Effect of Cognitive Distraction on Physiological Measures and Driving Performance in Traditional and Mixed Traffic Environments
Notice bibliographique
Résumé
Distracted driving is a dominant cause of traffic accidents. In addition, with the rapid development of intelligent vehicles, mixed traffic environments are expected to become more complicated with multiple types of intelligent vehicles sharing the road, thereby increasing the opportunities for distracted driving. However, the existing research on detecting driver distraction in mixed traffic environments is limited. Therefore, in this study, we analysed the effect of cognitive distraction on the driver physiological measures and driving performance in traditional and mixed traffic environments and compared the parameters extracted in the two environments. Sixty drivers were involved in the data collection, which included normal driving and two distracting tasks while driving in a simulator. Repeated-measures analysis of variance (ANOVA) was performed to examine the effect of cognitive distraction and traffic environments on all parameters. The results indicate that the effects of the pupil diameter, standard deviations (SDs) of the horizontal and vertical fixation angles, blink frequency, speed, SD of the lane positioning (SDLP), SD of the steering wheel angle (SDSWA), and steering entropy (SE) were significant. These findings provide a theoretical foundation for identifying the most appropriate parameters to detect cognitive distraction in traditional and mixed traffic environments to help reduce traffic accidents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».