الاهتزاز وكثافته. ومن المهم ملاحظة أنه تم تطوير نسخة أحدث من مجموعة الأدوات المهتزة وتم إدخالها في البروتوكول التالي. بدلا من ضبط تردد الاهتزاز باستخدام محول الجهد قابل للتعديل ، تم تجهيز الإصدار الأحدث بخمسة ترددات اهتزاز مختلفة ويمكن ضبطها بسهولة باستخدام الرموز المقدمة في ملف التشفير الإضافي 1. وعلاوة على ذلك، فإن محاكاة القيادة المقدمة توفر للباحثين طريقة آمنة وغير مكلفة وفعالة للتحقيق في أنواع مختلفة من البحوث ذات الصلة بالقيادة. وبالتالي، فإن هذا البروتوكول مناسب لمختبرات الأبحاث التي لديها ميزانية محدودة ولها حاجة قوية لتخصيص بيئات القيادة التجريبية.

Protocol

ملاحظة: تمت الموافقة على جميع الطرق المذكورة هنا من قبل مجلس المراجعة المؤسسية (IRB) في جامعة تسينغهوا وتم الحصول على الموافقة المستنيرة من جميع المشاركين.

1- المشاركون

  1. إجراء تحليل للطاقة لحساب العدد المطلوب من المشاركين للتوظيف وفقا للتصميم التجريبي لتحقيق القوة الإحصائية.
  2. تحقيق التوازن بين جنس المشاركين أثناء التوظيف قدر الإمكان.
  3. تأكد من أن المشاركين لديهم رخصة قيادة سارية المفعول و سنة واحدة على الأقل من تجربة القيادة.
  4. تأكد من أن المشاركين لديهم طبيعي أو تصحيح إلى الرؤية العادية باستخدام مخطط الرؤية.
  5. تأكد من أن المشاركين لم يستهلكوا الكحول أو المخدرات التي تؤثر على قدرات القيادة خلال 24 ساعة قبل تجربة33.

2. القيادة محاكاة تكوين البرمجيات

  1. أدخل مجلد برنامج محاكاة القيادة، متبوعاً بمجلد وقت التشغيل والمجلد Config. ثم افتح الملف "expconfig.txt" (أي، يجب أن يكون مسار الملف "\torcs-1.3.3-Exp-2018-10-25\torcs-1.3.3\nuntime\config\").
  2. تحديد ما إذا كان لتطبيق أي تكوين أو المضي قدما في محاكاة القيادة باستخدام الإعدادات الافتراضية دون أي تكوين جديدة من مربع عن طريق الإشارة إلى التصميم التجريبي. يعرض الجدول 1 وصفاً مفصلاً للتكوينات الافتراضية لكافة الخيارات المتاحة.
    1. انتقل إلى القسم 3 من البروتوكول إذا لم يتم إجراء أية تغييرات.
خيارات قابلة للتكويناوصافالإعدادات الافتراضية
endExpByTimeما إذا كان أو لم يكن لاستخدام وقت الساعة كمشغل لإنهاء التجربة.كاذبه
endExpAfterMinuteإنهاء التجربة بعد هذه الدقائق.10
نهاية اكسبيديستيسواء كان لاستخدام سيارة السائق أو لا قطع المسافة كمشغل لإنهاء التجربة. عند استخدام كل من الوقت والمسافة مشغلات، نهاية التجربة مع واحد يحدث أولا.كاذبه
نهاية بعد المقياسإنهاء التجربة بعد أن تم قطع هذه العدادات من خط البداية.5000
تمكين "السماح بـ"الجبهة"ما إذا كان لتمكين الرياح الأمامية، (أي قوة دفع السيارة إلى الاتجاه الخلفي) مع فاصل زمني عشوائي والمدة.صحيح
الجبهةية وينتيرفالفالمنالحد الأدنى للقيمة (ثواني) من الفاصل الزمني للرياح الأمامية.3
فرونتاليينتنترفالماكسالحد الأقصى لقيمة (ثواني) الفاصل الزمني للرياح الأمامية.13
الجبهة وWindOwrationMinالحد الأدنى لقيمة (ثانية) من مدة الرياح الأمامية.2
الجبهة وينديوديويشنماكسالحد الأقصى لقيمة (ثانية) من مدة الرياح الأمامية.3
الجبهة وينفورافورمينالحد الأدنى للقيمة (نيوتن) من قوة الرياح الأمامية.500
فرونتالي ويندفوريماكسالقيمة القصوى (نيوتن) من قوة الرياح الأمامية.1000
تمكينم السماح بـالترايندلالونما إذا كان لتمكين الرياح الجانبي (أي قوة دفع السيارة إلى الاتجاه الأيسر أو الأيمن) مع فاصل زمني عشوائي والمدة.صحيح
فينتيرفالفالينالحد الأدنى للقيمة (ثواني) من الفاصل الزمني للرياح الجانبي.3
فيتالوينتنترفالماكسالحد الأقصى لقيمة (ثواني) الفاصل الزمني للرياح الجانبي.8
الجانبي ويندوديومنتمنتمنتالحد الأدنى لقيمة (ثانية) من مدة الرياح الجانبي.2
فيتال ويندوديويشنماكسالحد الأقصى لقيمة (ثانية) مدة الرياح الجانبي.3
فينومفوريرفاينالقيمة الدنيا (نيوتن) من قوة الرياح الجانبي.1000
فيتال وينفورفورماكسالقيمة القصوى (نيوتن) من قوة الرياح الجانبي.2000
leadCarConstantSpeedMPHالسرعة الثابتة للمركبة الرصاص (ميل في الساعة).40
leadDistToStartWaitingتبدأ السيارة الرائدة في انتظار سيارة السائق عندما تكون المسافة (متر) بين ذيل السيارة الرصاصية ورأس سيارة السائق أكبر من الرقم المشار إليه.100
leadDistToStopWaitingسوف تنتظر السيارة الرصاص حتى المسافة (متر) قبل سيارة السائق أصغر من هذا العدد.80
الرصاصCarBrakeIntervalTimeMinالحد الأدنى الفاصل الزمني العشوائي (ثواني) للمركبة الرائدة للفرامل.30
الرصاصCarBrakeIntervalTimeMaxالحد الأقصى الفاصل الزمني العشوائي (ثواني) للمركبة الرائدة للفرامل.60
الرصاصCarBrakeEventDurationمدة الحدث الفرامل السيارة الرصاص (ثواني).5
تمكينمرشداًسممساًدامما إذا كان لتمكين رسالة قصيرة خادم إعلام الصوت لعبت مع فترات عشوائية.كاذبه
randSMSIntervalMinالحد الأدنى الفاصل الزمني العشوائي (ثواني) من بداية إشعار SMS الأول إلى بداية إشعار SMS الثاني.2
راندSMSIntervalMaxالحد الأقصى الفاصل الزمني العشوائي (ثواني) من بداية إعلام SMS الأول إلى بداية إشعار SMS الثاني.2
تمكينمرشداًبنساًما إذا كان لتمكين N-back عدد الصوت لعبت مع فترات عشوائية.كاذبه
randNbackIntervalMinالحد الأدنى الفاصل الزمني العشوائي (ثواني) من بداية الصوت الأول إلى بداية الصوت الثاني.2.33
randNbackIntervalMaxالحد الأقصى الفاصل الزمني العشوائي (ثواني) من بداية الصوت الأول إلى بداية الصوت الثاني.2.33
تمكين تمكين الوصول إلى البياناتما إذا كان سيتم تمكين مزامنة بيانات طابع الوقت إلى IP شبكة اتصال محلية معينة.كاذبه
تمكين ندسبداتادستدريما إذا كان سيتم تمكين البيانات لإرسالها إلى IP التالية لدراسة الإعلان.
ملاحظة: تعارض مع enableUDPSendData.		كاذبه
UDPTargetIPa1عنوان IP لنقل UDP/
UDPTargetIPa2
UDPTargetIPa3
UDPTargetIPa4
UDPTargetPortمنفذ UDP الهدف.1234
UDPcycleNumberالتحكم في عدد مرات إرسال الطابع الزمني. سيتم إرسال البيانات بعد كل UDPcycleNumber من دورات TORCS مع كل دورة عادة ما تكون 20 مللي ثانية.1
تمكين الاتصال بالشبكةأم لا لتمكين QN - جافا محاكاة محرك الأقراص مع خادم UDP والعميل هي نفس الكمبيوتر.كاذبه
UDPQNtoTORCSPortميناء UDP QN إلى رقم منفذ المحاكاة.5678
UDPTORCStoQNPortمنفذ المحاكاة إلى رقم منفذ UDP QN.8765
الرصاص كاركبراينقByWebCommandما إذا كان للاتصال بموقع على شبكة الانترنت لإشارة الكبح السيارة الرائدة.كاذبه
Far_Point_Time_Aheadالمعلمة المستخدمة في نموذج التحكم في السيارة.2
تمكين "كاريفلوينغ"أم لا لتمكين سيارة محاكاة بعد مهمة في وضع التدريب./
carFollowTrainingWarningالاتنترفالالفاصل الزمني من آخر ظهور لصوت التحذير إلى بداية التحذير التالي لوضع التدريب.2

