Rebecca Currano

school斯坦福大学bar_chart全球第 #937 名

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Rebecca Currano 最新论文

Chandrasekaran 等人揭示心理健康工作者面临职业倦怠和同情疲劳风险，但培训缺乏自我关怀内容，需设计即时自适应干预支持其心理福祉。

Lee 等人设计六种包含不同水平态势感知信息的视觉信号，发现环境信息越完整的信号越能帮助驾驶员在非驾驶任务后快速恢复态势感知。

Currano 等人在VR纽约城市驾驶模拟中发现走神与专注状态在生理指标上存在差异，驾驶员错过关键事件或可作为走神检测的新指标。

Rege 等人通过用户访谈和模拟器实验确定导游、导师和讲故事者是自动驾驶汽车中最受欢迎的对话AI角色，并提出人机关系维护的设计指南。

Currano 等人通过298人的在线AR HUD实验发现，高复杂性HUD反而降低驾驶员情境意识，驾驶风格与HUD复杂性存在显著交互，需进一步研究。

Li 等人在欧洲验证幽灵驾驶员方法有效性，发现行人群体规模影响行为反应，且未注意到驾驶员是判断车辆自主性的关键预测因素。

Moore 等人首次公开自动驾驶汽车griefing（骚扰）行为的视频案例，分析了从嬉戏到攻击的多样化行为，并提出应对此类恶意交互的设计原则。

Moore等人通过现场研究发现，自动驾驶汽车仅凭其运动模式等隐性信号即可与行人有效交互，行人在日常交通中能够自然过马路，无需额外的显性信号界面。

Moore 等人通过 Ghostdriver 实地研究发现，行人对无人驾驶车辆停车让行行为反应自然，无需显式 eHMI 信号即可安全通行。

Currano 等人进行实地研究发现墨西哥城行人倾向保持步伐在车前穿越，而科利马行人更常停车等待，揭示不同城市文化下行人与自动驾驶汽车交互行为差异。

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