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自动驾驶晕车还怎么提高生产力?视觉空间训练大脑减少50%以上晕动病-凯发官网入口

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 emma chou • 2020-09-15 11:40:45 来源:前瞻网 e4711g0

理论上来说,自动驾驶汽车会让道路更安全、节省能源并提高机动性,但它们也可能会让一些人难受——晕车。

每个人都有晕车的经历,三分之一的人非常容易晕车。晕动病,有时也被称为旅行病,通常是指晕船、晕车、晕飞机,但也会在使用虚拟现实头盔或模拟器时感到头晕恶心不舒服。

视觉空间训练可以训练大脑减少晕车,为未来搭乘自动驾驶汽车的乘客提供一种潜在的治疗方法。华威大学wmg的研究人员使用该训练工具减少了超过50%的晕动病,并且发现它在驾驶模拟器和道路试验中都有效。

随着自动驾驶汽车的概念越来越接近我们的生活,减少晕车的必要性比以往任何时候都更加明显。预计由于潜在的车辆设计和人们对阅读或看电影等与驾驶无关的任务的渴望,晕动病将成为车辆搭乘者的一个重要因素。

事实上,根据摩根士丹利的预测,如果我们能够减少晕动病让人们可以在未来的汽车中阅读和工作,这种生产力的提升每年将带来5080亿美元的价值。

考虑到受影响的人数,对晕车的研究却相对较少,尤其是对晕动病和自动驾驶汽车的研究。

但是,近日,在一篇发表在《应用工效学》杂志上的“通过训练视觉空间能力来降低晕动病易感性的新方法”中,来自华威大学wmg的研究人员已经成功地减少了晕动病。

在这个项目中,研究人员发现,通过视觉空间训练,基本上可以训练大脑减少50%以上的晕动病。

该研究的参与者要么进入wmg 3xd模拟器进行驾驶模拟器试验,要么在路上进行驾驶试验,让他们像乘客一样四处行驶,模仿自动驾驶汽车的样子。

基线晕动病是在他们最初乘车时测量的,使用预先验证真实性的问卷来报告症状的严重程度。研究人员还用“快动病量表”来捕捉“实时”症状,要求参与者在0-20分的范围内对自己的恶心、不适和胃部问题进行评分。

在第一次测试后,参与者完成了各种笔和纸的视觉空间训练任务,每天一次,每次15分钟,持续两周。这包括一些练习,比如观察一组盒子的图案,并从三幅图中找出哪一幅是刚旋转过的原始图案,折纸任务以及理解空间图案。

训练期结束后,参与者参加了另一次晕车评估,记录显示晕车在驾驶模拟器中减少了51%,在路上试验中减少了58%。

“通过简单的‘大脑训练方式’任务训练,降低个人对晕车的敏感性,是未来交通系统(包括自动驾驶汽车)发展的巨大进步。” wmg的约瑟夫·史密斯博士说,“人为因素研究是关于凯发官网入口如何设计令人愉悦的产品和服务。在很长一段时间里,晕动病一直是许多人交通选择的一个重要限制,而这项研究为我们展示了一个解决这个问题的新方法。”

“我希望在未来,我们可以优化训练,使其成为一种短期的、高效的方法。想象一下,如果有人在等待一辆新型自动驾驶汽车的试驾时,他们可以坐在展厅里,在出门前用平板电脑做一些‘大脑训练谜题’,从而降低他们不适的风险。这种方法也很有可能用于其它领域,如海军工作人员或邮轮乘客晕船。我们对将这一新发现应用到虚拟现实耳机上感到特别兴奋。”

捷豹路虎公司的皮特•贝内特表示:“让我们未来的自动驾驶汽车尽可能对用户友好是关键。我们知道,晕车是我们需要研究的问题,因为很多人即使现在作为乘客也会有晕车的经历。”

“wmg的研究表明,晕动病是可以减少的,我们可以把这项研究纳入未来的汽车设计过程中。”

早在几年前,密歇根大学的研究人员已经在关注自动驾驶晕车的问题,并开发了一套通用晕车对策系统,在2018年获得了专利,为乘客的视觉边缘提供光线刺激,以模仿乘客可能看到的外部环境。这个系统消除了前庭神经输入和视觉输入之间的冲突。这一专利包括可穿戴设备和基于车辆的体现。

密歇根大学交通研究所的michael sivak和brandon schoettle与密歇根大学技术转让中心合作,将发明商业化。sivak说,大约有一半的成年人在行驶的车辆上看书时有时会晕车。

“随着自动驾驶汽车的引入,这一点更加重要。,”美国大学管理学院的研究教授sivak说。“在自动驾驶汽车中,每个人都将是乘客。所以你会有一个更大的潜在病源。驾驶员从驾驶中得到的保护将不复存在。”

sivak认为:“如果我们不解决晕车的问题,自动驾驶车辆的支持者所谈论的生产力提高就无从谈起。” 密歇根大学技术转让中心负责运输和电池商业化的副主任keith hughes表示,这项专利已经获得批准,他们将联系各种供应商和汽车制造商,以使密歇根大学的这项技术商业化。

编译/前瞻经济学人app资讯组

原文来源:

https://medicalxpress.com/news/2020-09-brain-motion-sickness.html

https://phys.org/news/2018-01-patented-motion-sickness-self-driving-cars.html

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