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研究人员为探究乘客在自动驾驶意外事件中的生理反应，对比人驾与自动驾驶，发现诸多差异，为技术研究提供依据。
自动驾驶背后的神秘探索：乘客生理反应大揭秘
在科技飞速发展的今天，自动驾驶汽车不再是科幻电影里的遥远幻想，它正逐渐走进我们的生活。想象一下，未来的某一天，人们坐在车里，无需手握方向盘，车辆就能自动穿梭在大街小巷，这种场景既让人充满期待，又难免心生疑虑。毕竟，当车辆遇到意外情况时，乘客会有怎样的反应？这成了自动驾驶领域亟待解开的谜题。
目前，自动驾驶技术尚未在全球广泛普及，关于乘客在乘车过程中对意外事件的反应研究更是少之又少。以往的生理研究表明，在人类驾驶和自动驾驶两种情况下，乘客的焦虑程度有所不同，但具体差异以及在真实场景中面对意外事件时的反应，还缺乏深入了解。正是为了填补这些空白，来自匈牙利多所大学的研究人员，包括 University of Szeged、Research Centre for Natural Sciences、Budapest University of Technology and Economics 等机构的 Zsolt Palatinus、Miklós Lukovics 等人，开展了一项极具意义的研究。这项研究成果发表在《Scientific Reports》上，为我们揭示了自动驾驶背后的诸多奥秘。
为了探究乘客在自动驾驶意外事件中的生理反应，研究人员进行了精心设计。他们招募了 41 名健康的成年志愿者，这些志愿者年龄在 21 - 65 岁之间，视力和听力均正常或矫正后正常，且没有精神和神经方面的问题。实验在匈牙利的 ZalaZONE 车辆测试环境中进行，使用的车辆是经过改装的 KIA Negra 测试车，它可以在自动驾驶模式下按照预设程序行驶，也能由专业司机驾驶。
在实验过程中，研究人员为志愿者配备了多种设备来记录生理数据。通过便携式 OpenBCI 4 通道 Ganglion 板记录脑电图（EEG），其可以捕捉大脑的电活动信号，不同频率范围的 EEG 信号能反映出人们的精神和情绪状态变化。利用 Pupil Labs 的 Core System 记录眼动，它能精确追踪眼睛的运动轨迹和特征。借助向前指向的摄像头记录头部运动，进而分析头部的位移和转动情况。同时，还统计了眨眼频率。
研究人员在道路上放置了两个假人（鹿和儿童形状），模拟意外障碍物，车辆在接近假人时会迅速改变路径以避免碰撞。每位志愿者都分别经历了人类驾驶和自动驾驶两种模式，且两种模式的行驶顺序在不同志愿者间进行了平衡。在整个过程中，研究人员记录下了志愿者在不同阶段的生理数据，并进行了详细分析。
接下来看看具体的研究结果：
- EEG 影响（额叶 α 不对称性）：研究发现，驾驶条件对额叶 α 不对称性有显著影响，自动驾驶条件下该值较低，这表明乘客在车辆自动驾驶时情感积极性较低，更倾向于人类驾驶的情况。而路线事件以及驾驶条件与路线事件的交互作用对额叶 α 不对称性没有显著影响。
- EEG 唤醒：在唤醒水平方面，无论是驾驶条件、路线事件，还是两者的交互作用，都未检测到显著影响。这意味着在不同驾驶模式和面对不同道路事件时，乘客的唤醒水平没有明显差异。
- 眼动：路线事件对眼动的多分数维谱宽度有显著影响。遇到鹿形假人时，左右眼的多分数维谱宽度都显著宽于其他事件类型。这表明在遇到意外障碍物时，乘客为获取更多视觉信息，眼动变得更加复杂多样。
- 头部运动：头部运动的多分数维谱宽度在不同事件类型之间存在显著差异。在水平和垂直平面上，遇到意外事件（鹿和儿童假人）时的多分数维谱宽度都比正常行驶时更宽。这说明在意外情况下，乘客头部运动更为复杂，可能是为了更好地观察周围环境或平衡身体以应对车辆的快速 maneuvers。
- 眨眼频率：意外事件期间的眨眼频率显著降低，且路线事件与驾驶条件的交互作用也显著。在自动驾驶条件下，遇到假人之前乘客的眨眼频率就较低，而意外事件使两种驾驶模式下的眨眼频率都进一步降低，缩小了两者之间的差异。
研究人员通过这些结果得出结论：乘客在自动驾驶和人类驾驶场景下，对意外事件的生理反应存在明显差异。在自动驾驶时，乘客表现出更消极的情感态度；在遇到危险情况时，乘客对视觉信息的需求增加，身体也会做好应对准备。这项研究进一步证实了在真实场景中进行生理测量，对于研究自动驾驶技术接受度和应用的重要性。
不过，该研究也存在一定的局限性。由于时间和资源的限制，数据的分析范围不够广泛，例如 EEG 通道的多分数维分析和眼动追踪数据基于注视 / 扫视的分析尚未进行。而且实验中对事件数据的报告进行了汇总简化，可能丢失了一些细节信息。此外，实验的持续时间较短，尽管高采样率在一定程度上弥补了这一不足，但仍可能影响对某些生理反应的准确测量。
尽管如此，这项研究依然为自动驾驶技术的发展提供了宝贵的信息。它让我们更加深入地了解了乘客在自动驾驶过程中的生理反应，有助于开发者优化自动驾驶系统，提高乘客的体验和安全性。未来，随着研究的不断深入，相信自动驾驶技术将更加成熟，为人们的出行带来更多便利和保障。
