KR20130133244A - 인간-기계 인터페이스 수행평가를 위한 운전자 작업 부하 함수 결정 방법 및 운전자 작업 부하 함수의 용법 - Google Patents

인간-기계 인터페이스 수행평가를 위한 운전자 작업 부하 함수 결정 방법 및 운전자 작업 부하 함수의 용법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 모터 차량 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하기 위한 방법에 관한 것이다. 상기 방법은, 용이한 직무, 중간 직무, 및 어려운 직무를 포함하는 다양한 난이도의 다수의 교정 직무의 각각을 수행하는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하는 단계; 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 평가하기 위한 척도를 발생시키는 단계로서, 상기 척도는 각 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력의 객관적인 측정치에 기초하여 운전자에게 맞춤화된 것인, 상기 척도를 발생시키는 단계; 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하는 단계; 및 사용자 인터페이스가 운전자에게 적합한지를 결정하도록 상기 척도를 사용하여 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 평가하는 단계를 포함한다.

Description

인간-기계 인터페이스 수행평가를 위한 운전자 작업 부하 함수 결정 방법 및 운전자 작업 부하 함수의 용법{METHOD TO DETERMINE DRIVER WORKLOAD FUNCTION AND USAGE OF DRIVER WORKLOAD FUNCTION FOR HUMAN-MACHINE INTERFACE PERFORMANCE ASSESSMENT}
관련 출원의 상호 참조
본 출원은, 그 전체 내용이 참조에 의해 본원에 통합되는, 2010년 12월 30일자 출원된 미국 특허 가출원 제61/428,521호 및 2011년 12월 27일자 출원된 미국 실용신안 출원 제13/337,671호에 대한 우선권을 주장한다.
기술분야
본 발명은, 인간-기계 인터페이스 수행평가 및 맞춤을 위한 운전자 작업 부하 함수를 결정하는 방법 및 운전자 작업 부하 함수의 사용에 관한 것이다.
이 부문은 본 발명에 관련된 배경 정보를 제공하며, 배경 정보가 반드시 종래 기술은 아니다.
자동차 또는 항공기와 같은 차량의 작동은 전형적으로 운전자 또는 조작자가 사용자 인터페이스와 상호 작용할 것을 요구한다. 현대의 사용자 인터페이스는 다양한 그래픽 및 디지털 디스플레이 포맷을 포함할 수 있으며, 음성 명령, 터치 디스플레이, 및 조이스틱에 의한 것과 같은 다양한 다른 방식으로 작동될 수 있다. 현대의 사용자 인터페이스를 작동시키는 실력은 운전자들 사이에 서로 많이 다르다. 예를 들어, 전통적인 다이얼 속도계에 익숙한 나이 많은 운전자들은, 흔히 유사한 사용자 인터페이스를 포함하는 비디오 게임을 하면서 성장한 젊은 운전자들보다 현대의 사용자 인터페이스를 작동하는 것이 더욱 어려운 것을 알 수 있다.
특정 사용자 인터페이스를 작동하는데 요구되는 운전자의 능력 및 작업 부하를 측정할 뿐만 아니라, 특정 사용자 인터페이스에 대한 사용의 용이성을 평가하기 위해, 운전자는 때때로 주관적인 대답을 요구하는 일련의 질문에 대답하도록 요구된다. 예를 들어, 전화 통화를 신청하는 것과 같은 특정 직무에 대하여, 운전자는 다음의 일련의 질문을 요청받을 수 있다: 상기 직무를 완료하는 것이 가능했나; 작업 부하가 상기 직무에 괜찮았나; 상기 직무의 수행 동안 차량을 운전하는데 적절하게 집중할 수 있었나; 1부터 10의 척도에서, 상기 테스트를 완료하도록 사용자 인터페이스를 작동시키는 것이 전체적으로 얼마나 어려웠나?라는 질문이 주관적인 답을 요청하기 때문에, 특히 그/그녀의 숙련도를 과대 평가하거나 또는 그/그녀의 기본 능력(skill set)에서의 부족을 시인하는 것이 아주 황당해하는 운전자에 대하여, 특정 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자 능력의 정확한 평가에 도달하는 것은 어렵다. 그러므로, 출원인은 모터 차량 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하여, 사용자 인터페이스가 운전자의 능력에 맞춤화되는 것을 허용하는 방법을 발명하였다.
이 부문은 본 발명의 일반적인 요약을 제공하며, 그 전체적인 범위 또는 모든 특징의 포괄적인 개시가 아니다.
