In-Vehicle Displays for Supporting Operation of Driving Automation Systems: Design and Evaluation using Driver Gaze Measures
Notice bibliographique
Résumé
In-vehicle displays can support the safe operation of driving automation systems, but a challenge lies in balancing the information conveyed against situational demands. Driver gaze measures are a useful tool for evaluating such displays as they can provide a proxy for driver attention, particularly when the driver is not physically controlling the vehicle.The objective of this dissertation is to systematically identify the design space for displays aimed at supporting safe operation of automation and provide a comprehensive review of their evaluation using gaze measures. First, a scoping literature review revealed extensive research focus on takeover requests, with relatively less focus on informational displays that communicate the automation’s intent or explicitly identify hazards. Surprisingly, there was little focus on displays that monitor and manage driver attention, which are becoming increasingly available and mandated in some jurisdictions. The gaze measures adopted for evaluation mostly relied on static areas of interest that were not dependent on traffic context. Two subsequent experiments were conducted to evaluate informational and attention management displays in different contexts. A remote face-to-face study was conducted to evaluate three display concepts in the context of intersection incursions, which pose high crash risks. The Combined Display, providing information on both the automation’s intended action and identifying upcoming hazards, outperformed the other two displays (which provided intent and hazard information separately) in terms of trust and reliance, but its usability was rated the lowest by participants, indicating a preference for more concise information. A driving simulator study was conducted to evaluate adapted versions of two of these displays (Combined Display and Automation Intent Display) using driver gaze and vehicular measures. The displays were compared to a baseline attention reminder system. The Combined Display may have diverted attention away from cues in the environment indicating potential traffic conflicts, while Automation Intent information resulted in longer glances at cues. Neither of the displays supported better anticipation of conflicts or reduced engagement with secondary tasks compared to the baseline attention reminder display. Overall, this dissertation synthesizes and adds to the literature on in-vehicle display design and evaluation, with implications for supporting safe operation of driving automation.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».