如何利用眼动追踪注意力洞察创新驾驶员培训模拟器系统

眼动追踪技术可以帮助汽车行业的专业人士更好地设计 驾驶模拟器和培训计划.通过生成和分析驾驶员注意力指标,驾驶员模拟器制造商和培训师都可以确保在方向盘后和道路上获得更安全的体验。

更何况,一个 3D眼动追踪 尤其是驾驶模拟器设置,提供了对视觉注意力、态势感知和习惯性驾驶员行为的前所未有的洞察力。

我们将分解当前的行业挑战以及 3D 眼动追踪带来的解决方案,如下表所示。

问题:驾驶员培训计划挑战

全球驾驶模拟器市场 预计在未来五年内将实现显着增长。最近,一些国家甚至做出了 必须进行模拟器培训 对于所有未来的司机。

尽管如此,尽管驾驶模拟器行业不断发展,制造企业和驾驶教练在培训项目中仍面临一系列挑战和限制。

驾驶员注意力猜测

从心理学的角度来看,标准的低水平模拟器无法揭示和衡量受训者的注意力和认知负荷。

简而言之,作为培训师,您可以评估 什么 – 学习者的行为 – 但不是 如何 要么 为什么 –注意力,感知,意图。这适用于常规驾驶习惯和紧急情况下的本能行为。你只能猜测、探究和假设原因。

挖掘学员行为的根本原因对于监控、识别和纠正潜在的危险习惯至关重要。

见习教练沟通差距

普通驾驶员的模拟器环境要求教练位于学员身后。在通信方面,这创建了一个双向块:

  1. 评估不足 – 无法看到学习者正在看的地方以及他或她是否正在经历正确的视觉序列。
  2. 环境干扰 – 如果受训者知道主管在他们身后,他或她会在不知不觉中被迫做出不自然的行为和反应。

但是,通过使用 3D 眼动追踪软件解决方案,例如 GazeSense,培训师甚至不必在练习期间与学习者在同一个房间。我们的软件有助于对眼球运动和视觉注意力进行实时远程和非侵入式监控。

 

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过度使用资源

缺乏准确的驾驶员注意力数据会导致对培训计划的大量投资。

受训者需要更多时间来学习,而培训者则需要更多时间来评估绩效。即使培训过程在技术上完成,培训师也不会完全了解学习者的行为。

除此之外,分配给培训的财政资源只会与投入的必要时间成比例增加。

Driver Training Simulator

资源: 维基百科

尽管如此,采用眼动追踪技术的以数据为中心的方法可以全面降低成本。

解决方案:3D 眼动追踪驾驶模拟器环境如何提供帮助

因此,我们知道制造商、培训师和其他汽车模拟专业人士面临的一些主要问题。我们还知道一个可行的解决方案是为培训计划创建一个 3D 眼动追踪驾驶模拟器环境。

但在特定层面上——该技术如何使公司能够更好地了解驾驶员的注意力和行为?涉及哪些数据和指标?为什么随后的见解在驾驶员教育中如此有价值?

借助 3D 眼动追踪,驾驶培训师和模拟器制造商可以:

检测疲劳和嗜睡的发作

根据 NHTSA 的研究, 开车时的困倦会导致人类的表现障碍,例如“反应时间变慢”、“警惕性降低”和“信息处理不足”。这 交通意外委员会 补充说,驾驶员疲劳导致大约 20% 全部 车祸死亡。

驾驶员实习生的眼球运动和注视模式可以显示出明显的困倦迹象。 

如果他们在课程中感到疲劳,培训师将有具体的数据将认知状态与学习者的表现联系起来,并强调在驾驶前休息的重要性。

正确的驾驶员行为和习惯

实习司机多久检查一次后视镜?车速表呢?当分心出现时—— 无论是视觉的、手动的还是认知的 ——,反应是什么?这些问题在不知道的情况下是无法回答的 什么时候在哪里 司机正在寻找。

Automotive Eye Tracking

为了解决不良驾驶习惯并养成有效的驾驶习惯,您可以使用眼动追踪数据进行行为矫正。您不仅可以查看学员检查的内容,还可以查看他们完全忽略了哪些仪表板元素。

建立态势感知

3D 眼动追踪可让您在不可预见的情况下测试学习者的直觉。您可以评估和研究它们在低能见度条件下的反应,例如大雨或暴风雪。此外,您可以通过评估车辆故障或其他紧急情况时的性能来提高事故预防。

作为驾驶员模拟器程序的一部分,发展态势感知对于确保在意外事件期间立即做出适当反应是必不可少的。

监控性能进度

通过在整个培训计划中收集凝视跟踪数据,培训师能够比较学习者在不同课程中的表现。数据会实时流式传输,然后存储以供后续评估。因此,受训者的行为和认知进步将更容易跟踪和回顾。

