本文属于类型a：单篇原创研究报告。以下是针对该研究的学术报告：
自动驾驶中非驾驶相关任务对心理负荷及接管时间的影响
作者及单位
Andreas Lars Müller（主要作者）、Natacha Fernandes-Estrela、Ruben Hetfleisch、Lukas Zecha与Bettina Abendroth*（通讯作者）来自德国达姆施塔特工业大学机械工程学院人因工程与人类工效学研究所（Institute of Ergonomics & Human Factors, Technical University of Darmstadt）。研究发表于*European Transport Research Review*期刊，2021年2月在线发布（2021年修正版）。
学术背景
研究领域与动机
本研究属于自动驾驶与人因工程交叉领域，重点关注SAE 3级（L3）条件式自动驾驶（Conditional Automated Driving）下，驾驶员执行非驾驶相关任务（Non-Driving Related Tasks, NDRT）时的心理负荷（Mental Workload）与接管控制时间（Take-Over Time, TOT）的关系。背景基于两大现实问题：
1. 交通安全：2018年德国86%的人身伤害交通事故归因于驾驶员失误，而L3自动驾驶通过任务移交可降低人为错误风险。
2. 人机交互冲突：L3允许驾驶员脱离监控环境并执行NDRT（如阅读、发短信），但其作为“后备层”（fallback level）需在接管请求（Take-Over Request, TOR）时快速响应，而NDRT可能削弱接管能力。
研究目标
1. 量化不同NDRT（阅读、听广播、看电影、发短信、监控驾驶）对心理负荷的影响（RQ1）。
2. 分析NDRT类型与接管时间的关联性，探索心理负荷是否中介这一关系（RQ2）。
研究流程与方法
1. NDRT设计与任务选择
- 任务类型：通过前期在线调研筛选5类NDRT，涵盖不同感官与认知负荷：
- 视觉负荷：阅读文本（150词/页）。
- 听觉负荷：收听旅行主题播客。
- 视听复合负荷：观看科学杂志视频。
- 运动与认知负荷：通过平板电脑与实验员实时聊天（模拟短信）。
- 基线任务：L2级自动驾驶下的常规监控（无NDRT）。
- 实施控制：NDRT期间随机插入内容测试题，确保参与者专注任务；未达标者（正确率<40%）数据被剔除。
2. 实验设计与平台
- 设备：静态驾驶模拟器（基于Chevrolet Aveo改装），配备6屏投影（360°交通场景）及自动化控制系统（SILAB软件）。
- 场景：城市道路模拟（时速13.8 m/s），设计19分钟/9 km路线，包含5次TOR（直道触发，时间预算6秒）。
- 参与者：56名受试者（男30人，女26人；年龄19–59岁，均值33.2岁），采用被试内设计（within-subjects），每人完成所有NDRT测试（顺序随机）。
3. 测量指标与工具
- 心理负荷：
- 主观评估：NASA-TLX量表（六维度加权总分，诊断动态环境负荷）。
- 生理指标：心电图（ECG）记录心率变异性（HRV，RMSSD参数），低HRV反映高负荷。
- 行为绩效：次级任务检测反应任务（Detection-Response Task, DRT）—— LED随机闪烁（3–5秒间隔），受试者需在100–2500 ms内按键响应，反应时长与漏检率反映剩余认知资源。
- 接管表现：
- 最小接管时间（TOT）：从TOR到方向盘/刹车干预（方向盘偏转≥3°或刹车踏板位移≥10%）的时间差。
4. 实验流程
- 训练阶段：5分钟模拟驾驶+TOR示例。
- 参考测量：无NDRT时采集心理负荷基线数据。
- 正式实验：每NDRT包含三部分——
- 生理测量：7分钟ECG记录。
- DRT任务：与NDRT并行执行2分钟。
- TOR测试：5分钟内触发接管请求。
- 问卷：每NDRT后填写NASA-TLX。
5. 数据分析
- 统计方法：重复测量ANOVA（Greenhouse-Geisser校正方差不齐），Bonferroni事后检验（α=0.05）。
- 关键分析：比较NDRT间心理负荷（NASA-TLX、HRV、DRT）与TOT差异，及心理负荷与TOT的回归关系。
主要结果
1. 心理负荷差异（RQ1）
- 主观评分（NASA-TLX）：阅读任务负荷最高（52.47/100），显著高于监控任务（42.24）；发短信因低挫败感被低估负荷。
- 生理指标（HRV）：发短信显著降低HRV（RMSSD=33.64 ms，p<0.001），运动干扰或致混杂。
- 行为绩效（DRT）：发短信（536.73 ms）和阅读（455.39 ms）反应最慢，表明高认知需求；视听任务无显著差异。
2. 接管时间与心理负荷关系（RQ2）
- TOT排序：阅读（1.64 s）> 发短信/看电影（~1.49 s）> 听广播/监控（~1.11 s）。
- 回归分析：心理负荷（DRT反应时）显著预测TOT延长（R²=0.103, p<0.001），验证H3。90%分位数显示发短信TOT最不稳定（最大3.42 s）。
结论与价值
- 科学意义：
- 首次多模态（主观+生理+行为）量化NDRT负荷，揭示发短信与阅读的高风险性。
- 证明心理负荷是接管延迟的关键中介，挑战了NASA-TLX单独解释负荷的可靠性（发短信主观评分低但客观负荷高）。
- 应用建议：
- L3自动驾驶需限制高负荷NDRT（如文本交互），或优化TOR机制（如分级警报）。
- 提出L3与L4（无需接管）的权责划分问题，呼吁政策讨论。
研究亮点
- 方法创新：
- 结合DRT与HRV，克服单一NASA-TLX的偏差。
- 自然主义NDRT设计（如真实聊天任务）提升生态效度。
- 场景特殊性：城市复杂环境（高交通密度）填补了以往高速公路研究的空白。
- 争议发现：与部分文献（如Zeeb et al., 2016）结论矛盾，可能源于实验控制差异（如NDRT优先级强化）。
局限与展望
- 模拟器偏差：受试者可能因安全感降低NDRT投入（自评信任度3.49/5）。
- 生理信号干扰：HRV易受运动与情绪混淆，未来需结合瞳孔追踪等补充。
- 长期效应：未考察多次TOR后的学习效应，需延长实验时长。