الجدول 1: قائمة الإعدادات الافتراضية لبرنامج محاكاة القيادة. قائمة بالقيم الافتراضية لكافة الخيارات القابلة للتكوين المرتبطة ببرنامج محاكاة القيادة مع وصف مفصل لكل خيار.

  1. تكوين الإعدادات حول كيفية إنهاء التجربة استناداً إلى متغير التحكم المحدد للتصميم التجريبي.
    1. تقرر ما إذا كان لاستخدام وقت الساعة كمشغل لإنهاء التجربة مع الخيار "endExpByTime =" باستخدام إما صحيح أو خطأ كخيار من الخيارات. تعيين هذا الخيار إلى خطأ نسخ الدراسة المثالية.
    2. حدد ما إذا كان يجب إنهاء التجربة مع مرور الوقت كمشغل مع الخيار "endExpAfterMinute =" عن طريق إدخال عدد الدقائق في التنسيق مع منزل عشري واحد. الوقت الذي سافر يمكن أن يقرره الباحثون بالكامل. المدخلات 12 لتكرار الدراسة النموذجية.
    3. تعيين ما إذا كان لإنهاء التجربة مع المسافة المقطوعة كمشغل مع الخيار "endExpByDist =" باستخدام إما صحيح أو خطأ كخيار من الخيارات. لاحظ أنه عندما يتم تعيين كل من "endExpByTime =" و "endExpByDist =" الخيارات إلى True، سوف تنتهي التجربة مع الشرط الذي يتم أولاً. تعيين هذا الخيار إلى True لتكرار الدراسة المثالية.
    4. استخدم الخيار "endExpAfterMeter =" لتعيين المسافة المقطوعة من خط البداية بالأمتار في التنسيق مع منزل عشري واحد. يمكن أن يقرر الباحثون المسافة المقطوعة بالكامل. المدخلات 10000.0 لتكرار الدراسة المثالية.
  2. تكوين إعدادات الرياح لمحاكاة بيئة القيادة وفقا لسرعة الرياح34,35 مصممة للبيئة الافتراضية والحمل المعرفي36 أن تبدأ في التجربة.
    1. تعيين ما إذا كان لتمكين الرياح الأمامية مع الفاصل الزمني العشوائي والمدة مع الخيار "enableRandomFrontalWind =" باستخدام إما صحيح أو خطأ كخيار من الخيارات. تعيين هذا الخيار إلى True لتكرار الدراسة المثالية.
    2. تعريف الحد الأدنى والحد الأقصى الفاصل الزمني للرياح الأمامية مع الخيارات "frontalWindIntervalMin =" و "frontalWindIntervalMax =" بواسطة إدخال عدد الثواني في التنسيق مع منزل عشري واحد على التوالي. استخدم الإعداد الافتراضي (أي، 3.0 و 13.0 على التوالي) لتكرار الدراسة المثالية.
    3. تعريف الحد الأدنى والحد الأقصى مدة الرياح الأمامية مع خيارات "frontalWindDurationMin =" و "frontalWindDurationMax =" بواسطة إدخال عدد الثواني في التنسيق مع منزل عشري واحد على التوالي. استخدم الإعداد الافتراضي (أي 2.0 و 3.0 على التوالي) لتكرار الدراسة المثالية.
    4. تحديد الحد الأدنى والحد الأقصى قوة الرياح الأمامية مع خيارات "frontalWindForceMin =" و "frontalWindForceMax =" عن طريق الإشارة إلى مقدار القوة في نيوتن، على التوالي. استخدم الإعداد الافتراضي (مثل 500.0 و 1,000.0 على التوالي) لتكرار الدراسة المثالية.
    5. اختر ما إذا كنت تريد تمكين الرياح الجانبي مع فاصل زمني عشوائي والمدة مع الخيار "enableRandomLateralWind =" باستخدام إما صحيح أو خطأ كخيار من الخيارات. تعيين إلى True لتكرار الدراسة المثالية.
    6. تعريف الحد الأدنى والحد الأقصى الفاصل الزمني قوة الرياح الجانبي مع الخيارات "lateralWindIntervalMin =" و "lateralWindIntervalMax =" بواسطة إدخال عدد الثواني في التنسيق مع منزل عشري واحد على التوالي. استخدم الإعداد الافتراضي (أي 3.0 و 8.0 على التوالي) لتكرار الدراسة المثالية.
    7. تعريف الحد الأدنى والحد الأقصى مدة الرياح الجانبي مع الخيارات "lateralWindDurationMin =" و "lateralWindDurationMax =" بواسطة إدخال عدد الثواني في التنسيق مع منزلة عشرية واحدة على التوالي. استخدم الإعداد الافتراضي (أي 2.0 و 3.0 على التوالي) لتكرار الدراسة المثالية.
    8. تحديد الحد الأدنى والحد الأقصى قوة الرياح الجانبي مع خيارات "lateralWindForceMin =" و "lateralWindForceMax =" عن طريق الإشارة إلى مقدار القوة في نيوتن، على التوالي. استخدم الإعداد الافتراضي (أي 1,000.0 و 2,000.0 على التوالي) لتكرار الدراسة المثالية.
  3. تكوين إعدادات لسيارة محاكاة بعد المهمة وفقا لتصميم التجريبية ويحتاج35.
    1. تعيين السرعة الثابتة للمركبة الرصاص في ميل في الساعة مع منزلة عشرية واحدة باستخدام الخيار "leadCarConstantSpeedMPH =". المدخلات 40 لتكرار الدراسة المثالية.
    2. تحديد المسافة في متر مع منزلة عشرية واحدة بين السيارة الرصاص وسيارة السائق لتحريك السيارة الرائدة لبدء انتظار سيارة السائق للحاق بالركب، أو لاستئناف القيادة، مع "leadDistToStartWaiting =" و "leadDistToStopWaiting =" خيارات، على التوالي. استخدم الإعداد الافتراضي (أي، 100.0 و 80.0 على التوالي) لتكرار الدراسة المثالية.
    3. تعيين الفاصل الزمني الأقصى والحد الأدنى عشوائي من الأحداث الفرامل السيارة الرصاص مع الخيارات "leadCarBrakeIntervalTimeMin =" و "leadCarBrakeIntervalTimeMax =" عن طريق إدخال عدد الثواني في شكل مع منزل عشري واحد (على سبيل المثال، 30.0 و 60.0)، على التوالي. استخدم الإعداد الافتراضي (أي 30.0 و 60.0 على التوالي) لتكرار الدراسة المثالية.
    4. حدد مدة الحدث المكابح باستخدام خيار "leadCarBrakeEventDuration =" عن طريق إدخال عدد الثواني في التنسيق مع خانة عشرية واحدة. استخدم الإعداد الافتراضي (أي 5.0) لتكرار الدراسة المثالية.
  4. تكوين الإعدادات لصوت الإعلام رسالة قصيرة عشوائية وفقا لتصميم التجريبية والاحتياجات.
    1. تقرر ما إذا كان لتمكين خدمة الرسائل القصيرة (SMS) رسائل الإعلام الأصوات تشغيل مع فترات عشوائية مع صحيح أو خطأ كخيار خيارات الخيار "enableRandomSMSSound =". تعيين الخيار إلى خطأ لتكرار الدراسة المثالية.
    2. تعريف الفاصل الزمني الحد الأدنى والحد الأقصى من بداية إعلام SMS الأول إلى بداية الثانية من إعلام SMS باستخدام خيارات "randSMSIntervalMin =" و "randSMSIntervalMax =" ، عن طريق الإشارة إلى عدد الثواني في تنسيق مع منزلة عشرية واحدة (على سبيل المثال، 5.0 و 10.0) على التوالي.
  5. تكوين الإعدادات لمهمة N-back المحاكية37 وفقا لتصميم التجريبية والاحتياجات.
    1. تعيين N-back الأصوات رقم لتشغيل مع فواصل زمنية عشوائية مع صحيح أو خطأ كخيار خيارات الخيار "enableRandomNbackSound =". تعيين الخيار إلى خطأ لتكرار الدراسة المثالية.
    2. تعريف الحد الأدنى والحد الأقصى الفاصل الزمني من إزاحة الصوت الأول إلى بداية الصوت الثاني باستخدام خيارات "randNbackIntervalMin =" و "randNbackIntervalMax =" للإشارة إلى عدد الثواني في التنسيق مع منزلة عشرية واحدة (على سبيل المثال، 5.0 و 10.0) على التوالي.
  6. تكوين إعدادات بروتوكول مخطط بيانات المستخدم (UDP) إذا كان نقل بيانات UDP مطلوبًا للتجربة.
    1. تقرر ما إذا كان سيتم تمكين UDP لنقل البيانات عن طريق السماح مزامنة بيانات الطابع الزمني إلى عنوان IP شبكة محلية معينة عبر الخيار "enableUDPSendData =" باستخدام صواب أو خطأ كخيار من الخيارات. تمكين هذا الخيار لتكرار الدراسة المثالية.
    2. حدد ما إذا كان لتمكين UDP لنقل البيانات إلى عنوان IP محدد لدراسة إعلانية عبر الخيار "enableUDPSendDataAdStudy =" باستخدام True أو False كخيار من الخيارات. كما يتم تذكير أن هذا الخيار يتعارض مع "enableUDPSendData =" ولا يمكن تعيين كلا الخيارين إلى True في نفس الوقت. تعيين الخيار إلى خطأ لتكرار الدراسة المثالية.
    3. تحديد عنوان IP لنقل UDP عن طريق تحديد كل قسم من عنوان IP باستخدام "UDPTargetIPa1 =", "UDPTargetIPa2 =", "UDPTargetIPa3 =", و "UDPTargetIPa4 =".
    4. الإشارة إلى رقم المنفذ المستهدف تحت "UDPTargetPort =".
    5. تعيين تكرار البيانات لإرسالها ضمن "UDPcycleNumber =" مع أي عدد صحيح أكبر من أو يساوي دورة "1" في كل دورة هو 20 مللي ثانية.
  7. تكوين شبكة UDP قائمة الانتظار (QN) نموذج38 اتصال مع الإشارة إلى التصميم التجريبي والاحتياجات.
    1. تعيين ما إذا كان أو لم يكن لتمكين محاكاة محرك الأقراص QN-Java التي، خادم UDP والعميل يشاركون نفس الكمبيوتر، مع الخيار "enableUDPQNConnection =" باستخدام صحيح أو خطأ كخيارات. تعطيل هذا الخيار لتكرار الدراسة المثالية.
    2. الإشارة إلى الرقم من منفذ QN UDP إلى منفذ المحاكاة ضمن الخيار "UDPQNtoTORCSPort =".
    3. الإشارة إلى الرقم من منفذ المحاكاة إلى منفذ QN UDP ضمن الخيار "UDPTORCStoQNPort =".
  8. تكوين ما إذا كان للاتصال إلى موقع على شبكة الانترنت لإشارات الكبح وفقا للتصميم التجريبي في إطار خيار "leadCarBrakingByWebCommand =" باستخدام صحيح أو خطأ كخيارات. الرجاء ملاحظة أنه عند تعيين هذا الخيار إلى True ، "endExpByTime =" و "endExpAfterMinute =" ستتوقف عن العمل. تعيين الخيار إلى خطأ لتكرار الدراسة المثالية.
  9. تعيين ما إذا كان لتمكين السيارة محاكاة بعد مهمة في وضع التدريب مع "تمكينCarFollowingTraining =" باستخدام صحيح أو خطأ كخيارات.
    1. تعريف الفاصل الزمني من بداية تحذير آخر إلى بداية تحذير الصوت التالي من التدريب مع الخيار "carFollowTrainingWarningInterval" عن طريق الإشارة إلى عدد الثواني مع منزل عشري واحد (على سبيل المثال، 2.0).
  10. حفظ الملف عند إكمال التكوين.