Eye Tracking Driving Training Simulator Example

此外,无需诉诸假设或冒险遇到有缺陷的数据。 3D 眼动追踪指标准确、易于破译且客观。这允许主管在培训关系中采取公正和称职的立场。

创建逼真的驾驶员培训环境

在低级别驾驶员模拟器的情况下,重建完整车厢的条件可能具有挑战性。尽管如此,3D 眼动追踪提供了所有必要的技术组件,以形成和监控自然和身临其境的驾驶体验。

没有头饰或其他笨重的记录设备可以消除受训者环境的干扰。从那里开始,学习者所要做的就是专注于执行正确的视觉序列并对虚拟模拟元素做出反应。

评估驾驶员的模拟器设计

对于制造商而言,设计、开发和构建一个尽可能逼真的模拟器至关重要。仪表板、控件和交互元素都在一个人如何接受驾驶员培训计划中发挥着决定性作用。

Driver Simulator

资源: 美国空军

尽管进行了研究和 A/B 测试,但总会有一些改进,只有真正的实习生体验才能揭示出来。 

通过分析与驾驶员注意力(或缺乏注意力)相关的指标,公司将获得重新评估设计和构建更好的模拟器模型所需的可行见解。

提供动手实习生反馈

在练习过程中,不要简单地告诉学员他们做对、做错或根本没有做的事情,而是向他们展示眼动追踪结果。这项技术通过改进的汇报,在培训师和受训者之间建立了更强大、更互动的关系。

根据 3D 眼动追踪软件输出的数据,教师可以提供客观有效的反馈,同时让未来的驾驶员参与自适应学习。

使用数据提高安全性

你已经阅读了统计数据。不要忽视模拟培训中与安全相关的任何方面,从而冒险增加已经令人震惊的车祸和死亡人数。 

无论是面向设计的还是基于性能的,每一个视觉、认知和行为元素都对驾驶模拟器的成功或失败做出了贡献。这就是数据介入的地方。

Driver Simulation Gaze Tracking

凝视跟踪数据指出只有受训驾驶员在驾驶时才能看到的间隙、盲点和感兴趣的物体。教练获得相同视图的唯一方法是收集眼睛信息、生成数据并将其转化为驾驶员注意力洞察力。

降低驾驶员培训的成本和时间

我们已经知道,眼动追踪减少了有效的驾驶员培训计划所需的财务和时间相关资源。然而,标准的眼动追踪几乎总是需要某种增加而不是降低整体投资的头饰。

另一方面,3D 眼动追踪几乎没有任何附加条件。如果您有一台消费级 3D 相机,您所要做的就是实施经济实惠的软件来开始监控学员的眼球运动。 

就设备、时间和人力资源而言,它是驾驶模拟器最具成本效益的资产。

升级:GazeSense,我们用于驾驶员注意力指标的 3D 眼动追踪软件

我们的团队为引人入胜的 3D 眼动追踪驾驶模拟器体验开发了一种可访问的解决方案。 GazeSense 促进人机交互,促进逼真的培训设置,并为驾驶员模拟创造最佳条件。

非侵入式驾驶员注意力监测

在驾驶员模拟器中,就像在现实生活中一样,任何额外的干扰都是不允许的。为确保学员只专注于手头的驾驶任务,我们将软件设计为独立于眼动追踪头饰。

你不需要眼镜,不需要耳机,不需要任何类型的眼动仪。当与微妙的 3D 相机配合使用时,我们的软件会自动从远处记录眼球运动。摄像头可以放置在距离受训者最远 4.3 英尺(1.3 米)的仪表板上,并准确收集驾驶员注意力数据。

测试环境适应性

一个称职的司机需要为道路上的任何照明条件做好准备,无论是在光天化日之下、半夜还是光线不足的天气下驾驶。

3D Eye Tracking For Driving Simulator Training

因此,我们的 3D 眼动追踪解决方案可用于重现任何真实的驾驶环境。它的低光兼容性使其非常适合在任何昏暗或明亮的练习环境中进行跟踪。

直播注意力数据

在培训课程期间,主管可以观察驾驶员注意力在驾驶模拟器中的分布情况。 3D 眼动追踪确保实时数据输出,允许当场进行校正。

每次训练后,可以保存注意力数据,以提供面对面的学员反馈。

热图、凝视图和其他指标

为了解释眼动追踪数据,您需要以培训师和受训者都可以理解的格式输出。这就是指标和视觉表示的用武之地。

例如,驾驶员注意力热图、不透明度图和注视图是用于了解驾驶员注意力的易于使用的工具。在热图的情况下,您可以看到被认为最长且最常以“较热”色调显示的元素,而那些被忽略的元素则以“较冷”色调出现。

不透明度贴图基于类似的原理,但使用了暗区和亮区,分别是模糊区域或焦点区域。凝视图描绘了受训者在查看模拟器中每个组件时的视觉顺序。您还可以评估停留时间,即学习者注视特定对象的时间。

3D Eye Tracking Area Of Interest

为了生成这些表示,3D 眼动追踪软件将用于分析的元素划分为感兴趣区域 (AOI) 和感兴趣的 3D 对象。

驾驶模拟器设置中的自动校准

标准眼动追踪解决方案需要广泛且不精确的校准过程。这几乎是一个命中或错过,如果你错过了,你的驱动程序数据将有缺陷且无法使用。

使用像 GazeSense 这样的 3D 替代品,受训者会自动正确校准。这使培训师可以在准备过程中节省更多时间,为实际培训课程分配更多资源。

至于整体设置,您只需在驾驶模拟器中固定一个商用深度感应摄像头,并将其连接到安装了软件的计算机。快速映射 3D 对象和感兴趣区域后,您可以立即开始流式传输和存储视觉注意力信息。

准确的驾驶员注意力洞察力

大量研究 当设置正确校准时,已经证明了眼动追踪技术的准确性、精度和质量。归根结底,以数据和证据为基础的驾驶员教育方法将带来可以重塑统计数据并为驾驶员、乘客和行人等创造更安全体验的见解。

 

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精选图片来源: 维基百科