En studie av effekterna av varningar om avancerade system för förarassistans på förarens prestanda Javier Izquierdo-Reyes m.fl. Vi utvecklade en simulerad körmiljö för att studera neurala korreler av nödbromsning i olika körsituationer. Vi undersökte vidare i vilken utsträckning dessa neurala korreler kan användas för att upptäcka en deltagares bromsnings intention före beteendesvaret. Närma er. Vi mätte elektroencefalografiska (EEG) och elektromyografiska signaler under simulerad körning. Femton deltagare körde ett virtuellt fordon och utsattes för flera typer av trafiksituationer i ett simulatorsystem, medan EEG-signaler mättes. Efter det extraherade vi karakteristiska egenskaper för att kategorisera om föraren avsåg att bromsa eller inte. Huvudresultat. Vårt system visar utmärkt detekteringsprestanda i ett brett spektrum av möjliga nödsituationer. I synnerhet kunde vi skilja tre olika typer av nödsituationer (plötsliga stopp i ett tidigare fordon, plötslig inskärning av ett fordon från sidan och oväntat utseende av en fotgängare) från icke-nödlägen (mjuka) bromssituationer, liksom från situationer där ingen bromsning krävdes, men den sensoriska stimulansen liknade stimuleringar som framkallar en nödsituation (t.ex. det plötsliga stoppet av ett fordon på en angränsande körfält). Väsentlighet. Vi föreslog en ny funktionskombination bestående av rörelserelaterade potentialer såsom beredskapspotential, händelserelaterade desynkroniseringsfunktioner utöver de händelserelaterade potentialer (ERP) som används i en tidigare studie. Prestandan av att förutsäga bromsnings intention baserat på vår föreslagna funktionskombination var överlägsen jämfört med att endast använda ERP-funktioner. Vår studie tyder på att nödsituationer kännetecknas av specifika neurala mönster av sensorisk perception och bearbetning, samt motorisk förberedelse och utförande, som kan användas av neuroteknikbaserade bromsassistanssystem.
I REF samlades EEG-signaler in för att förutsäga förarbromsens avsikt.
Detection of braking intention in diverse situations during simulated driving based on EEG feature combination
{'venue': 'Journal of neural engineering', 'journal': 'Journal of neural engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}