3. القيادة محاكاة إعداد

  1. قم بتوصيل عجلة القيادة وجهاز العرض المركزي (جهاز عرض مُثبت بنسبة عرض إلى ارتفاع 16:10، و192 – 240 هرتز، ومعالجة الألوان 8 بت) بالكمبيوتر. وضعت شاشة عرض ببعد 223 × 126 سم على بعد 60 سم فوق سطح الأرض و 22 سم بعيدا عن مقدمة المركبة المُعدة.
  2. تعيين دقة الشاشة ضمن خيارات | عرض، لمطابقة حجم الشاشة عند بدء تشغيل برنامج محاكاة القيادة.
  3. أدخل صفحة تكوين لتحديد لاعب واتبع الإرشادات التي يوفرها البرنامج لمعايرة عجلة القيادة، والمسرع، ودواسة الفرامل. وتشمل هذه تحول عجلة القيادة والضغط على دواسة البنزين والفرامل حسب التعليمات.

4. تشكيل مجموعة أدوات الاهتزاز وإعداد

  1. قم بتوصيل مجموعة الأدوات المهتزة بمزود الطاقة. كل من الوحدات الأربعة له بعد 67 × 57 × 29 مم.

figure-protocol-16825
الشكل 2: صور لمجموعة الأدوات المهتزة. وتتكون مجموعة الأدوات المهتزة من أربع وحدات فردية يمكن تنشيطها بشكل منفصل. كل وحدة لها بعد 67 × 57 × 29 مم. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

  1. قم بتشغيل مجموعة الأدوات المهتزة وتوصيل مجموعة الأدوات بالكمبيوتر عبر البلوتوث.
  2. تحديد تردد الاهتزاز الذي سيتم استخدامه في التجربة عند إكمال اختبار تحسس البشرة التجريبي أو وفقًا للاحتياجات التجريبية.
  3. تعيين تردد الاهتزاز إلى 70 هرتز39،40،41 باستخدام الرموز المقدمة كملف التشفير التكميلي 1. تتوفر حاليًا مستويات التردد الخمسة (أي 14 هرتز و 28 هرتز و 42 هرتز و 56 هرتز و 70 هرتز) مع كل تحفيز اهتزاز يدوم لمدة 0.5 s بشكل افتراضي.
  4. استخدم الرموز المتوفرة كملف ترميز إضافي 1 لمزامنة أحداث الفرامل من برنامج محاكاة القيادة ومجموعة أدوات الاهتزاز. ويبين الشكل 3 لقطة شاشة من الرموز التي سيتم تنقيحها كمرجع.

figure-protocol-18086
الشكل 3: لقطة شاشة تحمل عنواناً للرموز في ملف التشفير التكميلي 1. يمكن استخدام لقطة شاشة الرموز المسماة كمرجع أسهل لتكوين مجموعة الأدوات المهتزة وإعدادها. وتستخدم هذه الرموز لتعيين تردد الاهتزاز من مجموعة الأدوات، ومزامنة أحداث الفرامل في برنامج محاكاة القيادة ومجموعة أدوات تهتز لتوليد تحذيرات تهتز. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

5. إجراء التجربة

  1. توجيه المشاركين لقراءة وتوقيع نموذج الموافقة المستنيرة الذي يقدم العملية التجريبية وإعلان أن الدراسة هي لتقييم أداء القيادة عند الوصول إلى المختبر.
  2. مساعدة المشاركين لضبط مسافة المقعد إلى دواسة وتعيين مسند الظهر إلى وضع مريح يدويا.
  3. تعليم المشاركين كيفية تشغيل جهاز المحاكاة، بما في ذلك عجلة القيادة، دواسة الفرامل، ودواسة المسرع.
  4. تعليمات المشاركين لدفع كما يفعلون في العالم الحقيقي، ومتابعة السيارة أمامهم والحفاظ على التقدم الثانيتين وراء ذلك. ويبين الشكل 4 خريطة الطريق المستخدمة لمحاكاة القيادة.

