L2級智能駕駛車輛針對提醒駕駛員到功能恢復(fù)控制需要的時間研究

目的：

實驗1的目的是研究在混合交通（包括周圍遺留車輛，L0級）模擬公路駕駛條件下，操作人員如何響應(yīng)和評估替代通知策略的效用；即，提前通知運營商可能需要干預(yù)，而不是需要立即行動的緊急通知。對于本研究，L2級操作定義（NHTSA，2013）的兩個方面很重要，并為實驗設(shè)計和感興趣的場景奠定了基調(diào)：

“司機仍應(yīng)負(fù)責(zé)監(jiān)控道路和安全運行，并預(yù)計在任何時間和短時間內(nèi)都可隨時進行控制?！?/p>

“系統(tǒng)可以在沒有提前警告的情況下放棄控制，駕駛員必須準(zhǔn)備好安全控制車輛?！?/p>

基于這些操作定義，實驗1旨在探索當(dāng)操作人員在短時間內(nèi)使用哪種警報會更有效地控制車輛。

方法

對于實驗1，進行了一次單一的長時間曝光實驗。參與者首先對車輛及其操作進行了全面的熟悉，然后在L2自動駕駛模式下進行了大約90分鐘的車輛體驗。在駕駛過程中，參與者被指示執(zhí)行與駕駛無關(guān)的任務(wù)（例如，電子郵件，網(wǎng)頁瀏覽），并且有時會收到提示他們必須接管車輛的警報。呈現(xiàn)了三種形式的警報：警示性警報、緊急警報和分階段警報。警示性警報向參與者提供了檢測到潛在問題的信息。緊急警報向參與者提供了檢測到活動故障的消息。分階段警報從警示性警報階段過渡到緊急警報階段。參與者對這些信息的反應(yīng)，無論是持續(xù)時間還是響應(yīng)方法，都是本實驗中考察的變量之一。

實驗設(shè)計

該研究采用的是被試內(nèi)設(shè)計。所有參與者完成了一次駕駛會話，在此期間他們總共收到了19個系統(tǒng)警告。具體來說，每位參與者經(jīng)歷了六次警告性提醒、六次分階段提醒和六次即將功能退出的提醒。對于這三種提醒類型，參與者分別體驗了三次單一模式的提醒（僅視覺）和三次多模式提醒（視覺+觸覺）。在接收到這18個提醒之后，每位參與者又收到了一個即將發(fā)生的多模式提醒，同時伴隨著實驗員觸發(fā)的車道偏離，從而總共收到了19個提醒。該研究旨在模擬當(dāng)監(jiān)測道路條件降低時的最壞情況場景。

十九個提醒中的十八個以六種不同的順序呈現(xiàn)給參與者。每種順序包括六種不同類型的提醒和提醒模式的組合，這在實驗會話中重復(fù)了三次。使用所有六種可能的提醒類型和提醒模式組合，開發(fā)了一個拉丁方陣來創(chuàng)建六種不同的提醒呈現(xiàn)順序。在90分鐘的駕駛會話中，這個順序被重復(fù)了三次，從而產(chǎn)生了18個提醒。提醒是在隨機時間呈現(xiàn)的，時間在2到8分鐘之間；因此，參與者不太可能能夠預(yù)見到它們何時會發(fā)生。

獨立變量

研究設(shè)計包括兩個獨立變量，如下所述：

控制警報類型

這是一個被試內(nèi)變量，有三個水平：警告性、緊迫性和模擬性。根據(jù)NHTSA的L2級自動化定義，操作員應(yīng)隨時準(zhǔn)備控制，并且能夠迅速響應(yīng)。因此，警報的設(shè)置是為了給參與者有限的時間來反應(yīng)并重新控制車輛。（根據(jù)情況，車載實驗員會在參與者未能在規(guī)定時間內(nèi)重新控制時指示參與者重新控制。）請注意，這些時間設(shè)置并不是未來設(shè)計的建議值；相反，它們被認(rèn)為是適合本研究的，以開始探索不同反應(yīng)時間的興趣點和參與者的反應(yīng)行為。

警告性。此警告涉及參與者有大約30秒的時間在系統(tǒng)問題自行解決之前（即警告燈熄滅，但自動化并未關(guān)閉）接管車輛。參與者總是通過HMI上的視覺警告和“接管方向盤”的指令以及黃色發(fā)光二極管（LED）來提示。

功能退出。此警告允許參與者大約30秒（秒）的時間在智能駕駛系統(tǒng)退出功能之前接管車輛。參與者通過HMI上的視覺警告和“接管方向盤”的指令以及閃爍的紅色LED來提示。一旦接管了方向盤，HMI會告知參與者智能駕駛系統(tǒng)已不再可用。如果參與者在30秒內(nèi)未能重新獲得控制權(quán)，智能駕駛系統(tǒng)將關(guān)閉，在此點上，智能駕駛系統(tǒng)和參與者都不再控制車輛。因此，車內(nèi)實驗員指導(dǎo)參與者接管車輛以確保安全。

