Methodology to Analyze Adaptation in Driving Simulators
Notice bibliographique
Résumé
Adaptation to a driving simulator is one of the necessary conditions for the validity of almost all driving simulator studies. Learning how to control a simulated vehicle requires practice, which will put some mental load on drivers and can distract them from their main task (i.e., driving). Such distraction during the learning phase affects drivers’ reactions to different situations compared with what they would have done in the real world; therefore, having a tool to confirm that adaptation occurred is necessary to have accurate data. This methodology needs to be sensitive to the diversity of driving styles and applicable to a variety of driving tasks and performance measures. A comprehensive review of the literature indicated a general deficiency in the methodologies being used. Common approaches include having participants drive for a predefined time or driving distance or drive until the participants report that they feel comfortable. Such approaches do not ensure that adaptation has indeed occurred. This paper proposes a methodology to evaluate adaptation by analyzing driver performance measures. The methodology is based on the concept of experience curve effect and is intended to complete and further develop the idea of the learning curve effect that was used in the authors’ earlier research. The methodology was tested for adaptation to acceleration and braking tasks using UBCDrive driving simulator. The results indicated that experience and learning curve effects can be used to identify adapted, adapting, and nonadapting participants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».