figure-protocol-19311
الشكل 4: خريطة الطريق المستخدمة لمحاكاة القيادة. الطريق المستخدم هو طريق ذو اتجاه واحد مع أربعة منحنيات (الطول الأقصى 15000 متر) ، وثلاثة ممرات ، وبدون إشارات مرورية. برنامج محاكاة القيادة يقدم خيارات أخرى لتصميم الطرق مثل خيارات لتشمل علامات الطريق أو اللوحات الإعلانية. كما يتوفر إصدار متوافق مع EEG. ويمكن تعديل جميع هذه المعلمات، إذا لزم الأمر. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

  1. إبلاغ المشاركين بالفرامل في أقرب وقت ممكن كلما كانت فرامل السيارة الأمامية، حتى لو كان السيناريو لا يتطلب استجابة الفرامل. سوف تضيء المصابيح الخلفية للسيارة الأمامية في القيادة في العالم الحقيقي للإشارة إلى حدث الفرامل.
  2. تزويد المشاركين مع تجربة الممارسة 5 دقائق لتعلم كيفية الحفاظ على مسافة تقدم ثانية اثنين وراء السيارة الأمامية. تجربة الممارسة تتضمن مجموعة من 5 فرامل عشوائية.
    1. خلال التجربة الممارسة، إذا كان المشاركون أقل من 1.5 s وراء السيارة الأمامية، فإن برنامج محاكاة القيادة تلعب موجه مع صوت أنثى "قريبة جدا، يرجى إبطاء".
    2. إذا كان المشاركون بين 2.25 إلى 2.5 ق وراء السيارة الأمامية، فإن برنامج محاكاة القيادة سوف تلعب موجه مع صوت الإناث "بعيدا جدا، يرجى تسريع".
    3. لا تقم بتضمين بيانات من تجربة الممارسة للتحليل.
  3. دع المشاركين يعرفون أنه يمكن إيقاف الدراسة دون أي عقوبة عن طريق إخطار المجربين في أي وقت، إذا لزم الأمر.
  4. ابدأ التجربة الرسمية بمجرد أن يكمل المشاركون جلسة التدريب العملي ويمكنهم الحفاظ على مسافة ثابتة بعد ذلك.
  5. ابدأ الدورة التجريبية الرسمية، والتي تتكون من أربع كتل (أي الإصبع والمعصم والمعبد والقيادة فقط) مع 13 حدث فرملة عشوائية في كل كتلة، مما أدى إلى ما مجموعه 52 تجربة تجريبية. يتم موازنة ترتيب الشروط مع تصميم مربع اللاتينية. ولا تقدم أية مطالبة صوتية في المحاكمات الرسمية.
  6. مساعدة المشاركين على وضع مجموعة أدوات تهتز باستخدام الشريط الطبي قبل كل كتلة من التجارب وفقا للشروط المعينة. تحذر مجموعة الأدوات المهتزة (إذا ارتدت) المشاركين من الفرامل عندما تكون السيارة الأمامية مكبحة. تضيء المصابيح الخلفية للسيارة الأمامية في كل مرة تعمل فيها فرامل السيارة الأمامية.
  7. تأكد من أن المشاركين تعطى 2 دقيقة من الراحة عند الانتهاء من كل كتلة للحد من الآثار حمل.
  8. اسأل المشاركين عن موقعهم المفضل لمجموعة الأدوات المهتزة وشدة الاهتزاز المتصورة مع مقياس Likert من 7 نقاط عند الانتهاء من جميع التجارب. كما يتم تسجيل معدل استخدام كل إكسسوارات يمكن ارتداؤها يوميًا (أي، الساعة، النظارات، سماعات الأذن، والحلقة). في مقياس تفضيل لموقع مجموعة الأدوات تهتز، "1" يمثل "الأقل المفضلة" و "7" يمثل "الأكثر المفضلة"، بينما في مقياس كثافة الاهتزاز "1" يمثل "ضعف الشعور" و "7" يمثل "شعور قوي".

6 - تحليل البيانات

  1. جمع بيانات سلوك القيادة للمشاركين في 50 هرتز باستخدام برنامج محاكاة القيادة، بما في ذلك وقت استجابة الفرامل، وسرعة السيارة، ومعدل عكس عجلة القيادة، موقف حارة (SDLP)، والمسافة الأمامية، الخ.
  2. إجراء تحليل البيانات لأداء السائقين.
    1. إجراء تحليل خارج عن النطاق باستخدام التوزيع العادي مع قطع كثلاثة انحرافات معيارية عن الوسط لتحديد البيانات التي يجب إدراجها لمزيد من التحليل.
    2. حساب وقت استجابة الفرامل عن طريق طرح الوقت عندما تكون عربة المشارك الفرامل (أي الحد الأدنى من 1٪ من دواسة الفرامل36،42) من الوقت عندما تبدأ السيارة الأمامية في الفرامل.
    3. تسمية البيانات بأنها "لا استجابة الفرامل" إذا كان وقت استجابة الفرامل أكبر من أو يساوي 5 s (أي، فشل في الفرامل في غضون 5 s بعد فرامل السيارة الأمامية).
    4. قسّم عدد المكابح الناجحة على إجمالي عدد المكابح التي تقوم بها المركبة الأمامية لحساب معدل استجابة الفرامل.
    5. متوسط جميع قيم كل مشارك للحصول على متوسط معدل استجابة الفرامل ووقت استجابة الفرامل لكل حالة وحساب الانحراف المعياري على تلك القيم لإجراء المزيد من التحليلات.

النتائج

الدراسة المثالية المذكورة في هذه الورقة أجرت مهمة متابعة السيارة باستخدام جهاز محاكاة القيادة ومجموعة الأدوات تهتز، والتي تم نشرها أيضا سابقا في مجلةأكاديمية 22. ومن الجدير بالذكر أن النسخة القديمة من مجموعة الأدوات المهتزة قد استخدمت عند إجراء الدراسة النموذجية، في حين تم إدخال نسخة جديدة من مجموعة الأدوات المهتزة في البروتوكول أعلاه. كانت الدراسة تجربة تصميم داخل الموضوع مع موقع التحذير الهزاز كعامل وحيد: الإصبع، المعصم، ظروف التحذير المعبد، وحالة القيادة فقط كتحكم. وتألفت كل حالة من 13 حدثاً عشوائياً للفرامل، مما أسفر عن ما مجموعه 52 تجربة تجريبية. وجرى موازنة ترتيب الشروط مع تصميم المربع اللاتيني وخضع جميع المشاركين للشروط الأربعة أثناء التجربة.

وشملت الدراسة النموذجية أيضا دراسة استقصائية سجلت الموقع المفضل للمشاركين لوضع مجموعة أدوات تهتز وكثافة الاهتزاز المتصورة لكل موقع (أي الإصبع والمعصم والمعبد) مع مقياس من 7 نقاط مثل ارت بعد الانتهاء من جميع التجارب. كما تم تسجيل معدل استخدام الإكسسوارات اليومية القابلة للارتداء (أي، الساعة، النظارات، سماعات الأذن، الخاتم).