? 分階段。這個警告涉及一個大約30秒的緊急程度逐漸增加的時期，要求參與者在這段時間內(nèi)接管車輛控制，否則自動化系統(tǒng)將關(guān)閉。在警告的前10秒內(nèi)，參與者通過HMI上的視覺警告得到提示，指示“接管方向盤”，并伴有黃色LED燈。如果參與者在這10秒內(nèi)重新控制了車輛，情況將自行解決（即警告關(guān)閉，但智能駕駛系統(tǒng)并未關(guān)閉）。然而，如果參與者在這段時間內(nèi)未能重新控制車輛，警告將進入一個緊迫階段。在這個階段，參與者通過HMI上的視覺警告得到提示，指示“接管方向盤”，并伴有閃爍的紅色LED燈。如果參與者在緊迫階段開始后的20秒內(nèi)未能重新控制車輛，智能駕駛系統(tǒng)將關(guān)閉，在這一點上，系統(tǒng)和參與者都不再控制車輛。因此，車內(nèi)的實驗員指示參與者接管車輛以確保安全。

警告模式

這是一個有兩個水平的組內(nèi)變量：單一模式和多模式。

? 單一模式。這種警告條件僅包括視覺警告（即，在人機界面（HMI）上顯示的“接管方向盤”指令以及黃色或閃爍的紅色LED燈）。

? 多模式。這種警告條件包括視覺警告（即，在人機界面（HMI）上顯示的“接管方向盤”指令以及黃色或閃爍的紅色LED燈）以及觸覺座椅振動。

依賴變量

研究設(shè)計包括了七個依賴變量，如下詳細(xì)說明：

操作者行為

? 對警告的反應(yīng)時間（以秒計）

這被定義為在警告首次呈現(xiàn)之后，參與者執(zhí)行一個可以被認(rèn)為是對此警告反應(yīng)的動作所需的時間（例如，向前看，移動腳或手）。

? 恢復(fù)控制的時間（以秒計）

這被定義為從警告首次呈現(xiàn)開始，直到參與者嘗試通過控制方向盤來手動恢復(fù)控制的時間。

? 表現(xiàn)

這被定義為參與者對感興趣事件的正確反應(yīng)（例如，參與者在收到警報后是否恢復(fù)了控制？）。

? 釋放控制的時間

這個變量由兩個部分組成。

??激活智能駕駛系統(tǒng)的時間（以秒為單位）

這被定義為從系統(tǒng)指示自主性可用到參與者嘗試激活自動化的時間。請注意，在警告期間，系統(tǒng)問題自行解決（即，警告關(guān)閉但自動化沒有關(guān)閉）；因此，對于這種警告類型，大多數(shù)參與者沒有時間激活自動化。

??釋放轉(zhuǎn)向控制的時間（以秒為單位）

這被定義為從成功激活智能駕駛系統(tǒng)到參與者將雙手從方向盤上移開的時間。

? 恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的時間（以秒為單位）

這被定義為從釋放方向盤控制到參與者恢復(fù)與非駕駛相關(guān)任務(wù)互動的時間。

圖2-1展示了與操作者行為相關(guān)的依賴變量測量的順序。

圖2-1. 實驗1中與操作員行為相關(guān)的依賴變量序列

參與者主觀評估

實驗過程中，共進行了10次信任量表（附錄E）的評估，大約每9分鐘進行一次。參與者被要求使用李克特量表（Likert-type scale）對他們在進行非駕駛?cè)蝿?wù)時對自動化系統(tǒng)正常運作的信任程度進行評分，其中1分代表“強烈不同意”，7分代表“強烈同意”。

除了實驗過程中收集的10次信任評分外，參與者在完成駕駛?cè)蝿?wù)后，還被要求完成體驗后的信任量表（附錄E）并參與開放式訪談（附錄F）。

試驗設(shè)備及場地

這項實驗是在密歇根州米爾福德的米爾福德試驗場（MPG）圓形賽道上進行的（見圖2-2）。該設(shè)施由通用汽車（GM）擁有并維護，包括一條7.2公里（4.5英里）的傾斜圓形賽道，有五個行車道。每個車道的行駛速度都在指定的速度范圍內(nèi)，最內(nèi)側(cè)的車道允許停啟交通，而最外側(cè)的車道限速在100英里/小時及以上。實驗1是在第三車道進行的，該車道允許的速度范圍在50到70英里/小時之間。這條賽道之前在關(guān)于自動駕駛的研究中被用來模擬高速公路條件。圓形賽道僅限于批準(zhǔn)的研究和經(jīng)過批準(zhǔn)的訓(xùn)練有素的駕駛員使用；因此，在實驗期間，有其他非研究交通存在

車輛

一輛配備了原型L2級智能駕駛系統(tǒng)的2009款雪佛蘭馬里布被用作實驗1的實驗車輛（見圖2-3）。作為自動駕駛系統(tǒng)的一部分，安裝了幾個HMI（人機界面）組件。這輛車被改裝以包括自適應(yīng)巡航控制（ACC）和車道居中功能，以及一個靈活的駕駛員界面和研究人員的控制臺。研究人員控制臺的目的是允許車內(nèi)實驗員觸發(fā)各種顯示，并改變自動駕駛系統(tǒng)的操作，這包括模擬錯誤行為和設(shè)備故障。

