手动驾驶与自动驾驶中的困倦检测与警告：主观评估结果

困倦是严重交通事故的主要原因，且在驾驶任务自动化进程中存在问题。已有多种困倦检测方法发布，并在手动驾驶的生产车辆中运行。为了评估手动驾驶和自动驾驶之间困倦发展的差异，并进一步研究主观评分的潜力，我们在驾驶模拟器中进行了一项研究（N=30）。自我评估基于Karrolinska困倦量表（KSS）在驾驶期间和驾驶后进行。此外，我们还研究了出行时间和驾驶员年龄（20-25岁、65-70岁）的影响。结果证实，驾驶模式和出行时间对困倦的发展有显著影响。在两个年龄组中，自动驾驶的自我评分更高，年轻人尤其如此。所有受试者都估计自己在驾驶过程中更困倦。这些知识有助于未来驾驶员-车辆界面的开发，以检测驾驶员困倦。