Obciążenie poznawcze kierowców

• Autorzy: Łazowska E. , Niezgoda M. , Kruszewski M.

Warianty tytułu

EN

Drivers’ cognitive workload

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Prowadzenie samochodu jest złożoną czynnością powodującą znaczące obciążenie systemu poznawczego kierowcy. Liczba zadań, jaką równolegle realizuje kierowca, może powodować przeciążenie poznawcze, które ogranicza zasoby potrzebne do bezpiecznego prowadzenia samochodu. Problemy z uwagą są uważane za jedną z najważniejszych przyczyn powstawania wypadków drogowych. Istnieje zatem silna potrzeba opracowania efektywnych metod badania obciążenia poznawczego kierowców. Niniejszy artykuł stanowi przegląd metod stosowanych w badaniach kierowców podczas prowadzenia pojazdu. Przedstawiono wybrane metody badań, wskazując na wady i zalety ich zastosowania, oraz określono możliwości ich zastosowania zarówno w badaniach prowadzonych w rzeczywistym ruchu drogowym, jak też w warunkach laboratoryjnych przy wykorzystaniu symulatorów jazdy.

EN

Driving a car is a complex activity which imposes cognitive workload. The multiplicity of tasks which the driver has to perform can lead to overload of the cognitive system. Cognitive workload limits resources, which are needed for safe driving. As a consequence attention distraction may occur which can result in traffic accident. Therefore, we need efficient research methods to study and detect cognitive workload. This paper consists of a review of methods used in researches on driver’s cognitive workload, their main advantages and disadvantages as well as their potential in applying them in research in real and virtual road-traffic conditions.

Słowa kluczowe

PL

uwaga; kierowca; badanie

EN

attention; driver; research

• Wydawca: Wydawnictwo ITS
• Czasopismo: Transport Samochodowy
• Rocznik: 2014
• Tom: z. 2
• Strony: 73--82
• Opis fizyczny: Bibliogr. 29 poz., rys.

Twórcy

autor

Łazowska E.

• Instytut Transportu Samochodowego

autor

Niezgoda M.

• Instytut Transportu Samochodowego

autor

Kruszewski M.