بما أنه لم يكن هناك تحليل تلوي سابق كمرجع لتحديد حجم العينة للدراسة المثالية، عند إكمال تحليل الطاقة مع حجم التأثير المتوسط(ηp2 = 0.06)43،44،23 مشاركًا مطلوبًا للوصول إلى 80٪ من الطاقة و 30 مشاركًا مطلوبًا للوصول إلى 90٪ من الطاقة. تم توظيف ما مجموعه 28 مشاركًا لديهم رؤية طبيعية أو مصححة إلى عادية ، ورخصة قيادة صالحة ، وتجربة قيادة لأكثر من عام من مجتمع الحي في جامعة تسينغهوا. وقد استُبعد أربعة مشاركين من تحليل البيانات مع انسحاب أحد المشاركين من الدراسة، ولم يتبع ثلاثة مشاركين التعليمات التجريبية. كما أجري تحليل خارج عن النطاق باستخدام توزيع عادي مع وقف الانتاج كثلاثة انحرافات معيارية عن الوسط. أما المشاركون الـ 24 الباقون (17 ذكراً و7 إناث) الذين أدرجوا في تحليل البيانات فيُدرجون في متوسط عمر يبلغ 23.88 سنة مع انحراف معياري قدره 6.62 سنة، وهو ما يفي بالحد الأدنى المطلوب من حجم العينة (أي 23 مشاركاً). وجرى إعطاء تعليمات بشأن التجربة لكل مشارك، وتم الحصول على استمارة موافقة موقعة من جميع المشاركين لدى وصولهم إلى المختبر. وكان جميع المشاركين على علم بالغرض من هذه التجربة ولم يبلغوا عن أي قلق بعد الانتهاء من تجارب الممارسة قبل بدء التجربة الفعلية.

جرت تجربة محاكاة القيادة في بيئة مشرقة ، مع مشهد محاكاة مصمم يشبه القيادة على الطريق السريع في يوم واضح. ويبين الشكل 5 لقطة شاشة للبيئة المحاكاة التي استخدمت في الدراسة النموذجية. تم تعيينها لتمكين فقط محاكاة السيارة التالية المهمة مع كل محاكمة دائمة 12 دقيقة. تم تعيين السيارة الرائدة للمضي قدما بمعدل سرعة 40 ميلا في الساعة (60.4 كم / ساعة), وحددت الفترة الزمنية للفرامل عشوائية من السيارة الأمامية كما 30 إلى 60 s مع كل مدة الحدث الفرامل من 5 s. وكان متوسط تسارع السيارة الأمامية 0.6 م / الثانية2 الذي ذهب من قبل الإعدادات الافتراضية35.

figure-results-2943
الشكل 5: لقطة شاشة لبيئة محاكاة القيادة. وقد جرت تجربة محاكاة القيادة في بيئة مشرقة. تضيء مصابيح السيارة الأمامية عندما تضيء فرامل السيارة الأمامية. الجزء السفلي من الشاشة يظهر السائقين والعتاد وسرعة سيارتهم. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

تم تمكين إعدادات الرياح الأمامية والطرامية وتعيينها لتبقى كالإعدادات الافتراضية. الحد الأدنى والحد الأقصى للرياح الأمامية، ومدة الرياح، وقوة الرياح الأمامية كانت 3 s و 13 s و 2 s و 3 s، و 500 N و 1000 N، على التوالي36. الحد الأدنى والحد الأقصى للرياح الجانبية، ومدة الرياح، وقوة الرياح الجانبي 3 s و 8 s و 2 s و 3 s، و 1000 N و 2000 N، على التوالي36.

أظهر تحليل متكرر للمقاييس في اتجاه واحد للتباين (ANOVA) في اتجاه واحد على معدل استجابة الفرامل أن تأثير شروط المهام الأربعة كان كبيرًا، F(3,69) = 3.08، p = 0.049، ηp2 = 0.31. تحليلات ما بعد المخصصة باستخدام pairwise Bonferroni تصحيح t-الاختبارات لم يشير إلى اختلاف كبير مقارنة الزوج الحكيم (كما هو موضح في الشكل 6).

figure-results-4325
الشكل 6: معدل استجابة الفرامل. متوسط معدل استجابة الفرامل بين المشاركين في كل من الشروط الأربعة (أي الإصبع والمعصم والمعبد والقيادة فقط). تمثل أشرطة الأخطاء الانحرافات المعيارية. وقد تم تعديل هذا الرقم من تشو وآخرون22. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

وقد أسفر تحليل وقت استجابة الفرامل باستخدام ANOVA في اتجاه واحد عن نتائج هامة، F(3,69) = 4.76، p < 0.01، ηp2 = 0.17. عند الانتهاء من اختبار t-bonferroni المصححة بالزوج ، كان وقت استجابة الفرامل المسجلة أقصر بكثير عندما تم تنفيذ المهمة مع مجموعة الأدوات الاهتزازية الموجودة على إصبع المشاركين (M = 1.04 s ، SD = 0.35 s) والمعصم (M = 1.00 s, SD = 0.33 s) بالمقارنة مع حالة القيادة فقط (M = 1.29 s, SD = 0.36 s) مع p = 0.004 و p = 0.008 على التوالي. ومع ذلك، لم يتم العثور على نتيجة هامة عندما كان المشاركون يقودون مع مجموعة الأدوات تهتز تقع على منطقة المعبد بالمقارنة مع حالة القيادة فقط (M = 1.08 s ، SD = 0.50 s) ، p = 0.22. وفيما يتعلق الشكل 7،أشارت النتائج إلى أن تطبيق التحذيرات عن طريق اللمس يمكن أن يسهل ردود فعل السائقين تجاه المخاطر القادمة أثناء القيادة، خاصة عندما يكون جهاز الإنذار موجودًا على إصبع السائق أو معصمه.

figure-results-5923
الشكل 7: وقت استجابة الفرامل. يعني وقت استجابة الفرامل بالثواني بين المشاركين في ظل كل من الشروط الأربعة (أي الإصبع والمعصم والمعبد والقيادة فقط). تمثل أشرطة الأخطاء الانحرافات المعيارية. وقد تم تعديل هذا الرقم من تشو وآخرون22. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

أظهر تحليل تفضيل موقع التحذير (أي الإصبع والمعصم والمعبد) تأثيرًا كبيرًا، F(2,46) = 7.05، p < 0.01، ηp2 = 0.23. بعد المخصص pairwise Bonferroni تصحيح t-الاختبارات ، لذلك ، كما أجريت. وأشارت النتائج إلى تفضيل كبير للإصبع(M = 4.88، SD = 1.75) والمعصم (M = 4.83، SD = 1.31) من منطقة المعبد (M = 3.13، SD = 2.05) حيث p = 0.03 و p = 0.02 على التوالي. لم يكن هناك فرق كبير بين مواقع الاصبع والمعصم(p = 1.0). وعلاوة على ذلك، تم العثور على تأثير كبير لشدة اهتزاز المشاركين المتصورة للمواقع الثلاثة، F(2,46) = 7.37، p < 0.01، ηp2 = 0.24. رأى المشاركون أعلى مستوى من الاهتزاز في منطقة المعبد. ومع ذلك، أظهر المزيد من التحليل أن مستوى الاهتزاز المتصور كان أقل بكثير فقط من منطقة المعبد (M = 5.75 ، SD = 1.42) عندما كانت مجموعة الأدوات المهتزة موجودة على المعصم (M = 4.17 ، SD = 0.92) ، p < 0.01. عندما كانت مجموعة أدوات الاهتزاز موجودة على الإصبع (M = 4.71 ، SD = 1.63) ، لم تظهر أي فرق كبير مع منطقة المعبد(p = 0.09) ولا المعصم (p = 0.56). ومن المثير للاهتمام ، كما هو مبين في الشكل 8، في حين أن المشاركين في إدراك أعلى مستوى من الاهتزاز في منطقة المعبد ، وتفضيل مجموعة أدوات تهتز ليكون موجودا على منطقة المعبد كان أدنى.

figure-results-7937
الشكل 8: التصنيفات الذاتية بشأن تفضيل مواقع التحذير وشدة الاهتزازات المتصورة بين المشاركين. يعني موقع التحذير المفضل على مقياس من 1 (الأقل المفضلة) إلى 7 (الأكثر المفضلة) ضد الشدة المتصورة يعني من الاهتزاز على مقياس من 1 (شعور ضعيف) إلى 7 (شعور قوي) لالإصبع والمعصم ومنطقة المعبد من جميع المشاركين. تمثل أشرطة الأخطاء الانحرافات المعيارية. وقد تم تعديل هذا الرقم من تشو وآخرون22. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

وأخيرا، أظهر التحليل بشأن استخدام الإكسسوارات التي يمكن ارتداؤها يوميا (أي، الساعات والنظارات وسماعات الأذن والطوق) بين المشاركين أن أكثر من 50 في المائة من المشاركين ارتدوا ساعة في حياتهم اليومية، مما يشير إلى جدوى اعتماد أجهزة vibrotactile يمكن ارتداؤها كنظام إنذار في الحياة الحقيقية (كما هو موضح في الشكل 9).

