Passenger Immersive Experiences in Autonomous Vehicles: A Comprehensive Review and Proposed Framework
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates key factors influencing the immersive experience of passengers in autonomous vehicles (AVs) and proposes a novel theoretical model. In this model, four core dimensions were identified: (1) Emotional and Sensory Experience, (2) Interaction and Engagement Experience, (3) Trust and Safety Experience and (4) Dispositional Experience. It is found that Emotional and Sensory factors, such as lighting and sound, primarily affect passenger comfort and mood. In contrast, the Interaction and Engagement factors that focus on human–machine interaction (HMI) and AR/VR devices enhance passengers’ engagement. As for trust and safety factors, passengers’ confidence towards AVs is addressed through clear communication during driving processes. Dispositional factors, including technology acceptance and personalisation, contribute to passengers’ overall satisfaction in AVs. In addition, external factors such as intelligent transportation systems (ITSs), intelligent connected vehicles (ICVs) and smart city infrastructure further impact passengers’ experiences in safety and efficiency. The study highlights several emerging research areas requiring further investigation, such as multisensory feedback, dynamic personalisation and cultural inclusivity differences in AV experience. The proposed theoretical model serves as a foundation for future work aimed at enabling the design of AV systems that are more attentive and accommodating to passengers by sourcing control both domestically and externally, ultimately enhancing the passengers’ experience.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».