日前,采埃孚与来自德国萨尔州的神经学专家展开合作,共同研究了如何在早期检测到乘客晕车,以及如何避免晕车对乘客产生不良影响。据悉,采埃孚将结合人工智能,利用动态驾驶数据和晕车生理反应数据,开发有助于预防晕车的驾驶模式。
此措施的科学依据来自萨尔州大学系统神经科学与神经技术研究所(SNNU)和德国萨尔州技术与经济应用科技大学联合开展的受试者研究。这些研究验证了受试者在各种驾驶情况下的生理反应。
晕车是一种由于人体感知失衡引起的症状:内耳平衡器官收集到的运动信息与其他感官(如眼睛)不同步。而当乘客正专注地盯着屏幕或阅读书籍时,最容易发生这种情况。当这种情况发生时,人体表现出的反应在很多方面类似于中毒反应,程度也因个体的不同反应出现轻微不适到严重晕车等多种表现形式。
晕车实验车辆使研究人员能够在高性能计算平台的帮助下,记录大量的生理数据、摄像头数据以及与驾驶动力学相关的测量结果。同时,该车辆也可用作算法开发和验证平台。在一些研究中,采埃孚和SNNU的研究员不仅对与个人晕车主观感知最具相关性的生理反应数据进行了分析,他们还研究了晕车与车辆动力学之间的关系。
实验车辆的行驶里程已经超过一万公里,研究团队以热成像、图像和驾驶动态学数据的形式,收集了超过50000GB的中央和自主神经系统反应数据,构成关于晕车的独特多模态数据资源。研究的挑战在于要开发一种汽车兼容系统,通过多个渐进步骤在无需物理接触的情况下检测出晕车。利用该系统,可以获得准确掌握晕车个体现象的重要信息。
每个人在汽车行驶的过程中身体都会产生不同的反应,对乘坐的舒适体验也各有差异。采埃孚利用基于人工智能的算法,通过获取每个乘客的物理反应信息,创建包含这些物理反应因素的个性化的用户信息。根据系统采集的车内每位乘客的个人数据,自动驾驶车辆就可以存储每位乘客的优选驾驶模式。
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