該車輛還配備了數(shù)據(jù)收集和記錄設(shè)備。數(shù)據(jù)記錄器與自動駕駛系統(tǒng)和車輛控制器局域網(wǎng)絡(luò)（CAN）相連。

收集的關(guān)鍵變量包括自動化狀態(tài)（例如，關(guān)閉、開啟并積極控制、故障模式）、車輛速度、車道位置以及表示消息呈現(xiàn)和系統(tǒng)故障的標(biāo)志。此外，還收集了以下視頻視角（圖2-4）：

. 操作員的臉部

. 超肩（OTS）視角

. 前方道路

. 后方

. 腳部（踏板區(qū)域）

. 人機界面（HMI）

. 外部左側(cè)后方

. 外部右側(cè)后方

圖2-4. 通用汽車公司實驗1的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（DAS）攝像機視圖

平板電腦

本研究使用了一臺華碩Nexus 7平板電腦，以便在車輛處于L2級智能駕駛系統(tǒng)（圖2-5）時為參與者提供執(zhí)行非駕駛?cè)蝿?wù)的機會。該平板電腦的外部尺寸為198.5毫米乘以120毫米，提供大約178毫米（7英寸）的對角線屏幕尺寸。平板電腦的屏幕分辨率為1,280乘以800像素（每英寸216像素），并配備了標(biāo)準(zhǔn)的QWERTY觸摸屏鍵盤。平板電腦安裝在一個位于中央控制臺附近的支架上，可以以各種位置使用。

平板電腦通過Wi-Fi連接到便攜式熱點，以獲得互聯(lián)網(wǎng)連接。在駕駛過程中，車載實驗員為參與者提供了一系列導(dǎo)航、電子郵件和網(wǎng)頁瀏覽的分心任務(wù)來完成。

參與者

數(shù)據(jù)是從35名參與者中收集的；然而，有10名參與者的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是無效的（即，由于惡劣天氣、跑道關(guān)閉或與原型車輛相關(guān)的技術(shù)問題導(dǎo)致的會話取消）。本章中呈現(xiàn)的分析代表了25名參與者的數(shù)據(jù)（16名男性，9名女性）。參與者的平均年齡為44.3歲（標(biāo)準(zhǔn)差[S.D.] = 19.24），年齡范圍從18歲到72歲。為了確保所有年齡組都有代表，參與者被分為四個不同的年齡組：18-24歲、25-39歲、40-54歲和55歲以上；其中，五名年齡在18至24歲之間（3名男性，2名女性），六名年齡在25至39歲之間（5名男性，1名女性），四名年齡在40至54歲之間（1名男性，3名女性），十名年齡在55歲及以上（7名男性，3名女性）。然而，年齡組并不是本研究的依賴變量。關(guān)于實驗1參與者的更多信息可以在附錄B中找到。

指令和培訓(xùn)

在進行測試車輛之前，參與者被提供了他們將在車輛中使用的平板電腦。他們被簡要介紹了他們將要執(zhí)行的任務(wù)類型，并且如果有需要，他們被允許提問和練習(xí)每種不同類型的任務(wù)。參與者接受了對實驗車輛的靜態(tài)定位，包括基本控制和L2智能駕駛功能。之后，參與者接受了在測試道路上的定位。在這次培訓(xùn)中，參與者沒有被解釋智能駕駛級別的概念，也沒有被給予系統(tǒng)應(yīng)該允許他們從道路上轉(zhuǎn)移注意力的印象。

這次在軌道上的定位的目的是讓參與者適應(yīng)車輛和測試環(huán)境。參與者被要求駕駛到圓形賽道入口，進入第三條行車道，并保持60英里的速度。第一圈是在手動駕駛下完成的。在第二圈中，激活了ACC，允許參與者釋放縱向控制給智能駕駛系統(tǒng)，同時他們保持對車輛的橫向控制。第三和第四圈是使用L2智能駕駛系統(tǒng)（ACC加車道居中）完成的，允許參與者釋放對車輛的縱向和橫向控制。原型系統(tǒng)清楚地顯示了系統(tǒng)何時準(zhǔn)備好激活智能駕駛系統(tǒng)，并且參與者被告知他們可以自行決定激活智能駕駛系統(tǒng)（即，當(dāng)他們感到舒適時）。之后，參與者獲得了有關(guān)實驗會話的額外指示，并被給予提出任何額外問題的機會。注意：實驗者遵循了一套固定的腳本和協(xié)議，以確保實驗者之間的一致性。

試驗任務(wù)

參與者完成了一次大約90分鐘的駕駛試驗。在激活L2智能駕駛功能后，參與者被指示在駕駛期間開始與各種非駕駛?cè)蝿?wù)互動。

參與者使用平板電腦完成三種類型的非駕駛?cè)蝿?wù)：導(dǎo)航、電子郵件和網(wǎng)頁瀏覽。在每個類別中，參與者被分配了30個任務(wù)，如下所述，總共90個不同的干擾任務(wù)。

? 導(dǎo)航。導(dǎo)航任務(wù)要求參與者打開設(shè)備的應(yīng)用程序，選擇新的目的地選項，并按照卡片上提供的打印數(shù)字-街道-城市-州格式輸入地址。