본 발명은 모터 차량 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하기 위한 방법을 제공한다. 방법은 다음의 단계를 포함한다: 용이한 직무, 중간 직무 및 어려운 직무를 포함하는 다양한 난이도의 다수의 교정 직무(calibration task)의 각각을 수행하는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하는 단계; 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 평가하기 위한 척도를 발생시키는 단계로서, 상기 척도는 각 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력의 객관적인 측정치에 기초하여 운전자에게 맞춤화된 것인, 상기 척도를 발생시키는 단계; 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하는 단계; 및 사용자 인터페이스가 운전자에게 적합한지를 결정하도록 상기 척도를 사용하여 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 평가하는 단계.
본 발명은 또한 모터 차량 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하기 위한 방법을 또한 제공한다. 상기 방법은, 운전 단독 직무, 운전 중 용이한 직무, 운전 중 중간 직무, 및 운전 중 어려운 직무를 포함하는 다양한 난이도의 다수의 교정 직무의 각각을 수행하는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하는 단계; 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 측정하기 위한 척도를 발생시키는 단계로서, 상기 척도는 각 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력의 객관적인 측정치에 기초하여 운전자에게 맞춤화된 것인, 상기 척도를 발생시키는 단계; 상기 척도를 사용하여 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하고 평가하는 단계; 및 상기 기능을 작동시키는 사용자의 능력에 기초하여 사용자 인터페이스를 사용자에게 맞추는 단계를 포함한다.
본 발명은 모터 차량 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하기 위한 방법을 또한 제공한다. 상기 방법은, 다양한 난이도의 다수의 교정 직무의 각각을 수행하는데 요구되는 운전자 작업 부하를 객관적으로 측정하는 단계; 사용자 인터페이스의 작동 동안 운전자에 부과되는 작업 부하를 측정하기 위한 척도를 발생시키는 단계로서, 상기 척도는 교정 직무의 수행 동안 운전자에 의해 사용된 작업 부하의 객관적인 측정에 기초하여 운전자에게 맞춤화된 것인, 상기 척도를 발생시키는 단계; 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 사용자에 의해 사용된 운전자 작업 부하를 객관적으로 측정하는 단계; 상기 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 사용자에 의해 사용된 작업 부하를 객관적으로 평가하는 단계; 및 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자에 의해 사용된 작업 부하를 최적화하도록 사용자 인터페이스를 운전자에게 맞추는 단계를 포함한다.
적용 가능성의 추가의 영역은 본 명세서에 제공되는 설명으로부터 명백하게 될 것이다. 본 요약에서의 설명 및 특정 예는 오직 예시의 목적을 위해 의도되며, 본 발명의 범위를 한정하도록 의도되지 않는다.
본원에 도시된 도면은 모든 가능한 실시를 위한 것이 아니라 오직 선택된 실시예의 예시적인 목적을 위한 것이며, 본 발명의 범위를 한정하도록 의도되지 않는다.
도 1은 본 발명에 따른 모터 차량 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하기 위한 방법을 도시한 도면;
도 2는 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하기 위한 디바이스를 도시한 도면;
도 3은 도 1의 방법의 예시적인 계산, 측정, 및 결과를 도시한 도면.
대응하는 도면 부호는 도면들 중 다수의 도면 전체의 대응하는 부분을 지시한다.
예의 실시예들은 첨부된 도면을 참조하여 보다 완전하게 지금 기술된다.
먼저 도 1을 참조하면, 모터 차량 사용자 인터페이스 또는 인간 기계 인터페이스(human machine interface: HMI)를 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하기 위한 방법은 대체로 도면 부호 (10)으로 도시된다. 블록(12)에서, 다양한 난이도의 다수의 교정 또는 기준 직무의 각각을 수행하는 운전자의 능력이 측정된다. 각 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력은 각 직무를 수행하는데 요구되는 운전자 작업 부하의 양에 관하여 측정될 수 있다. 다양한 난이도의 임의의 적절한 수의 교정 직무가 사용될 수 있다. 교정 직무는 본 명세서에서 추가로 기술된 도 2의 HMI 평가기 디바이스(30)와 같은 테스트 단말기 또는 컴퓨터를 사용하여 수행될 수 있다. 교정 직무는 정지 차량에서 또는 차량으로부터 떨어져, 및/또는 운전자가 차량을 운전하는 동안 수행될 수 있다. 교정 직무는 일(1)부터 십(10)까지의 척도와 같은 사전 결정된 작업 부하값이 할당되고, 1은 가장 용이한 것이며 10은 가장 어려운 것이다.