• Instytut Transportu Samochodowego

Bibliografia

• [1] Backs, R. W., Walrath, L. C., 1992. Eye movement and pupillary response indices of mental workload during visual search of symbolic displays. Applied Ergonomics, Volume 23, Issue 4, pp. 243–254.
• [2] Bicka-Capała, M., 2007. Przekład i Standaryzacja polskiej wersji skali NASA – TLX. Wojskowy Instytut Medycyny Lotniczej.
• [3] Caird, J. K., Chisholm, S. L., Lockhart, J., Do In-Vehicle Advanced Signs Enhance Older and Younger Drivers’ Intersection Performance? Driving Simulation and Eye Movement Results, International Journal Human-Computer Studies Vol. 66.
• [4] Groeger, J. A., 2002. Trafficking in cognition: applying cognitive psychology to driving. Transportation Research: Part F, 5(4), pp. 235–249.
• [5] Hart, S. G., Staveland, L.E, 1988. Development of NASA-TLX (Task Load Index): results of empirical and theoretical research (original research article). Advances in Psychology 52, pp. 139–183.
• [6] Ho, C., Spence, C., 2008. Multisensory Driver, Human Factors in Road and Rail Transport, pp. 1–35.
• [7] Holmqvist, K., 2011. Eye tracking: a comprehensive guide to methods and measures. Oxford; New York: Oxford University Press.
• [8] Klauer, S. G., Dingus, T. A., Neale, V. L., Sudweeks, J., Ramsey, D., 2006. The Impact of Driver Inattention on Near-Crash/Crash Risk: An Analysis Using the 100-Car Naturalistic Driving Study Data Department of Transport, DOT HS 810 594.
• [9] Lei, S., Welke, S., Roetting, M., 2009. Representation of driver’s mental workload in EEG data. In: D. de Waard, J., Godthelp, F.L., Kooi, K.A., Brookhuis (Eds.). Human Factors, Security and Safety, pp. 285–294.
• [10] Lei, S., Welke, S., Roetting, M., 2009. Representation of driver’s mental workload in EEG data. In: D. de Waard, J.,Godthelp, F.L., Kooi, K. A., Brookhuis (Eds.). Human Factors, Security and Safety, pp. 285–294.
• [11] Luximon, A., Goonetilleke, R.S., 1998. Continuous Subjective Workload Assessment Technique. Ergonomics for Global Quality and Productivity.
• [12] Marshall, S. P., 2007. Identifying cognitive state from eye metrics. Aviation, Space, and Environmental Medicine, 78, pp. B165–B175.
• [13] Mehler, B., Reimer, B., Coughlin, J. F., & Dusek, J. A., 2009. The impact of incremental increases in cognitive workload on physiological arousal and performance in young adult drivers. Transportation Research Record, 2138 (12), pp. 6–12.
• [14] Michon, J.A., 1985. A critical review of driver behaviour models: What do we know, what should we do? In L. Evans, and R.C. Schwinn (Eds.), Human Behavior and Traffic Safety, New York, Plenum Press, pp. 485–520.
• [15] Miura, T., 1990. Active function of eye movement and useful field of view in a realistic setting. In R. Goner, G. d’Ydewalle, & R. Parham (eds.), From Eye to Mind. Information Acquisition in Perception, Search, and Reading, pp. 119–127.
• [16] Patten, Ch. J. D., 2007. Cognitive workload and the driver. Understanding the effects of cognitive workload on driving from a human information processing perspective.
• [17] Patten, Ch. J. D., Kircher A., Östlund J., Nilsson L., 2004. Using mobile telephones: cognitive workload and attention resource allocation, Accident Analysis and Prevention 36 (2004) pp. 341–350.
• [18] Reason, J. T., Manstead, A., Stradling, S., Baxter, J. and Campbell, K., 1990. Errors and violations on the roads: A real distinction?, Ergonomics 33, p.p. 1315–1332.
• [19] Recarte, M.A., Pérez, E., Conchillo, A., Nunes, L.M., 2008. Mental workload and visual impairment: Differences between pupil, blink, and subjective rating. The Spanish Journal of Psychology, 11 (2), pp. 374–385.
• [20] Reid, G.B., Nygren, T.E., 1988. The Subjective Workload Assessment Technique: A Scaling Procedure for Measuring Mental Workload. Original Research Article Advances in Psychology 52, 185–218.
• [21] Salmon, P.M., Regan, M.A., Johnston, I., 2005. Human Error and Road Transport.
• [22] Savino, M. R., 2009. Standarized names and definitions for driving performance measures.
• [23] Son, J., Park, S., 2011. Cognitive Workload Estimation through Lateral Driving Performance, SAE Technical Paper 2011-28-0039.
• [24] Śpiewak, S., 2008. Dlaczego zupa z kamienia smakuje psychologom społecznym? O wykorzystywaniu manipulacji obciążeniem poznawczym w badaniach społecznych. Psychologia Społeczna 2008, Tom 3, pp. 23–40.
• [25] Tomasi, D., Chang, L., Caparelli, E.C., Ernst, T., 2007. Different activation patterns for working memory load and visual attention load. Brain Res. 1132, pp. 158–165.
• [26] Tsai, Y., Viirre, E., Strychacz, C., Chase, B., Jung, T., 2007. Task performance and eye activity: predicting behavior relating to cognitive workload. Aviation, Space, and Environmental Medicine 78, pp. B176-B185.
• [27] Veltman, J.A., Gaillard, A.W.K., 1996. Physiological indices of workload in a simulated flight task. Biological Psychology 42 (3), pp. 323–342.
• [28] World Health Organization, 2003. Global Status Report on Road Safety: Time for Action.
• [29] Zhang, Y., & Luximon, A., 2005. Subjective mental workload measures. Ergonomia IJE&HF 27 (3), pp. 199–206.