? 電子郵件。電子郵件任務(wù)要求參與者使用平板電腦撰寫電子郵件。參與者被要求從30個潛在任務(wù)中完成一個電子郵件任務(wù)。這些任務(wù)對于實驗1和實驗2是相同的。一個反映平均難度的示例任務(wù)是：給clayton.ellis@lun.com發(fā)送電子郵件，詢問Jane的生日是什么時候，并確認(rèn)她將滿六歲。

? 網(wǎng)頁瀏覽。網(wǎng)頁瀏覽任務(wù)要求參與者打開平板電腦上的網(wǎng)頁瀏覽器。參與者被要求確定一個特定問題或需要搜索或與互聯(lián)網(wǎng)互動的任務(wù)的答案。

每項任務(wù)都被打在一張記事卡上。車載實驗員向參與者提供了一張記事卡，完成任務(wù)后，參與者將記事卡交還給車載實驗員，然后實驗員再提供一張包含不同任務(wù)的新記事卡。這些任務(wù)以隨機順序呈現(xiàn)，所需視覺/手動需求相似。這些任務(wù)的節(jié)奏不是強制性的，而是由參與者自行決定。

大約每5分鐘（在2到8分鐘之間的隨機值），參與者會收到單模態(tài)（僅視覺）或多模態(tài)（視覺+觸覺座椅振動）警報（警告性、緊迫性或分階段），指示他們接管車輛。參與者被告知他們可以自行決定激活自動化系統(tǒng)（例如，當(dāng)他們感到舒適時）。每位參與者都體驗了作為單模態(tài)和多模態(tài)警報的警告性、緊迫性和分階段信息。所有在警報緊迫部分結(jié)束時被歸類為失敗的情況都是預(yù)定的，并通過實驗員控制臺注入到感興趣的條件中。它們模擬了系統(tǒng)捕捉到潛在故障并警告車輛操作員重新控制的情況。圖2-6為不同警報類型提供了總結(jié)。

圖2-6. 實驗1的警告性、緊迫性和分階段控制警報時間線

參與者對這些系統(tǒng)消息的反應(yīng)時間是通過DAS的視覺證據(jù)來衡量的。如上圖所示，即將發(fā)生的警報和進入即將發(fā)生階段的分階段警報都導(dǎo)致了需要參與者重新控制的系統(tǒng)故障。然而，警示性消息得到了解決（即警報關(guān)閉），無需參與者介入。

共有六種警報類型（警示性、即將發(fā)生、分階段）和警報方式（單模態(tài)和多模態(tài)）的組合，以及六種這些組合的順序，形成了一個拉丁方陣。這些順序隨機分配給參與者，并且每個參與者都重復(fù)了三次。參與者總共收到了18條系統(tǒng)消息：六條警示性警報（三種單模態(tài)，三種多模態(tài)），六條即將發(fā)生的警報（三種單模態(tài)，三種多模態(tài)），以及六條分階段警報（三種單模態(tài)，三種多模態(tài)）。

意外車道偏離在收到這18個警報后，每位參與者都收到了一個即將發(fā)生的多模態(tài)警報，同時伴隨著實驗員觸發(fā)的車道偏離。這個故障是在安全的情況下注入的（周圍車道沒有其他車輛），模擬車道居中系統(tǒng)的故障。這個事件總是以即將發(fā)生的多模態(tài)警報形式呈現(xiàn)。觸發(fā)警報后，車輛將開始向左側(cè)相鄰車道漂移，并將在3到5秒內(nèi)離開車道。如果車輛已經(jīng)完全進入相鄰車道，實驗員會告知參與者接管車輛。然而，所有參與者在進入相鄰左車道之前都成功地獲得了控制。在這一事件之后，參與者被指示退出圓形賽道并返回準(zhǔn)備區(qū)。然后對參與者進行采訪，要求他們完成體驗后的信任量表，然后向他們說明研究的目的。參與者因參與研究而獲得補償。圖2-7展示了實驗1的事件時間線。

圖2-7. 實驗1的實驗會話時間線

在研究期間也發(fā)生了未計劃的事件。由于系統(tǒng)使用攝像頭執(zhí)行車道居中，因此在某些情況下，環(huán)境條件（例如，低太陽角度）導(dǎo)致系統(tǒng)無法正常工作；因此，有時會指示參與者接管車輛。

結(jié)果

需要注意的是，在分析這個實驗時，“單模態(tài)”指的是具有視覺成分的警報，而“多模態(tài)”指的是具有視覺成分和觸覺成分的警報。因此，單模態(tài)和多模態(tài)之間的任何顯著差異只能被解釋為視覺警報和視覺+觸覺警報之間的差異。這些解釋不能推廣到任何單模態(tài)警報與任何多模態(tài)警報之間。