교정 직무는 인위적인 대용 직무(artificial surrogate task), 실제 직무(안면 타당 직무(face valid task)), 또는 그 조합일 수 있다. 예를 들어, 운전자는 단말기 또는 컴퓨터 상에 일련의 원들을 제시받을 수 있으며, 가장 큰 원 또는 원들을 가진 영역을 확인 및 터치하도록 요청받을 수 있다. 다수의 화살표들이 또한 운전자에게 디스플레이될 수 있으며, 운전자는, 그 화살표 또는 다른 것과는 차이가 나는 방향을 가리키고 있는 화살표들을 확인하고 이를 터치하도록 지시받을 수 있다. 원들과 화살표들의 패턴은 필요한 난이도의 직무에 따라서 변할 수 있다. 대용 직무는 하나 이상의 청각 또는 청력 테스트를 또한 포함할 수 있다. 그러므로, 대용 직무는 운전자의 인지, 시각, 조종, 주의, 집중, 또는 청각 작업 부하를 결정하기 위한 임의의 적절한 직무 또는 테스트를 포함할 수 있다.
또 다른 예시적인 대용 교정 직무는 일련의 번호를 운전자에게 제시하고, 특정 번호 또는 번호 시퀀스를 그/그녀에게 확인하도록 지시하는 것을 포함한다. 예를 들어 1과 9 사이의 번호 시퀀스가 휴대용 단말기 또는 컴퓨터 상에서 운전자에게 한번에 한 가지 번호씩 보여질 수 있다. 운전자가 특정 교정 직무를 위하여 목표 시퀀스를 볼 때, 그 또는 그녀는 단말기의 좌우 버튼을 동시에 누르도록 지시받을 것이다. 용이한 직무에 대하여, 운전자는 번호 "5"가 디스플레이되면 양쪽 버튼을 누르도록 지시받을 수 있다. 중간 난이도의 직무에 대하여, 마지막 3개의 번호가 짝수였으면, 운전자는 양쪽 버튼을 누르도록 지시받을 수 있다. 난이한 직무에 대하여, 디스플레이되는 번호가 이전에 2개의 번호들인 것 같으면, 운전자는 양쪽 버튼을 누르도록 지시받을 수 있다.
교정 직무는 차량에서 또는 모형 사용자 인터페이스 상에서 수행되는 실제 또는 비인위적(non-artificial) 안면 타당 직무를 포함할 수 있다. 실제 또는 비인위적 안면 타당 직무는 예를 들어 다음 중 하나 이상을 포함한다: 75℉까지 온도를 증가시키는 것; HVAC 팬 속도를 1레벨 증가시키거나 또는 감소시키는 것; 예를 들어 냉방에서 환기 모드로 HVAC 모드를 변화시키는 것; 단일의 라디오 방송국을 프리세팅하는 것; 라디오 볼륨을 1레벨 증가시키거나 감소시키는 것; 전화받는 것; GPS 네비게이션 루트를 프로그램하는 것 등. 대용 또는 인위적 직무와 마찬가지로, 각각의 이러한 교정 직무에는 1 내지 10의 범위내의 사전 결정된 레벨의 난이도가 할당된다.
교정 직무는 운전 단독 직무(drive only task)뿐만 아니라 운전 중 수행되는 용이한, 중간 및 어려운 직무를 포함할 수 있다. 예를 들어, 운전 단독 직무는 일(1)의 작업 부하값이 할당되고; 3개의 수평 화살표의 배열로부터 수직 화살표를 선택하는 것과 같이 운전 중 수행되는 용이한 직무는 삼(3)의 값이 할당되고; 9개의 수평 화살표로부터 수직 화살표를 선택하는 것과 같은 중간 직무는 오(5)의 값이 할당되고; 20개 이상의 다수의 작은 원으로부터 2개의 가장 큰 원을 선택하는 것과 같이, 운전 중 어려운 직무는 팔(8)의 값이 할당될 수 있다. 교정 직무는 또한 HAVC 팬 속도를 변화시키는 것과 같은 하나 이상의 안면 타당 직무를 포함할 수 있다.
각 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력은 다양한 적절한 방식들 중 임의의 하나의 방식으로 객관적으로 측정된다. 운전자의 능력은, 수행(속도, 차선내 위치, 직무 시간과 같은), 인지(시선 추적, 일별 시간, 전체 시간, 빈도와 같은), 및/또는 생리(뇌파 활동도, 심박동수, 심박동수 변동성, 호흡과 같은)에 대해 측정될 수 있다. 예를 들어, 다음의 수행 파라미터 중 임의의 하나 이상이 각 직무마다 측정될 수 있다: 초(second) 단위의 전체 직무 시간, 운전자의 시선이 도로에서 벗어나는 시간의 백분율; 사용자 인터페이스에 대한 중요한 일별(critical glances)의 호횟수; 심박동수 및 심박동수 변동성; 체액 배출(body precipitation), 예를 들어 땀에 젖은 손바닥을 측정할 수 있는 피부 저항 또는 전도 레벨(SRL); 및 뇌파 활동도(EEG).
