P5 - 使用真实道路上的自然驾驶场景诱发驾驶员压力

我们提出一种可靠诱发驾驶员压力的新方法，用于为机器学习生成真实世界的参与者数据，采用车内脚本化压力事件以及道路上非脚本化的压力源（如行人和施工区）。实路驾驶在一辆配备实验显示器的车辆中进行，使驾驶员相信自己在一段孤立道路上提前耗尽了电量。我们描述了诱发方法、课程设计、仪器设备、数据收集程序以及对计划外道路事件的事后标注，以说明如何从实路研究参与者身上获取丰富的各类压力相关事件数据。我们使用20名参与者的心理生理测量、视频、语音和GPS数据验证了该方法。算法心理生理压力分析结果通过参与者自我报告得到验证。压力诱发分析结果表明，我们的方法在89%的参与者中成功诱发了压力状态。