整個實驗期間共發(fā)出505次警報，其中408次有效，97次無效。無效事件中有52次是未計劃的事件，這些（如上所述）被用作分析中的協(xié)變量（例如，如果在特定參與者的事件2和事件3之間發(fā)生了兩次未計劃的事件，則事件3的未計劃事件值為“2”）。其余的45個無效事件被排除在分析之外。在這些事件中，有22個是預(yù)設(shè)警報（6個多模態(tài)，16個單模態(tài)），18個是警告性警報（10個多模態(tài)和8個單模態(tài)），以及5個緊迫警報（全部為單模態(tài)）。無效的預(yù)設(shè)警報發(fā)生在原型自動化系統(tǒng)凍結(jié)（3次）或在參與者重新控制之前失?。?5次）。無效的警告性警報發(fā)生在系統(tǒng)凍結(jié)（2次）或失敗（16次）。所有五個緊迫的無效事件都是因為系統(tǒng)在參與者重新控制之前失敗。剩下的408個事件被視覺地、描述性地和統(tǒng)計學(xué)地分析，以確定警報模式或警報類型是否有任何顯著效果。

性能

本次實驗的一個重點是調(diào)查警報有效性以幫助操作員重新控制L2智能駕駛車輛。性能被定義為參與者對感興趣事件作出的正確行動。在參與者被呈現(xiàn)警報的408個有效實例中，只有18個（占4.4%）被認(rèn)為是錯誤的性能。所有這18個錯誤性能都發(fā)生在警告性警報下，其中15個（占83.3%）是單一模式的警告性警報。

在這18個性能錯誤的實例中，參與者對警報作出了反應(yīng)（例如，向前看），但沒有執(zhí)行任何其他行動來重新控制車輛。因此，對于這些實例，恢復(fù)控制的時間、激活自動化的時間、釋放控制的時間以及恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的時間都存在缺失值。此外，還有兩個實例中，參與者對警報作出了反應(yīng)，但只執(zhí)行了另一個行動。

在這些實例中的一個，參與者恢復(fù)了非駕駛?cè)蝿?wù)，而在另一個實例中，參與者重新控制了車輛。

對警報的反應(yīng)時間

警報的模態(tài)被發(fā)現(xiàn)對參與者的反應(yīng)時間有顯著影響，F(xiàn)(1, 223) = 162.87, p < .0001。使用視覺和觸覺組件的警報的平均反應(yīng)時間比只有視覺組件的警報顯著快4.6倍（平均值 = 0.66秒，標(biāo)準(zhǔn)誤差[S.E.] = 0.03秒，n = 209，最小值 = 0.04秒，最大值 = 4.34秒）。

警報的嚴(yán)重程度未被發(fā)現(xiàn)對參與者的反應(yīng)時間有顯著影響，p > .05。參與者對即將發(fā)生的警報的平均反應(yīng)時間為1.31秒（S.E. = 0.15秒，n = 139，最小值 = 0.04秒，最大值 = 13.81秒），對分階段警報的平均反應(yīng)時間為1.89秒（S.E. = 0.30秒，n = 130，最小值 = 0.08秒，最大值 = 16.19秒），對警告性警報的平均反應(yīng)時間為2.26秒（S.E. = 0.38秒，n = 137，最小值 = 0.15秒，最大值 = 31.04秒）。警報類型和警報模態(tài)之間也沒有顯著的交互作用，p > .05。有關(guān)圖形表示，請參見圖2-8，有關(guān)統(tǒng)計分析的更多細(xì)節(jié)，請參見附錄B，警報反應(yīng)時間分析，統(tǒng)計分析。

圖2-8. 實驗1中通過模式反應(yīng)時間的平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差條形圖

重新獲得控制的時間

發(fā)現(xiàn)警告類型和警告方式之間存在顯著的交互作用，F(xiàn)(2,132) = 4.33, p = .0151。這表明警告類型對重新獲得控制時間的影響在視覺警告和視覺+觸覺警告之間有所不同。

在所有三種警告類型中，參與者在帶有視覺+觸覺組件的警告后顯著更快地重新獲得了控制。平均差異對于緊迫警告來說最?。∕ = 1.30秒，S.E. = 0.08秒，n = 73，最小值 = 0.38秒，最大值 = 4.18秒對于視覺+觸覺對比 M = 2.90秒，S.E. = 0.36秒，n = 66，最小值 = 0.67秒，最大值 = 14.64秒僅視覺，t(91.2) = -7.78, p < .0001），而對于警告性警告來說差異最大（M = 1.14秒，S.E. = 0.05秒，n = 63，最小值 = 0.50秒，最大值 = 2.51秒對于視覺+觸覺對比 M = 6.29，S.E. = 1.04秒，n = 58，最小值 = 0.33秒，最大值 = 30.53秒僅視覺，t(64.4) = -7.61, p < .0001）。警報類型如果包含視覺和觸覺成分，并沒有顯著效果，p > .05。然而，對于僅包含視覺成分的警報，參與者在緊急警報后（平均值 M = 2.90 秒，標(biāo)準(zhǔn)誤差 S.E. = 0.36 秒，n = 66，最小值 min = 0.67 秒，最大值 max = 14.64 秒）比在警告性警報后（平均值 M = 6.29 秒，標(biāo)準(zhǔn)誤差 S.E. = 1.04 秒，n = 58，最小值 min = 0.33 秒，最大值 max = 30.529 秒）恢復(fù)控制的速度快了2.2倍。這個結(jié)果在統(tǒng)計上是顯著的，t(86.2) = 2.86, p = .0162。（有關(guān)統(tǒng)計分析的更多細(xì)節(jié)，請參見圖 2-9 的圖形表示和附錄 B，控制恢復(fù)時間的統(tǒng)計分析。）