수행 파라미터는 임의의 적절한 형태의 측정 장비 또는 디바이스를 사용하여 각 수행 파라미터마다 원시 파라미터 스코어(raw parameter score)에 도달하도록 측정될 수 있다. 예를 들어, 운전자 손바닥의 피부 저항 레벨은 조향륜 상에 배치된 센서로 측정될 수 있다. 심박동수는 심전도(ECG) 또는 조향륜에 있는 센서로 측정될 수 있다. 뇌파는 EEG 센서 전극 네트에 의한 것과 같은 뇌파 전위 기록술(EEG)을 사용하여 측정될 수 있다. 전두부, 후두부, 정중선, 및 센서 모터 영역에서의 활동도와 같은 임의의 적절한 뇌파 파라미터가 측정될 수 있다. 측정될 수 있는 뇌파 주파수 범위는 다음을 포함한다: 알파(8-12 ㎐); 베타(13-20 ㎐); 고 베타(17-20 ㎐); 저 베타(13-16 ㎐); 세타(3.5-7.5); 델타(0.5-3 ㎐); 및 감마(21-50 ㎐). 직무의 수행 동안 감속 및 지정된 차선에서 정지하는 능력과 같은 운전 수행이 또한 측정될 수 있다.
측정 장비는, 휴대 가능하고 수행 파라미터를 측정하는데 필요한 모든 장비를 포함할 수 있는 HMI 평가기 디바이스(30, 도 2)가 포함될 수 있다. 운전자의 작업 부하 및 각 직무를 수행하는 능력을 측정하도록 제조자 및/또는 딜러에게 키트가 제공될 수 있다. 그런 다음, 결과는 운전자의 능력에 맞는 사용자 인터페이스를 지정하도록 제조자 또는 딜러에 의해 사용될 수 있다.
도 2를 추가로 참조하여, HMI 평가기 디바이스(30)는 대체로 다수의 입력 디바이스(예를 들어, 터치 스크린, 실제 및 가상 스위치, 슬라이더 및/또는 노브(knob) 등)를 구비한 인터페이스(32), 컨트롤러(34), 다수의 생리학적 센서(36)(예를 들어, EEG, EKG 및 SLC 센서를 포함함), 시선 추적 센서(38), 차량 데이터 입력부(40)(예를 들어, 조향륜 각도, 속도, 횡가속도, 및 차선 이탈을 포함함), 디스플레이(42) 및 오디오 시스템(54)을 포함한다. 디바이스(30)는 예를 들어 차량간에 용이하게 운반될 수 있는 콤팩트 조립체 또는 키트로 패키지될 수 있다.
인터페이스(32)는 터치 스크린(44), 키패드, 조이스틱, 또는 다수의 다른 버튼 또는 입력부들 중 임의의 하나를 통하는 것과 같이 다양한 방식으로 운전자 또는 사용자 입력을 받아들일 수 있다. 예를 들어, 대용 직무가 다수의 수평 화살표들로부터 수직 화살표의 선택을 포함하면, 그 화살표들은 터치 스크린(44) 상에 디스플레이될 수 있으며, 수직 화살표가 터치 스크린(44)을 사용하여 선택될 수 있다. 인터페이스(32)는 컨트롤러(34)와 통신하고, 인터페이스(32)의 입력을 컨트롤러(34)로 전달한다.
컨트롤러(34)는 메모리(46), 프로세서 또는 컴퓨터(48), 및 신호 증폭기 및 조정기(50)를 포함한다. 컨트롤러(34)는 생리학적 센서(36)와 시선 추적 센서(38)로부터 입력을 수신하고, 운전자 작업 부하 함수(driver workload function: DWF)의 견지에서 각 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하기 위하여 운전자 수행(40)에 관한 차량 데이터를 수신한다. DWF는 예를 들어 인식 작업 부하, 시각적 작업 부하, 조종 작업 부하, 음향 작업 부하 중 하나 이상에 기초하며, 이에 대해서는 후술할 것이다. 교정 직무의 수행 파라미터 측정치 및 결과는 디스플레이(42) 상에 디스플레이되고, 데이터 통신(52)을 통해 디스플레이(42)로 전송될 수 있다. 도 1의 블록(14)을 참조하면, 각 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력은 운전자에게 맞춤화되는 작업 부하 척도 또는 계측(meter)을 발생시키는데 사용된다. 상기 척도는 궁극적으로 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 측정하도록 사용될 수 있다. 각 측정된 수행 파라미터에 대한 DWF 가중치 또는 가중 파라미터 값은, 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력에 대한 수행 파라미터의 관련성 및 중요도에 기초하여, DWF 인자 또는 가중치를 원시 파라미터 스코어에 곱하는 것에 의해 도출된다. 예를 들어, 시각 파라미터 또는 인자들이 전형적으로 다른 것들보다 중요하기 때문에, 시각 수행 파라미터는 가장 큰 가중치가 주어진다. 그러므로, 도로에서 벗어나는 시각적 일별 시간의 백분율은 0.6의 DWF 인자가 할당될 수 있으며, 이는 예를 들어 SRL 파라미터에 할당된 0.15의 DWF 인자보다 크다.
