Ronald Schroeter

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Cockram等人研究基于LLM的对话代理在自动驾驶中缓解被动疲劳，通过测试轨道实验证明其支持警惕性有效性，揭示三种用户偏好特征，强调HMI设计需适应不同用户群体。

ABUSAFIA 等人通过对15名女性的访谈，揭示女性对AV的信任与学习在性别责任、护理经验和安全脆弱性语境中共演变，提出包容性入职和社区共学习的干预措施。

Ma 等人提出应从触觉支持的自动驾驶转向增强触觉的自动驾驶体验，倡导为视障用户构建更具包容性和适应性的触觉交互范式。

Yu 等人发现前庭觉线索虽受参与者认可为安全功能，但无法与正常减速区分，强调自动驾驶车辆需多模态HMI和个性化定制。

Pardo等人通过187名参与者驾驶模拟器实验，发现基于颜色的显示干预显著影响驾驶员生理唤醒，但主观认知负荷评分无差异，为自动驾驶HMI设计平衡意识与认知需求提供参考。

Faramarzian 等人混合方法研究30对驾驶员-乘客，解码四类意图暗示（意识、互动、前庭、习惯），为设计拟人化HMI以提高AV信任度提供实证基础。

Gerber 等人通过215人驾驶模拟的眼动热图分析，发现中断提醒比单纯显示更能促进驾驶员监控行为。

Batbold 等人通过半结构化访谈提出“可指导”界面框架，旨在解决老年人在学习自动驾驶车辆技术时依赖外部支持的教育需求

Rittenbruch 等人开发了一款物理计算工具包，支持在自行车模拟器上快速探索和共同设计通知界面，通过即插即用的交互模块实现从创意到原型设计的灵活过渡。

Gerber 等人通过N=42被试模拟研究发现，自动驾驶时HUD相比移动显示器能增加驾驶员自我中断次数，有助提升注意力管理水平。

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