圖2-9. 實驗1中按警報模式和警報類型分層的時間恢復(fù)控制的平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差條形圖

激活自動化的時間

對于激活自動化的時機，只有緊迫的警報（既有視覺又有觸覺成分，以及只有視覺成分的）和已經(jīng)進入緊迫階段的分階段警報可以進行比較。

這三組之間發(fā)現(xiàn)了顯著的差異，F(xiàn)(2, 116) = 5.76, p = .0041。

具體來說，當(dāng)參與者經(jīng)歷了一個只有視覺成分的緊迫警報時，他們平均激活自動化的反應(yīng)時間顯著更長（M = 4.04秒，S.E. = 0.30秒，n = 66，最小 = 0.84秒，最大 = 10.68秒），與警報既有視覺又有觸覺成分的情況相比（M = 3.36秒，S.E. = 0.29秒，n = 73，最小 = 1.00秒，最大 = 13.18秒），t(112) = 2.60, p = .0321。此外，參與者在經(jīng)歷緊迫視覺警報后的反應(yīng)時間比警報為只有視覺成分的分階段警報要長（M = 3.40秒，S.E. = 0.88秒，n = 16，最小 = 0.67秒，最大 = 15.18秒），t(121) = 2.92, p = .0125。

釋放轉(zhuǎn)向控制的時間

發(fā)現(xiàn)警告類型與警告方式之間存在顯著的交互作用，F(xiàn)(2,346) = 4.44, p = .0124。這表明警告類型對釋放控制時間的影響在視覺警告和視覺+觸覺警告之間有所不同。

事后檢驗發(fā)現(xiàn)，如果警告具有視覺和觸覺成分，那么不同類型的警告在激活智能駕駛的時間上存在顯著差異。具體來說，如果警告具有視覺和觸覺成分，那么當(dāng)警告是即將發(fā)生時（M = 2.44秒，S.E. = 0.17秒，n = 73，最小值 = 0.67秒，最大值 = 11.52秒），參與者釋放控制的速度顯著快于當(dāng)警告是分階段進行時（M = 4.56秒，S.E. = 0.69秒，n = 69，最小值 = 0.83秒，最大值 = 44.22秒），t(345) = -5.42, p < .0001。此外，即將發(fā)生的多模態(tài)警告導(dǎo)致釋放控制的時間顯著快于警告是警告性的（M = 3.99秒，S.E. = 0.43秒，n = 63，最小值 = 1.34秒，最大值 = 25.19秒），t(356) = -4.72, p < .0001。

恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的時間

警報的嚴(yán)重性被發(fā)現(xiàn)對恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的時間有顯著影響，F(xiàn)(2,353) = 4.53, p = .0114?；謴?fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的平均時間在警告性警報（M = 2.74秒，S.E. = 0.31秒，n = 121，最小值 = 0.08秒，最大值 = 21.69秒）、緊迫性警報（M = 2.76秒，S.E. = 0.31秒，n = 138，最小值 = 0.14秒，最大值 = 35.04秒）和分階段警報（M = 2.84秒，S.E. = 0.44，n = 129，最小值 = 0.16秒，最大值 = 34.7秒）之間相似。事后檢驗顯示，當(dāng)參與者經(jīng)歷緊迫性警報時，他們恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的時間比經(jīng)歷分階段警報時要長，t(346) = 2.85, p = .0141。

模態(tài)沒有顯著影響，p > .05。參與者恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的平均時間為視覺+觸覺警報為2.93秒（S.E. = 0.27秒，n = 205，最小值 = 0.08秒，最大值 = 21.69秒）。對于視覺警報，平均時間為2.62秒（S.E. = 0.32秒，n = 183，最小值 = 0.14秒，最大值 = 35.04秒）。

操作行為分析摘要

在經(jīng)歷多模式警報后，參與者反應(yīng)更快并更快地重新控制了局面，相比之下，在經(jīng)歷單模式警報后他們的反應(yīng)較慢。此外，警報類型和警報模式可能會影響操作員將控制權(quán)交還給系統(tǒng)并恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的速度。在經(jīng)歷單模式即將發(fā)生的警報后，參與者激活自動化的時間比經(jīng)歷多模式即將發(fā)生的警報和單模式分階段警報時要長。在經(jīng)歷多模式警報后，如果警報是即將發(fā)生的，參與者釋放車輛控制權(quán)的速度顯著快于警報是警告性或分階段的情況。同時，如果警報是分階段的，他們在多模式警報后釋放控制權(quán)的速度比單模式警報慢。最后，與分階段警報相比，參與者在經(jīng)歷即將發(fā)生的警報后恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的時間顯著更長。表2-1總結(jié)了操作員行為分析的結(jié)果。

操作人員在收到視覺與觸覺相結(jié)合的警報后，可能會比僅收到視覺警報時反應(yīng)更快。操作人員在收到視覺與觸覺相結(jié)合的警報后，可能會比僅收到視覺警報時更快地重新掌控局面。此外，當(dāng)操作人員收到視覺警報時，他們在收到“即將發(fā)生”警報后可能會比收到“警示性”警報后更快地重新掌控車輛。

