論文の概要: What's on your mind? A Mental and Perceptual Load Estimation Framework towards Adaptive In-vehicle Interaction while Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05564v1
• Date: Wed, 10 Aug 2022 21:19:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 13:29:17.974621
• Title: What's on your mind? A Mental and Perceptual Load Estimation Framework towards Adaptive In-vehicle Interaction while Driving
• Title（参考訳）: あなたはどう思いますか。 運転中の適応車内相互作用に対するメンタルおよび知覚的負荷推定フレームワーク
• Authors: Amr Gomaa, Alexandra Alles, Elena Meiser, Lydia Helene Rupp, Marco Molz and Guillermo Reyes
• Abstract要約: 精神的な作業量と知覚的負荷が心理生理学的次元に及ぼす影響を分析する。 これらの測定値の融合により、心的および知覚的負荷レベルを分類する。 我々は、最大89%のメンタルワークロード分類精度を報告し、リアルタイムに最小限のソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Several researchers have focused on studying driver cognitive behavior and mental load for in-vehicle interaction while driving. Adaptive interfaces that vary with mental and perceptual load levels could help in reducing accidents and enhancing the driver experience. In this paper, we analyze the effects of mental workload and perceptual load on psychophysiological dimensions and provide a machine learning-based framework for mental and perceptual load estimation in a dual task scenario for in-vehicle interaction (https://github.com/amrgomaaelhady/MWL-PL-estimator). We use off-the-shelf non-intrusive sensors that can be easily integrated into the vehicle's system. Our statistical analysis shows that while mental workload influences some psychophysiological dimensions, perceptual load shows little effect. Furthermore, we classify the mental and perceptual load levels through the fusion of these measurements, moving towards a real-time adaptive in-vehicle interface that is personalized to user behavior and driving conditions. We report up to 89% mental workload classification accuracy and provide a real-time minimally-intrusive solution.
• Abstract（参考訳）: 何人かの研究者は、運転中の車内相互作用に対する運転者の認知行動と精神負荷の研究に注力している。 精神的および知覚的負荷レベルによって異なる適応インターフェースは、事故の低減とドライバーエクスペリエンスの向上に役立つ。 本稿では,精神労働負荷と知覚負荷が心理生理学的次元に与える影響を分析し,車内相互作用の2つのタスクシナリオ(https://github.com/amrgomaaelhady/MWL-PL-estimator)において,メンタルおよび知覚負荷推定のための機械学習ベースのフレームワークを提供する。 車両のシステムに簡単に組み込める非侵入型センサーをオフザシェルフで使用しています。 統計的分析の結果,精神的な作業負荷は心理生理的次元に影響を及ぼすが,知覚的負荷は効果をほとんど示さないことが示された。 さらに、これらの測定の融合により、心的および知覚的負荷レベルを分類し、ユーザの行動や運転条件に合わせたリアルタイム適応車内インタフェースへと移行する。 我々は、最大89%のメンタルワークロード分類精度を報告し、リアルタイムに最小限のソリューションを提供する。

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