figure-results-9015
الشكل 9: استخدام الإكسسوارات التي يمكن ارتداؤها يومياً بين المشاركين. النسبة المئوية المتوسط من الاستخدام اليومي لكل من الملحقات الأربعة القابلة للارتداء (أي الساعات والنظارات وسماعات الأذن والخواتم). وقد تم تعديل هذا الرقم من تشو وآخرون22. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

مع العديد من الملحقات الذكية القابلة للارتداء مثل الخواتم الذكية والساعات الذكية والنظارات الذكية المتاحة الآن في السوق ، فإن تطبيق التحذيرات اللمسية على الإكسسوارات القابلة للارتداء يقع قاب قوسين أو أدنى. وأكد البحث الحالي فعالية الأجهزة vibrotactile يمكن ارتداؤها كنظام تحذير قيمة في تسهيل السائقين الناشئة الفرامل وقت الاستجابة. تم تخفيض متوسط وقت استجابة الفرامل بمقدار 297 مللي ثانية و251 مللي ثانية و210 مللي ثانية لارتدائها أجهزة vibrotactile على المعصم والإصبع والمعبد ، على التوالي ، بالمقارنة مع عدم ارتداء جهاز تحذير عن طريق اللمس. وأظهرت النتائج الحالية أن التحذيرات تهتز تسليمها على المعصم أنتجت أسرع وقت استجابة الفرامل, مما أدى إلى انخفاض 23٪ في وقت استجابة الفرامل بالمقارنة مع عدم تلقي أي تحذير عن طريق اللمس. ومع ذلك، يمكن أن تؤثر عوامل أخرى مثل الجنس46، سن46،47، والاختلافات الفردية48،49 في حساسية اللمس أيضا على فعالية التحذيرات عن طريق اللمس. ولذلك، يلزم إجراء مزيد من التحريات التي تشمل المزيد من العوامل لتحديد الموقع الأمثل لوضع أجهزة الإنذار عن طريق اللمس. ولم تشر النتائج إلى قيمة تطوير أجهزة vibrotactile يمكن ارتداؤها فحسب، بل اقترحت أيضاً شكلاً بديلاً محتملاً من نظام الإنذار بالتصادم الأمامي عن طريق اللمس أقل تكلفة وأكثر جدوى وناشطة للغاية بالمقارنة مع أنظمة الإنذار الأخرى عن طريق اللمس مثل مقعد الاهتزاز10 أو سترة الاهتزاز50.

ملف ترميز إضافي. الرجاء النقر هنا لتحميل هذا الملف.

Discussion

تحاكي منصة محاكاة القيادة ومجموعة الأدوات المهتزة بشكل معقول تطبيق الأجهزة vibrotactile المحتملة التي يمكن ارتداؤها في الحياة الحقيقية ، مما يوفر تقنية فعالة في التحقيق في البحوث المتعلقة بالقيادة. مع استخدام هذه التكنولوجيا، بيئة تجريبية آمنة مع تكوين عالية والقدرة على تحمل التكاليف متاحة الآن لإجراء البحوث التي هي مماثلة للقيادة في العالم الحقيقي.

هناك عدة خطوات تتطلب المزيد من الاهتمام. أولاً، أثناء عملية التكوين باستخدام "expconfig.txt"، يجب على الباحثين التأكد من تعيين وضع التدريب على False قبل إجراء التجربة الفعلية لإيقاف تشغيل موجه الصوت الذي تم تصميمه للقيادة الممارسة. ثانيا, من المهم أن نلاحظ أنه أثناء عملية معايرة عجلة القيادة, يجب على الباحثين ضمان أن تكون متوازنة السعة نحو كلا الاتجاهين من عجلة القيادة، وأن, يتم الأرضيات على حد سواء الفرامل و دواسات دواسات خنق تماما. ثالثاً، ينبغي للباحثين أيضاً أن يدرسوا ما إذا كانت مجموعة الأدوات المهتزة قد وضعت على المشارك بحزم باستخدام الأشرطة الطبية قبل بدء محاكاة القيادة.

للتعامل مع المخاوف المتعلقة بصحة الخارجية لمحاكاة القيادة قدر الإمكان، يقدم برنامج محاكاة القيادة المقدمة مجموعة واسعة من الخيارات للباحثين لتكوين بيئة القيادة المثالية. على سبيل المثال، يمكن تعديل تعديل شدة الرياح الأمامية والصفية لتكرار مقاومة الرياح التي قد يتعرض لها السائقون على الطريق السريع في الحياة الحقيقية. علاوة على التكوينات المتاحة المقدمة في وثيقة "expconfig.txt"، يمكن للباحثين أيضًا تصميم طريقهم الخاص باستخدام برنامج المحاكاة مفتوح المصدر لبناء بيئة تحاكي سيناريو الحياة الحقيقية. قد يبدي الباحثون أيضًا قلقًا بشأن احتمال حدوث تأخير في ظهور مجموعة أدوات الاهتزاز اللاسلكي ، مما قد يؤثر على وقت الاستجابة المقاس. ومع ذلك ، فإن خصائص التشغيل النموذجية لمحركات الاهتزاز شملت فقط تأخيرًا قدره 16 مللي ثانية ووقت صعود قدره 28 مللي ثانية. في المقابل، وقت الاستجابة النموذجية من السائقين بين 0.5 s و 1.5 s51. ولذلك، فإن تأثير التأخير في بداية الأمر صغير نسبيا ويمكن إهماله. وعلاوة على ذلك، كلما عانى الباحثون من أي صعوبات أثناء عملية التكوين والتحضير، ينصح بإعادة تشغيل النظام بأكمله وإعادة معايرة عجلة القيادة، والمسرع، ودواسة الفرامل. إذا تم تمكين الخيار UDP ولكن لم يتم تلقي أية بيانات من قبل أجهزة أخرى، تأكد من أنه تم إعداد أجهزة أخرى كخادم UDP بدلاً من عميل UDP لتسهيل نقل البيانات.

ومع ذلك، فإن للأسلوب المقترح حدوده. في بيئة الحياة الواقعية، ستكون هناك حاجة إلى قدرات ومهارات قيادة مختلفة على جوانب متعددة، بما في ذلك المتطلبات النسبية من القدرات البدنية والمعرفية والسلوكية والإدراكية، وما إلى ذلك. اعتمادا على المحددات السياقية، يتم وضع درجات مختلفة من الطلب على المهارات الإدراكية لدى السائقين. على سبيل المثال، مستوى القدرات المطلوبة للسائق لقيادة بأمان في الطقس المشمس حركة المرور الخفيفة ستكون أقل كثافة بالمقارنة مع القيادة في بيئة الطقس69. لا يمكن لمحاكاة القيادة أن تحاكي بشكل كامل حالة القيادة المعقدة في العالم الحقيقي ، ومع ذلك يمكن أن توفر بيئة أكثر تحكمًا تقضي على المتغيرات المحيرة المحتملة التي قد تلوث نتيجة التجربة. ويمكن أيضا أن يتم تعديل لمحاكي القيادة المبلغ عنها اعتمادا على الاحتياجات التجريبية. ومع ذلك، ينبغي إجراء دراسة على الطرق لزيادة الصلاحية الإيكولوجية لهذا الخط من البحث. بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لانخفاض تكلفته ، لا تتكون منصة محاكاة القيادة المقدمة من منصة الحركة ، مما يعني أنها غير قادرة على تقديم تجارب السفر الأفقية والطولية.

المقابلة للتجربة المثالية، في حين أن الاهتزازات يمكن أن يكون سببها سياقات خارجية مثل القيادة على طريق غير مكتمل، لم تقدم أي اهتزاز السيارة للمشاركين أثناء محاكاة القيادة. ومع ذلك، فإن الطريقة المقترحة تسمح لنا بالتحكم في سرعة وفاصل الفرامل للسيارة الأمامية في مهمة متابعة السيارة في بيئة مختبرية، مما يوفر لنا القدرة على التحكم في صعوبة القيادة للمشاركين. وبالإضافة إلى ذلك، لم يتم تضمين استبيان "مرضالمحاكاة 53" (SSQ) في التجربة. وعلى الرغم من عدم النظر في ذلك، لم تتأثر النتائج لأن طول كل تجربة كان قصيراً نسبياً، ولم يبلغ أي مشارك عن أي أعراض53 من مرض المحاكاة عند الانتهاء من كل تجربة. كما أن هذه الدراسة لديها اختلال في عدد المشاركين من الذكور والإناث. وينبغي أن تضمن الدراسات المستقبلية استبعاد المشاركين المصابين بمرض المحاكاة53 باستخدام الاستبيان المناسب54، وتهدف إلى توظيف عدد متساو من المشاركين من الذكور والإناث لتحقيق نتيجة أقوى للنتائج.