表2-1. 實驗1操作行為分析摘要表

視線行為分析

這項分析幫助確定警報類型是否影響了視線行為。計算了參與者在收到警報后看向前方所需的時間。如圖2-10所示，很明顯，在多模式條件下，參與者看向前方的速度比在單一模式條件下更快，這一趨勢在所有三種警報類型中都保持一致。在多模式的警告條件下，參與者分別在0.84秒、0.88秒和0.78秒內(nèi)看向前方。相比之下，在單一模式的警告條件下，參與者分別在4.06秒、2.23秒和3.70秒內(nèi)看向前方。

圖2-10. 實驗1中通過方式查看前方時間的平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差

實驗結(jié)束時，車輛被從車道中心移動的車道偏離行為被實施。同時，呈現(xiàn)了一個多模態(tài)的、即將發(fā)生的警告。這導(dǎo)致22名參與者經(jīng)歷了有效的車道偏離事件。在這次實驗的最后事件中，所有參與者都在進行非駕駛?cè)蝿?wù)。因此，在事件發(fā)生時，他們都沒有向前看，沒有人手握方向盤，只有一個人腳踩踏板。然后，每個參與者都會執(zhí)行所有正常功能（例如，反應(yīng)，重新獲得控制等），并獲得所有五個操作變量的值（一名參與者沒有恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)）。由于車道偏離發(fā)生在每次實驗結(jié)束時，并且與多模態(tài)的、即將發(fā)生的警告相關(guān)聯(lián)，任何與之前的車道偏離效應(yīng)事件的比較都會受到警告類型、警告方式和時間效應(yīng)的干擾。因此，沒有對車道偏離事件和之前的事件進行統(tǒng)計比較。然而，對車道偏離事件進行了描述性分析。

如圖2-11所示，當(dāng)存在車道偏離時，參與者對警報的反應(yīng)時間很短。平均反應(yīng)時間為0.5秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.03秒），比沒有車道偏離的多模式、緊迫警報的平均反應(yīng)時間（平均值=0.7秒，標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.03秒）低約0.2秒。同樣，參與者在警報后不久就成功重新控制了車輛，平均重新控制時間為1.2秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.1秒），比沒有車道偏離的多模式、緊迫警報的平均重新控制時間（平均值=1.3秒，標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.1秒）少約0.1秒。智能駕駛功能激活的平均時間為2.7秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.3秒），這比沒有車道偏離的緊迫多模態(tài)警報激活智能駕駛功能的時間少了大約0.7秒（平均值=3.4秒，標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.3秒）。對于釋放控制的時間，平均時間為2.7秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.3秒），這比沒有車道偏離的緊迫多模態(tài)警報釋放控制的平均時間高了大約0.3秒（平均值=2.4秒，標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.2秒）。最后，車道偏離事件的恢復(fù)非駕駛?cè)蝿?wù)的平均時間為2.2秒（標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.4秒），這比其他緊迫多模態(tài)警報（沒有車道偏離）低了大約0.4秒（平均值=2.6秒，標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.3秒）。緊迫多模態(tài)警報在有無車道偏離之間的差異似乎并不顯著。然而，必須注意的是，所有車道偏離事件都發(fā)生在實驗的最后階段，而非車道偏離事件則并非如此。

圖2-11. 實驗1中車道偏離事件后操作變量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差條形圖

信任量表

參與者報告稱，在實驗過程中，他們比不信任更經(jīng)常地信任系統(tǒng)。在202個實例中（占81.1%），參與者表示他們“適度同意”或“強烈同意”信任該系統(tǒng)。只有在17個實例中，參與者不同意他們信任系統(tǒng)。然而，信任并沒有隨著時間的推移而顯著改變，p > .05。

圖2-12顯示了參與者隨時間的平均評分變化，并沒有顯示出任何強烈的評分變化。最高的平均評分為第5個時間點，平均評分為6.24，而第一和第四個時間點的平均評分最低，為6。第10個時間點的平均評分為約6.04，表明在整個實驗過程中，評分的平均提高僅為0.04。因此，似乎時間與評分之間沒有強烈的關(guān)系。

實驗后的信任量表

在實驗結(jié)束時（即不是在每個環(huán)節(jié)結(jié)束時，而是在所有三個環(huán)節(jié)都結(jié)束后），參與者被要求回答六個與他們對系統(tǒng)的信任程度相關(guān)的陳述。這些陳述是：

TS1. 當(dāng)我在做其他事情時，我可以依賴自動化系統(tǒng)正常工作。

TS2. 自動化系統(tǒng)在需要時提供了警報。

TS3. 自動化系統(tǒng)發(fā)出了錯誤的警報。

TS4. 自動化系統(tǒng)是可靠的。

TS5. 我熟悉自動化系統(tǒng)。

TS6. 我信任自動化系統(tǒng)。所有回答都是基于一個7點李克特量表，選項范圍從“1”表示強烈反對到“7”表示強烈同意。除了一個信任聲明外，所有聲明都使用了正面措辭，因此更高的分?jǐn)?shù)表示更高程度的信任。聲明3，“自動化系統(tǒng)發(fā)出了錯誤警報”，使用了負(fù)面措辭，因此對這個聲明的回答被重新編碼，使得“1”=“7”，“2”=“6”，依此類推。

