Conditionally Automated Vehicles and Cognitive Challenges: Assessing the Safety of Conditionally Automated Vehicles for Older Adults with Cognitive Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Driving cessation among people with cognitive impairments (e.g., Mild Cognitive Impairment; MCI) significantly impacts their independence and overall well‐being. Conditionally Automated Vehicles (CAVs) have emerged as a promising solution, potentially extending the safe driving years of at‐risk drivers. However, the safety of using CAVs for individuals with cognitive impairment remains underexplored. Individuals with Subjective Cognitive Decline (SCD; a potential early biomarker for later clinical decline), may also be at‐risk for difficulties managing complex behaviours such as driving. Therefore, this study aims to evaluate the driving performance of older adults with normal cognition, SCD, and MCI to assess their ability to safely transition between automated and manual driving modes using a simulated CAV. Method Preliminary data from 17 cognitively healthy older adults, 2 with SCD, and 1 with MCI have been collected. Participants performed conditionally automated driving tasks using a high‐fidelity driving simulator under varied environmental conditions (daytime, nighttime), road geometries (straight, curved), with varying speed limits. A detailed analysis of driving safety, focusing on key metrics such as takeover reaction time and quality (lane centering, steering variation, and acceleration variability) was conducted. A performance baseline was established from the healthy group, segregating them into ‘safe’ and ‘less safe’ categories using a clustering method. The driving performance of participants with SCD and MCI was compared to the control group. By calculating Euclidean distances from cluster centroids we identified the most representative cluster for each individual. Result The clustering technique successfully distinguished between ‘safe’ and ‘less safe’ drivers within the cognitively healthy group, outperforming traditional manual methods. This baseline then enabled a comparative assessment for participants with MCI and SCD, demonstrating the ability of our approach to assess whether individuals with SCD and MCI were able to safely perform takeover requests. Conclusion This study provides valuable insights into the safety of individuals with cognitive challenges to use CAVs. Our ongoing research aims to expand the participant sample, further explore the relationship between cognitive abilities and driving performance in CAVs, and ultimately develop a methodology to assess and predict the safety of using CAVs for older adults with cognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».