Evaluation of Mental Load of Drivers in Long Highway Tunnel Based on Electroencephalograph
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the mileage of the tunnels has substantially increased with the rapid highway construction that led to increasing highway tunnels. Most studies on tunnel accidents have mainly focused on the external environments, such as tunnel structure, traffic volume, and lighting. In addition, although many studies on mental load of drivers have been conducted for public roads, such studies for highway tunnels have been limited. In this study, three scenarios with different front vehicle speeds (60, 45, and 30 km/h) in a two-lane long tunnel (one lane in each travel direction) were evaluated using a driving simulator. The experiment involved 24 participants (14 men and 10 women) with an average age of 25.8 years and an average experience of 3.2 years. The electroencephalogram (EEG) technology was used to collect the leading EEG indicators during the driving simulation of the scenarios: α, β, and θ waves and the wave ratio, (α + θ)/β. According to the β-wave energy measurements, the alertness of drivers was the lowest at 45 km/h after adapting to the tunnel environment, indicating that the drivers were more comfortable at this speed. This preliminary finding should help in determining the speed limit in this type of tunnel.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».