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为避免驾驶分心,MIT研究人类开车的方式和逻辑

考虑到当今如此巨大的汽车数量,或许,令人担忧的是,科学家仍不太确定人类大脑是怎样应对注意力分散的。这并不是他们的错:精密的相机设备和眼神分析工具在过去的10年左右才出现,而娱乐活动也是新出现的。

这是一种历史悠久的娱乐活动——对着你的孩子大喊大叫,调整收音机,吃下三明治。后来,产生了一个名副其实的趣事游乐园:在车载导航系统下,发短信给妈妈,“给你的车发个短信”。

去年有将近4万人死于美国的公路上,专家们认为,分心造成的伤害有所增多。如果你车里的娱乐活动能够配合你,如果他们准确知道什么时候你需要在路上两眼向前看,而不是分散你的注意力,那么你就安全了。麻省理工学院科技年龄实验室与标准评估公司是一家位于密歇根的人类基因工程公司,这里研究人员的目标即是达到此目的。

这些研究人员的资金主要来自于日本电装、本田、捷豹路虎、谷歌和松下等大型汽车和科技公司。研究人员正致力于精确地模拟人类在汽车内的行为方式,并模拟他们的行为,以保证他们的安全。

“我怎么能做到,让司机在娱乐听歌时还能高度保持注意力呢?”Linda Angell说到。她是前通用汽车工程师,现任公司的最高领导。“我应该怎样完成这个构架,使司机向前看关注路况,同时让他们经常得到的休息,并提醒他们时不时地关注路况呢?”

上周,该团队发表了一篇论文,试图用数学术语来捕捉人类的“注意力意识”——用一种算法来实现。有一天,他们希望汽车供应商和设计师能利用这一知识制造出对司机有帮助的产品,以维护自己和他人的安全。

“司机分心”的话题经常被注意力意识的FTW议员和家长们谈论,但这并不是一个简单的想法。对于司机来说,司机的注意力并没有开关。就像很多东西一样,注意力是一个光谱,它结合了许多元素。“过去的大多数研究都是视觉、听觉或触觉的,它们都没有被整合到一起,”工程师Douglas Patton说到。

2012年,政府资助的研究人员在6个州的2600个常规汽车内安装了摄像头和传感器,进行为期一年多的实验。其结果是一个庞大的、客观的、详细的实际驾驶行为数据库,如果你想弄清楚到底是什么导致了车祸,这类信息非常有用。

麻省理工学院的研究人员和他们的同事们使用了这个数据库,并添加了另一个转折。当许多科学家想要破解事故发生的原因时,可能要看事故发生前五、六秒。而这些研究人员坚持认为,应研究这之前20秒内发生的状况。“在上游,即事件发生更早之前,我们开始看到在注意力分配方面的缺失。这表明在事故发生的驾驶环境中,人们的注意力水平达到最低,”麻省理工学院研究司机行为的Bryan Reimer这样说到。换句话说,导致灾祸出现的问题在碰撞之前就出现了。而这一切都归结于眼神所在之处。

当然,你越不关注路况,出现灾祸的可能性就越大。你关注路况的时间的多少也很重要。比如说,如果你的目光停留在短信上的时间比你前面高速公路上的时间要长,你就会逐渐对自己所在的位置有所迷失。通常情况下,司机都很擅长控制注意力和状况感知,同时判断什么时候低头看电台比较合适。但智能手机和车载信息娱乐系统带来了一个新问题:司机并没有真正判断应什么时候该使用娱乐产品。

Reimer说:“如果手机响了,你就会受社交或情感冲动所驱使,从而作出回应。”问题在于,提示到达时并没有考虑什么时候是最佳时机。研究人员在这篇论文中采用的测试算法——一种可以追溯到2009年的AttenD算法,基于司机在20秒前的驾驶情况可以很好地预测了车祸发生的时间。这意味着,或许有一天,科学家们可以利用这种数学方法来制造或测试能够在车中安全使用的产品。在需要更多注意力的情况下,新的、更人性化的技术可能需要对汽车的仪表盘进行整理。

准备在一个大十字路口左转?也许它使让你对那种情况望而却步。大雨中开车在高速公路上行驶?也许它不会让你通过菜单来排队等待播客,这一研究还可以帮助监管机构制定出一些非常需要的标准,比如半自动驾驶汽车监管标准,或者是促使汽车制造商自行设计。

“我们希望能想出某种数字评级系统,”Patton说,他是Denso的工程技术负责人。有一天,能够适应司机个人状况的五星级的防干扰产品可能产生(一个十几岁的年轻人,一个老年人或者一个有心脏病的人)。

像这样的产品还没有准备好进入大时代。“让我对此感到紧张的是,人们开始使用数字,而我认为大部分人并不知道数字是什么概念,”Charlie Klauer说。她是一名工程师,在弗吉尼亚理工学院交通研究所研究新手司机分心驾驶。

她强调说,人类的注意力不能指望设计师——司机们需要接受教育,了解在开车时摆弄东西的危险,而警察则需要执行现行相关法律。所以,在早期,这种研究只会变得更加重要,因为有自动功能的车辆在路上行驶得越来越多。

特斯拉、梅赛德斯-奔驰、奥迪和通用汽车等汽车制造商已经或将很快推出带有部分自动驾驶功能的汽车,能够在高速公路上行驶。即便在这些汽车中,人类驾驶员仍是至关重要的。他们需要知道何时应该重新控制机器人。这意味着要集中注意力。

选自 Wired来自:网易智能

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