الدراسة المثالية هي تجربة داخل موضوع تصميم السيارة التالية مع موقع التحذير تهتز كعامل وحيد: الاصبع, المعصم, ظروف تحذير المعبد, وحالة التحكم القيادة فقط. في المستقبل، نعتزم إجراء المزيد من الاختبارات على مواقع أخرى مثل الصدر وخلف الأذن، وتوفير مواقع بديلة للأجهزة القابلة للارتداء للتطوير القادم. ويمكن إجراء مزيد من التحليل للتحقيق في الاختلاف من تباطؤ دواسة الفرامل عبر ظروف مختلفة. وعلاوة على ذلك، تشير النتائج إلى أن المشاركين ينظرون إلى أعلى مستوى من الاهتزاز في منطقة المعبد، ومع ذلك، كانت المنطقة أيضا أقل المواقع تفضيلا لوضع الجهاز. سيكون من المثير للاهتمام أيضا أن مزيد من التحقيق في تأثير على رد فعل الفرامل عن طريق ضبط كثافة الاهتزاز على منطقة المعبد. بالإضافة إلى ذلك، بالمقارنة مع التحذيرات البصرية والسمعية، تحتوي تحذيرات vibrotactile على معلومات أقل. وينبغي إجراء المزيد من البحوث للتحقيق في كيفية استخدام التحذيرات الزهية لإيصال المعلومات المعقدة.

في حين أن هذه الدراسة أجرت تجربة فقط على تأثير مجموعة الأدوات التي يمكن ارتداؤها تهتز على الاصطدامات إلى الأمام، يمكن أيضا تطبيق هذا التصميم الاختبار في البحوث السلوكية الأخرى مثل البحوث على المركبات المستقلة، وأنظمة الإنذار مغادرة حارة، ودراسة تشتيت انتباه السائق، ودراسة التعب القيادة. على الرغم من أن محاكاة القيادة المستخدمة في الدراسة النموذجية لا تشمل الإعداد للقيادة الذاتية، قد يراجع الباحثون الرموز مع الإشارة إلى المواد المنشورة الأخرى55،56 لتحقيق هذا الهدف. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام مجموعة أدوات تهتز في البحوث القيادة متعددة المهام، بما في ذلك مهمة استجابة الكشف (DRT)57،58،59، مهمة مرجعية بديلة (SuRT)37،58، و N- عودة المهمة37. يمكن للباحثين تخصيص سلوكيات وفعاليات المركبات وفقًا لاحتياجاتهم أثناء استخدام جهاز محاكاة القيادة. ويمكن أن تستفيد أيضا من الطريقة المقترحة مجالات البحث الأخرى التي تستخدم أجهزة التحذير الاهتزاز لدراسة السلوك البشري مثل الهندسة الطبية الحيوية31،32.

Disclosures

ولم يعلن أصحاب البلاغ عن أي إفصاح مالي أو تضارب في المصالح.

Acknowledgements

وقد رعت هذا المشروع مؤسسة بيجين للمواهب.

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
Logitech G29Logitech941-000114Steering wheel and pedals
Projector screens--The projector screen for showing the simulation enivronemnt.
Epson CB-700U Laser WUXGA Education Ultra Short Focus Interactive ProjectorEPSONV11H878520WThe projector model for generating the display of the simlution enivronment.
The Open Racing Car Simulator (TORCS)-NoneDriving simulation software. The original creators are Eric Espié and Christophe Guionneau, and the version used in experiment is modified by Cao, Shi.
Tactile toolkitHao Xing Tech.NoneThis is used to initiate warnings to the participants.
Connecting program (Python)--This is used to connect the TORCS with the tactile toolkit to send the vibrating instruction.
G*powerHeinrich-Heine-Universität DüsseldorfNoneThis software is used to calculate the required number of participants.

