驾驶模拟器中的智能辅导：通过AI驱动的技能评估和个性化辅导生成提升驾驶熟练度

本文 presents DriveCoach，一个旨在通过结构化、面向学习的干预强化安全驾驶技能的智能驾驶辅助和辅导系统。该系统将风险评估与自适应辅助结合在以辅导为中心的改进周期中，其中驾驶风险技能被诊断，通过实时反馈处理，并通过定制化的行程后辅导进行强化。我们使用CARLA驾驶模拟器进行了一项混合方法用户研究，以评估DriveCoach在四种代表性驾驶技能上的表现：保持安全距离、应对对向车辆、处理相邻车辆和通过交叉路口。定量分析表明，当驾驶员获得实时辅助时，风险相关事件显著减少，行程后辅导后表现明显改善，表明存在短期技能保持和迁移。补充定性结果揭示了强烈的用户接受度以及对系统可用性和辅导有效性的积极看法。