Debargha Dey

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Debargha Dey 最新论文

Xu等VR研究发现背景噪声降低听人和DHH行人过街体验，额外听觉eHMI可改善此问题，并提出四项设计建议。

Colley 等人通过40人VR被试内实验发现，统一设计的eHMI可提升行人、骑行车者及驾驶员的安全感知、信任和有用性，干扰和角色虽有主效但交互效应有限，支持eHMI标准化的可行性。

Tran 等人分析620篇出版物，发现自动驾驶汽车外部通信研究呈现“安全优先”趋同，但实施层面持续分歧，建议未来从原型开发转向证据整合与框架构建。

Yang 等人发现熟悉的偶发驾驶行为能显著减少驾驶员与自动驾驶车辆交互时的犹豫和压力，建议融入情境自适应算法。

李等人通过对15名研究人员访谈和主题分析，识别出驾驶模拟器系统的三大需求：参与者体验、研究需求和可操作化要求，为开发更易用的模拟工具提供参考。

İppoliti 等人开发了交通情境亲社会与攻击行为量表（SPAT），通过318人在线调查与验证研究，为测量城市交通中所有道路使用者的社会行为提供标准化工具。

Tran等人开发多行人VR模拟器评估自动驾驶车辆外部通信效果，通过模拟真实交通场景测试车辆与行人交互的通信有效性和安全性。

Lorenz 等人系统综述了车内UI设计计算模型，发现现有模型聚焦孤立现象，与设计师需求脱节，预测详细度不足，难以应用于实际设计流程。

Franchi 等人提出 POV 相机驱动的城市指纹识别方法，通过小型定制仪器化与大规模采集聚合两种途径，为汽车交互研究获取城市交通环境特征数据。

Dey 等人通过29名参与者视频实验，评估光条、铃声、嗡嗡声eHMI组合对行人过马路意愿的影响，发现eHMI模式对有效性影响较小但用户偏好差异明显，为可访问性设计提供依据

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