前言
第1章 绪论
1.1 人机共融的智能汽车时代
1.2 智能汽车定义与分级
1.3 智能汽车人机交互
参考文献
第2章 自动驾驶汽车乘坐舒适性评价研究
2.1 引言
2.2 乘坐舒适性定义与影响因素
2.2.1 乘坐舒适性定义
2.2.2 乘坐舒适性的影响因素
2.3 自动驾驶汽车乘坐舒适性量化指标
2.3.1 主观量化指标
2.3.2 基于汽车参数的量化指标
2.3.3 基于生理信号的量化指标
2.3.4 基于乘员行为的量化指标
2.4 自动驾驶汽车乘坐舒适性评价模型
2.4.1 心理物理学模型
2.4.2 生物力学模型
2.4.3 统计学模型
2.4.4 基于学习的评价模型
2.5 垂向振动条件下的乘坐舒适性评价研究
2.5.1 研究方法
2.5.2 数据分析
2.5.3 结果讨论
2.6 结论及展望
参考文献
第3章 基于生理信息的驾驶疲劳分析
3.1 引言
3.2 基于心电R-R间期的驾驶疲劳识别及预测
3.2.1 驾驶疲劳识别模型的建立
3.2.2 实车试验设计与数据采集
3.2.3 数据分析
3.2.4 案例分析
3.2.5 结论
3.3 基于反应时间和操作时间的驾驶员状态识别
3.3.1 研究背景及研究现状
3.3.2 基于贝叶斯的驾驶状态概率表征模型构建
3.3.3 试验设计与数据收集
3.3.4 驾驶员疲劳识别模型的建立
3.3.5 模型评价
3.3.6 结论
参考文献
第4章 基于主客观数据的汽车人机交互界面表面触觉反馈方法
4.1 引言
4.2 物理按钮数据采集与处理分析
4.2.1 测试系统
4.2.2 物理按钮分类与数据采集
4.2.3 数据处理与分析
4.2.4 基于按钮力学特征进行触觉渲染
4.3 复位按钮的顺应性再现
4.3.1 顺应性颗粒法和复位按钮力与加速度关系
4.3.23 种复位按钮触觉反馈方法的比较
4.43 种类型虚拟按钮匹配实验
4.5 结论
参考文献
第5章 L3级自动驾驶接管过程驾驶员情景意识与操纵绩效研究
5.1 引言
5.2 自动驾驶接管过程解析
5.2.1 自动驾驶接管过程
5.2.2 非驾驶相关任务
5.2.3 接管请求
5.2.4 情景意识
5.2.5 自动驾驶接管绩效及影响因素
5.3 自动驾驶接管过程非驾驶任务对驾驶员情景意识
影响研究
5.3.1 实验设计
5.3.2 测量指标
5.3.3 结果分析
5.3.4 结论
5.4 自动驾驶接管过程可视化辅助规划信息对接管绩效的影响
5.4.1 实验设计
5.4.2 测量指标
5.4.3 结果分析
5.4.4 结论
参考文献
第6章 L3级自动驾驶接管过程的方向触觉引导模式研究
6.1 引言
6.2 方法
6.2.1 参与者
6.2.2 设备
6.2.3 驾驶场景
6.2.4 接管请求
6.2.5 非驾驶相关任务
6.2.6 因变量
6.2.7 试验流程
6.3 结果
6.3.1 接管时间
6.3.2 最大方向盘转角
6.3.3 方向盘转角标准差
6.3.4 最大横向加速度
6.3.5 用户体验
6.3.6 问卷数据分析
6.4 结论
参考文献
第7章 L3级自动驾驶接管时间预测
7.1 引言
7.2 相关工作
7.2.1 现有接管数据集
7.2.2 接管时间预测
7.3 接管时间预测数据集
7.3.1 参与者
7.3.2 实验设备
7.3.3 实验设计
7.3.4 实验步骤
7.3.5 数据标注与注释
7.4 研究方法
7.4.1 符号与定义
7.4.2 视频时序特征提取
7.4.3 跨模态特征融合
7.5 实验研究
7.5.1 数据处理
7.5.2 实验设置
7.5.3 评价指标
7.6 结果与讨论
7.6.1 对比实验
7.6.2 模型结构消融实验
7.6.3 网络输入特征的消融研究
7.7 结论及展望
参考文献
第8章 高级自动驾驶车外人机交互研究
8.1 引言
8.2 相关工作
8.2.1 概述
8.2.2 实验方法
8.2.3 交互效果评价方法
8.2.4 研究目的
8.3 方法
8.3.1 实验步骤
8.3.2 实验设计
8.3.3 参与者
8.4 结果
8.4.1 客观数据分析
8.4.2 主观数据分析
8.5 讨论
8.5.1 车辆速度和距离
8.5.2 eHMI形式
8.5.3 eHMI颜色
8.6 结论及展望
参考文献
第9章 融合场景语义的智能座舱驾驶员交互意图预测
9.1 引言
9.2 相关工作
9.2.1 意图预测
9.2.2 大语言模型
9.2.3 语义信息融合
9.3 方法论
9.3.1 数据集构建
9.3.2 场景语义生成
9.3.3 模型架构
9.4 实验与结果
9.4.1 实验设置
9.4.2 性能比较
9.4.3 融合策略比较
9.4.4 消融实验
9.4.5 案例分析
9.5 结论
参考文献
展开