體驗后的訪談

在車內(nèi)體驗之后，參與者被問了一系列六個問題。訪談被音頻錄制作為研究者筆記的備份。數(shù)字音頻記錄被轉(zhuǎn)錄成文本，但任何評論都沒有附上個人名字。記錄了25名參與者的回答并進行了轉(zhuǎn)錄。轉(zhuǎn)錄文本和研究者筆記作為定性內(nèi)容分析的基礎(chǔ)，該分析使用框架分析方法完成。這次分析的結(jié)果被用來幫助研究者可能理解與常規(guī)不同的參與者行為。關(guān)于完成框架分析所使用的方法以及詳細(xì)發(fā)現(xiàn)的完整討論可以在附錄F中找到。

通常，參與者表示他們有一個積極的體驗，并且似乎對系統(tǒng)印象深刻且有信心。大多數(shù)參與者報告說他們對系統(tǒng)感到舒適（圖2-14）。那些沒有表達(dá)特定舒適水平的人提供了他們舒適度的一般描述。這些一般性的表達(dá)被歸類為“其他”。注意，參與者沒有被要求使用李克特量表來描述他們的舒適水平。

圖2-14. 實驗1參與者對自動化系統(tǒng)的自我報告舒適度水平

當(dāng)被問及他們達(dá)到舒適水平的速度（具體或相對時間）時，大多數(shù)參與者報告說他們的最終舒適水平在15分鐘或更短時間內(nèi)達(dá)到（圖2-15）。對于這個問題回答含糊的七名參與者中，有兩人回答說他們很快就對系統(tǒng)感到舒適，三人回答說相當(dāng)快，一人回答說在看到系統(tǒng)對其他車輛做出幾次反應(yīng)后，他對系統(tǒng)感到非常舒適。最后一位參與者表示，他對警報（測試條件的一部分）和測試軌道上其他車輛的存在感到不適。

圖2-15. 實驗1 參與者按年齡達(dá)到系統(tǒng)舒適度所需時間

關(guān)于呈現(xiàn)的警報，回應(yīng)表明參與者更傾向于多模態(tài)警報系統(tǒng)。例如，在被問及哪些因素影響他們的舒適度時，有15名參與者特別評論了警報。參與者特別指出他們喜歡觸覺（9次回應(yīng)）和視覺警報（10次回應(yīng)）。在這些參與者中，有七人表示他們希望并/或期望觸覺警報能夠與聽覺或視覺警報一致地呈現(xiàn)，或者在系統(tǒng)故障發(fā)生時呈現(xiàn)。幾名參與者（5次回應(yīng)）表示他們希望并/或期望一致的視覺警報。參與者還建議包括聽覺警報（4次回應(yīng)）。在設(shè)計建議的背景下也提出了類似的建議。

實驗1總結(jié)

以下表格（表2-2至表2-7）總結(jié)了每種依賴變量相關(guān)的警報類型和模態(tài)組合之間的顯著差異。在每個表格中，特定的警報類型和警報模態(tài)組合與其他所有相關(guān)的組合進行比較。例如，在表2-2中，警告性多模態(tài)是感興趣的組合，它直接與緊迫性多模態(tài)和分階段多模態(tài)進行比較，因為它們共享相同的模態(tài)；它還與警告性單模態(tài)進行比較，因為它們共享相同的警報類型。為每種警報類型和警報模態(tài)組合提供了類似的表格。當(dāng)感興趣的組合與其他相關(guān)組合之間沒有顯著差異時，這被標(biāo)記為“不顯著”。顯著差異也被相應(yīng)地標(biāo)記為“顯著”。

表2-2. 警告性多模態(tài)的平均值，與實驗1中其他相關(guān)警報類型/警報模態(tài)組合的平均值比較

表2-3. 警告性單模態(tài)的平均值，與實驗1中其他相關(guān)警報類型/警報方式組合的平均值比較

表2-4. 即將發(fā)生的多模式與實驗1中其他相關(guān)警報類型/警報方式組合的平均值對比

表2-5. 實驗1中即將發(fā)生的單模態(tài)與其他相關(guān)警報類型/警報模態(tài)組合的平均值對比

表2-6. 階段性多模式與實驗1中其他相關(guān)警報類型/警報方式組合的平均值比較

表2-7. 實驗1中單模態(tài)分階段的平均值與其他相關(guān)警報類型/警報方式組合的平均值比較

表2-8描述了對激活智能駕駛功能所需時間的比較。因為參與者只有在警報處于迫近階段時才需要激活自動化，所以只有三種警報類型和警報模式的組合（迫近單一模式、迫近多模式和分階段多模式）提供了有效的激活自動化時間樣本。下表中對這三種組合進行了相互比較。如果兩種特定警報類型之間沒有顯著差異，它們將共享一個共同的字母。由于迫近單一模式與迫近多模式和分階段多模式顯著不同，迫近單一模式被賦予字母“A”，而迫近多模式和分階段多模式被賦予“B”。

表2-8. 實驗1中相關(guān)警報類型/警報模式組合激活自動化所需時間的平均值比較