References

  1. The top 10 causes of death. World Health Organization Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death (2018)
  2. . Insurance Institute for Highway Safety (IIHS) Available from: https://www.iihs.org/news/detail/gm-front-crash-prevention-systems-cut-police-reported-crashes (2018)
  3. Spence, C., Ho, C. Tactile and multisensory spatial warning signals for drivers. IEEE Transactions on Haptics. 1 (2), 121-129 (2008).
  4. Simons, D. J., Ambinder, M. S. Change blindness: theory and consequences. Current Directions in Psychological Science. 14 (1), 44-48 (2005).
  5. Mack, A., Rock, I. . Inattentional blindness. , (1998).
  6. Wilkins, P. A., Acton, W. I. Noise and accidents - A review. The Annals of Occupational Hygiene. 25 (3), 249-260 (1982).
  7. Mohebbi, R., Gray, R., Tan, H. Driver reaction time to tactile and auditory rear-end collision warnings while talking on a cell phone. Human Factors. 51 (1), 102-110 (2009).
  8. Macdonald, J. S. P., Lavie, N. Visual perceptual load induces inattentional deafness. Attention, Perception & Psychophysics. 73 (6), 1780-1789 (2011).
  9. Parks, N. A., Hilimire, M. R., Corballis, P. M. Visual perceptual load modulates an auditory microreflex. Psychophysiology. 46 (3), 498-501 (2009).
  10. Van Erp, J. B. F., Van Veen, H. A. H. C. Vibrotactile in-vehicle navigation system. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 7 (4), 247-256 (2004).
  11. Lylykangas, J., Surakka, V., Salminen, K., Farooq, A., Raisamo, R. Responses to visual, tactile and visual–tactile forward collision warnings while gaze on and off the road. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 40, 68-77 (2016).
  12. Halabi, O., Bahameish, M. A., Al-Naimi, L. T., Al-Kaabi, A. K. Response times for auditory and vibrotactile directional cues in different immersive displays. International Journal of Human-Computer Interaction. 35 (17), 1578-1585 (2019).
  13. Geitner, C., Biondi, F., Skrypchuk, L., Jennings, P., Birrell, S. The comparison of auditory, tactile, and multimodal warnings for the effective communication of unexpected events during an automated driving scenario. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 65, 23-33 (2019).
  14. Scott, J., Gray, R. A comparison of tactile, visual, and auditory warnings for rear-end collision prevention in simulated driving. Human Factors. 50, 264-275 (2008).
  15. Schott, G. D. Penfield's homunculus: a note on cerebral cartography. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 56 (4), 329-333 (1993).
  16. Harrar, V., Harris, L. R. Simultaneity constancy: detecting events with touch and vision. Experimental Brain Research. 166 (34), 465-473 (2005).
  17. Kaptein, N. A., Theeuwes, J., van der Horst, R. Driving simulator validity: Some considerations. Transportation Research Record. 1550 (1), 30-36 (1996).
  18. Reed, M. P., Green, P. A. Comparison of driving performance on-road and in a low-cost simulator using a concurrent telephone dialling task. Ergonomics. 42 (8), 1015-1037 (1999).
  19. Levy, S. T., et al. Designing for discovery learning of complexity principles of congestion by driving together in the TrafficJams simulation. Instructional Science. 46 (1), 105-132 (2018).
  20. Lehmuskoski, V., Niittymäki, J., Silfverberg, B. Microscopic simulation on high-class roads: Enhancement of environmental analyses and driving dynamics: Practical applications. Transportation Research Record. 1706 (1), 73-81 (2000).
  21. Onieva, E., Pelta, D. A., Alonso, J., Milanes, V., Perez, J. A modular parametric architecture for the TORCS racing engine. 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games. , 256-262 (2009).
  22. Zhu, A., Cao, S., Yao, H., Jadliwala, M., He, J. Can wearable devices facilitate a driver's brake response time in a classic car-following task. IEEE Access. 8, 40081-40087 (2020).
  23. Deng, C., Cao, S., Wu, C., Lyu, N. Modeling driver take-over reaction time and emergency response time using an integrated cognitive architecture. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 2673 (12), 380-390 (2019).
  24. Deng, C., Cao, S., Wu, C., Lyu, N. Predicting drivers' direction sign reading reaction time using an integrated cognitive architecture. IET Intelligent Transport Systems. 13 (4), 622-627 (2019).
  25. Guo, Z., Pan, Y., Zhao, G., Cao, S., Zhang, J. Detection of driver vigilance level using EEG signals and driving contexts. IEEE Transactions on Reliability. 67 (1), 370-380 (2018).
  26. Cao, S., Qin, Y., Zhao, L., Shen, M. Modeling the development of vehicle lateral control skills in a cognitive architecture. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 32, 1-10 (2015).
  27. Cao, S., Qin, Y., Jin, X., Zhao, L., Shen, M. Effect of driving experience on collision avoidance braking: An experimental investigation and computational modelling. Behaviour & Information Technology. 33 (9), 929-940 (2014).
  28. He, J., et al. Texting while driving: Is speech-based text entry less risky than handheld text entry. Accident; Analysis and Prevention. 72, 287-295 (2014).
  29. Cao, S., Qin, Y., Shen, M. Modeling the effect of driving experience on lane keeping performance using ACT-R cognitive architecture. Chinese Science Bulletin (Chinese Version). 58 (21), 2078-2086 (2013).
  30. Hsu, W., et al. Controlled tactile and vibration feedback embedded in a smart knee brace. IEEE Consumer Electronics Magazine. 9 (1), 54-60 (2020).
  31. Dim, N. K., Ren, X. Investigation of suitable body parts for wearable vibration feedback in walking navigation. International Journal of Human-Computer Studies. 97, 34-44 (2017).
  32. Kenntner-Mabiala, R., Kaussner, Y., Jagiellowicz-Kaufmann, M., Hoffmann, S., Krüger, H. -. P. Driving performance under alcohol in simulated representative driving tasks: an alcohol calibration study for impairments related to medicinal drugs. Journal of Clinical Psychopharmacology. 35 (2), 134-142 (2015).
  33. . Royal Meteorological Society Available from: https://www.rmets.org/resource/beaufort-scale (2018)
  34. Kubose, T. T., et al. The effects of speech production and speech comprehension on simulated driving performance. Applied Cognitive Psychology. 20 (1), (2006).
  35. He, J., Mccarley, J. S., Kramer, A. F. Lane keeping under cognitive load: performance changes and mechanisms. Human Factors. 56 (2), 414-426 (2014).
  36. Radlmayr, J., Gold, C., Lorenz, L., Farid, M., Bengler, K. How traffic situations and non-driving related tasks affect the take-over quality in highly automated driving. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 58, 2063-2067 (2014).
  37. Cao, S., Liu, Y. Queueing network-adaptive control of thought rational (QN-ACTR): an integrated cognitive architecture for modelling complex cognitive and multi-task performance. International Journal of Human Factors Modelling and Simulation. 4, 63-86 (2013).
  38. Ackerley, R., Carlsson, I., Wester, H., Olausson, H., Backlund Wasling, H. Touch perceptions across skin sites: differences between sensitivity, direction discrimination and pleasantness. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 8 (54), 1-10 (2014).
  39. Novich, S. D., Eagleman, D. M. Using space and time to encode vibrotactile information: toward an estimate of the skin's achievable throughput. Experimental Brain Research. 233 (10), 2777-2788 (2015).
  40. Gilhodes, J. C., Gurfinkel, V. S., Roll, J. P. Role of ia muscle spindle afferents in post-contraction and post-vibration motor effect genesis. Neuroscience Letters. 135 (2), 247-251 (1992).
  41. Strayer, D. L., Drews, F. A., Crouch, D. J. A comparison of the cell phone driver and the drunk driver. Human Factors. 48 (2), 381-391 (2006).
  42. Olejnik, S., Algina, J. Measures of effect size for comparative studies: applications, interpretations, and limitations. Contemporary Educational Psychology. 25 (3), 241-286 (2000).
  43. . Statistics Teacher Available from: https://www.statisticsteacher.org/2017/09/15/what-is-power/ (2017)
  44. Maurya, A., Bokare, P. Study of deceleration behaviour of different vehicle types. International Journal for Traffic and Transport Engineering. 2 (3), 253-270 (2012).
  45. Woodward, K. L. The relationship between skin compliance, age, gender, and tactile discriminative thresholds in humans. Somatosensory & Motor Research. 10 (1), 63-67 (1993).
  46. Stevens, J. C., Choo, K. K. Spatial acuity of the body surface over the life span. Somatosensory & Motor Research. 13 (2), 153-166 (1996).
  47. Bhat, G., Bhat, M., Kour, K., Shah, D. B. Density and structural variations of Meissner's corpuscle at different sites in human glabrous skin. Journal of the Anatomical Society of India. 57 (1), 30-33 (2008).
  48. Chentanez, T., et al. Reaction time, impulse speed, overall synaptic delay and number of synapses in tactile reaction neuronal circuits of normal subjects and thinner sniffers. Physiology & Behavior. 42 (5), 423-431 (1988).
  49. van Erp, J. B. F., van Veen, H. A. H. C. A multi-purpose tactile vest for astronauts in the international space station. Proceedings of Eurohaptics. , 405-408 (2003).
  50. Steffan, H. Accident investigation - determination of cause. Encyclopedia of Forensic Sciences (Second Edition). , 405-413 (2013).
  51. Galski, T., Ehle, H. T., Williams, J. B. Estimates of driving abilities and skills in different conditions. American Journal of Occupational Therapy. 52 (4), 268-275 (1998).
  52. Ihemedu-Steinke, Q. C., et al. Simulation sickness related to virtual reality driving simulation. Virtual, Augmented and Mixed Reality. , 521-532 (2017).
  53. Kennedy, R. S., Lane, N. E., Berbaum, K. S., Lilienthal, M. G. Simulator sickness questionnaire: an enhanced method for quantifying simulator sickness. The International Journal of Aviation Psychology. 3 (3), 203-220 (1993).
  54. Armagan, E., Kumbasar, T. A fuzzy logic based autonomous vehicle control system design in the TORCS environment. 2017 10th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO). , 737-741 (2017).
  55. Hsieh, L., Seaman, S., Young, R. A surrogate test for cognitive demand: tactile detection response task (TDRT). Proceedings of SAE World Congress & Exhibition. , (2015).
  56. Bruyas, M. -. P., Dumont, L. Sensitivity of detection response task (DRT) to the driving demand and task difficulty. Proceedings of the 7th International Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment, Training, and Vehicle Design: Driving Assessment 2013. , 64-70 (2013).
  57. Conti-Kufner, A., Dlugosch, C., Vilimek, R., Keinath, A., Bengler, K. An assessment of cognitive workload using detection response tasks. Advances in Human Aspects of Road and Rail Transportation. , 735-743 (2012).

Erratum


Formal Correction: Erratum: Tactile Vibrating Toolkit and Driving Simulation Platform for Driving-Related Research
Posted by JoVE Editors on 9/01/2022. Citeable Link.

An erratum was issued for: Tactile Vibrating Toolkit and Driving Simulation Platform for Driving-Related Research. The Authors section was updated.

Ao Zhu1
Annebella Tsz Ho Choi1
Ko-Hsuan Ma1
Shi Cao2
Han Yao1
Jian Wu3
Jibo He4,1
1Psychology Department, School of Social Sciences, Tsinghua University
2Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo
3Haier Innovation Design Center, Haier Company
4Psychology Department, School of Education and Psychological Sciences, Sichuan University of Science and Engineering

to:

Ao Zhu1
Annebella Tsz Ho Choi1
Ko-Hsuan Ma1
Shi Cao2
Han Yao1
Jian Wu3
Jibo He1
1Psychology Department, School of Social Sciences, Tsinghua University
2Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo
3Haier Innovation Design Center, Haier Company

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

166

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

ISSN 1940-087X

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved

We use cookies to enhance your experience on our website.

By continuing to use our website or clicking “Continue”, you are agreeing to accept our cookies.

Learn More