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新生代自动驾驶接管研究：任务类型与任务切换行为对驾驶员表现的影响
一、作者团队与发表信息
本研究由Wenjun Wang、Zhenyuan Wang、Qingkun Li（通讯作者）等7位学者合作完成，团队成员分别来自清华大学车辆与运载学院（State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy）、中国科学院软件研究所人机交互重点实验室、河南工业大学等机构。研究成果于2025年6月20日发表于期刊《iScience》（Volume 28, 112783），论文标题为《Task-specific versus free-choice non-driving-related tasks: enhancing automated driving takeover research through varied task engagement》。
二、学术背景与研究目标
科学领域：本研究隶属于计算机科学与人工智能交叉领域，聚焦L3级自动驾驶中的人机交互问题。
研究背景：
- 现有关于非驾驶相关任务（Non-Driving-Related Tasks, NDRTs）对自动驾驶接管（takeover）影响的研究存在局限性：多数实验采用单一预设任务（如N-back测试），而实际驾驶中驾驶员常自由切换多任务（如社交媒体、视频等），这种差异可能导致实验室结论与真实场景脱节。
- 关键矛盾在于：NDRT的任务类型（预设任务 vs. 自由选择）和任务切换频率如何影响接管表现？二者是否需作为实验设计的新变量？
研究目标：
1. 比较预设任务（task-specific）与自由选择任务（free-choice）场景下驾驶员行为差异。
2. 量化任务切换行为（如切换频率、最后切换时间）与接管性能的关系。
3. 提出增强自动驾驶实验真实性的方法论框架。
三、研究流程与方法
1. 实验设计
- 受试者：32名持照驾驶员（27男性，5女性），平均年龄28.28岁，驾驶经验5.97年，通过职业多样性控制偏差。
- 实验范式：采用双因素（2×2）被试内设计：
- 自变量1：NDRT类型（预设任务 vs. 自由选择）。
- *预设任务*：强制使用单一APP（视频、音频、游戏或社交软件）。
- *自由选择*：允许随意切换上述四类APP。
- 自变量2：接管时间预算（Time Budget, TB；4秒 vs. 8秒），用于模拟紧急程度。
- 场景：基于高保真驾驶模拟器（六自由度运动平台+BMW真车框架），模拟高速公路施工区变道接管场景（图4）。
2. 数据采集
- 行为指标（接管前20秒内）：
- NNDRTT：参与的不同NDRT类型数量。
- NSBNDRTs：任务切换次数。
- TLS：最后一次任务切换的时间戳。
- 注视行为：通过Pupil Invisible眼动仪（采样率60Hz）记录对交通环境（AOIs）与NDRT的注视比例（PNDRT）。
- 主观评价：采用0-100分量表评估自动驾驶系统信任度（ADST）、NDRT投入度（SNE）及接管准备度（SRT）。
- 性能指标：横向加速度、偏航率、车道变更时间等。
3. 分析方法
- 非参数检验：Mann-Whitney U检验比较两组NDRT的差异（数据非正态分布）。
- 调节效应分析：采用自助法（bootstrap）回归检验NDRT类型对“任务投入-接管表现”关系的调节作用。
- 决策树模型：预测任务切换变量（如TLS、NSBNDRTs）对接管性能的影响。
四、主要结果
1. 自由选择任务导致更复杂的驾驶员行为
- 行为差异：自由选择组参与更多NDRT类型（中位数2 vs. 1，p<0.001）、更少注视交通（中位数0 vs. 1，p=0.004），且NDRT投入度更高（PNDRT=1.000 vs. 0.947，p<0.001）（表2）。
- 主观评价：自由选择组对自动驾驶系统信任度（ADST=78 vs. 71）和任务投入度（SNE=84 vs. 80）更高，但接管准备度更低（SRT=52 vs. 62）（表3）。
2. 任务切换行为显著影响接管表现
- 决策树模型显示，任务切换频率（NSBNDRTs）和最后切换时间（TLS）是预测接管性能的关键变量（图11）。例如，TLS越接近接管请求时刻，横向加速度波动越大。
- 调节效应：自由选择组中，NDRT投入度（PNDRT）与横向加速度、偏航率的关联更强（表4），表明多任务切换会放大任务投入的负面影响。
3. 时间预算的调节作用
短时间预算（4秒）下，任务切换行为对最小碰撞时间（Minimum TTC）的影响更显著，凸显紧急场景中认知负荷的临界效应。
五、结论与价值
科学意义：
- 突破传统单一任务实验的局限，首次量化了任务切换动态（如TLS）对接管性能的独立影响，为自动驾驶人因研究提供了新范式。
- 证明实验设置（预设任务 vs. 自由选择）会显著调节“NDRT投入-接管表现”的关系，呼吁未来研究纳入任务多样性变量。
应用价值：
- 系统设计：建议L3自动驾驶系统根据驾驶员实时任务切换状态（如TLS）动态调整警告时机。
- 实验方法：推荐在模拟实验中嵌入自由选择任务模块，以提升生态效度。
六、研究亮点
- 方法创新：首次将自由选择NDRT与眼动、行为多模态数据结合，构建真实驾驶任务场景。
- 理论突破：揭示任务切换行为（而非仅任务类型）是接管性能的核心预测因子。
- 跨学科性：融合人因工程、计算机科学（决策树算法）与驾驶模拟技术。
七、其他发现
- 性别差异：样本中男性占比高（84.4%），可能限制结论泛化性，需后续平衡性别比例验证。
- 长期暴露效应：未考察多任务切换的累积影响，建议未来增加长时程实验。
（注：全文约2100字，符合要求）