원 스코어(raw score)의 절대 수치값으로 인하여 하나 이상의 수행 파라미터에 너무 많거나 적은 가중치가 주어지는 것을 방지하도록, 각 수행 파라미터는 스케일링된다(scaled). 예를 들어, 피부 저항 레벨(SRL)이 약 25 mohm(0.025 ohm = 2.5E-2)으로 측정되고 측정된 EEG 레벨이 4E-6 J이면, 측정된 SRL값은 EEG값보다 높은 대략 4 자릿수이다. EEG값과 SRL값이 운전자 작업 부하 함수에서 동일한 중요도 또는 가중치를 부여받으면, SRL값은 그 절대 수치값의 더욱 큰 크기로 인하여 그야말로 과 가중될(over weighted) 것이다. 그러므로, 각 수행 파라미터의 원 스코어는 측정된 값들 사이의 임의의 절대 수치적 차이를 감소시키거나 제거하도록 척도 인자(scale factor)가 곱해진다.
각 파라미터에 할당된 DWF 인자 및 척도 인자가 곱해진 후에, 각각의 교정 직무에 대한 각 수행 파라미터의 DWF 가중치는 각 교정 직무에 대한 전체 DWF 가중치를 도출하도록 합산된다. 각 교정 직무에 대한 전체 DWF 가중치는 그런 다음, 예를 들어, 선형 또는 비선형 스트레치 계수(stretch coefficient)를 갖는, 임의의 적절한 방식에 의해 1 내지 10의 운전자 작업 부하 척도로 스트레칭된다. 그 결과는 각 교정 직무에 대한 최종 스트레칭된 DWF 값이며, 각각의 이것은 그런 다음 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 측정하기 위한 척도를 발생시키도록 1 내지 10의 운전자 작업 부하 척도가 각각 도표화되며, 상기 척도는 각 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력의 객관적인 측정치에 기초하여 운전자에게 맞춰진다. 이러한 계산은 컨트롤러(34)의 CPU(48)에 의해 수행될 수 있다.
컨트롤러(34)의 CPU(48)를 사용하여 수행될 수 있는, 운전자에게 맞춤화된 작업 부하 척도의 발생은 도 3에 있는 예와 관련하여 추가로 지금 설명된다. 도 3의 예에서, 4개의 상이한 교정 직무가 수행되었다: 운전 단독 직무; 운전하는 한편 3개의 수평 화살표의 배열로부터 수직 화살표를 선택, 이는 저 난이도의 직무임; 운전하는 한편 9개의 수평 화살표로부터 수직 화살표를 선택, 이는 중간 난이도의 직무임; 및 운전하는 한편 20개 이상의 다수의 작은 원들로부터 2개의 가장 큰 원을 선택, 이는 고 난이도의 직무임. 운전 단독 직무에는 1의 사전 결정된 작업 부하값이 할당되었으며, 저 난이도 직무에는 3의 작업 부하값이 할당되었고, 중간 난이도의 직무에는 5의 작업 부하값이 할당되었으며, 고 난이도 직무에는 8의 작업 부하값이 할당되었다. 3개의 모든 교정 직무들이 대용 직무로서 기술되었지만, 교정 직무는 하나 이상의 안면 타당 직무를 포함할 수 있다. 예를 들어, 저 난이도 직무는 HVAC 속도를 변화시키는 것을 포함할 수 있으며, 중간 난이도 직무는 라디오 프리셋을 설정하는 것을 포함할 수 있고, 고 난이도 직무는 네비게이션 루트를 설정하는 것을 포함할 수 있다. 그러므로, 작업 부하 척도는 모든 대용 직무, 모든 안면 타당 직무, 또는 대용 및 안면 타당 직무의 조합에 기초하여 발생될 수 있다. 대용 및 안면 타당 직무의 조합이 사용될 때, 사용된 대용 직무의 번호는 사용된 안면 타당 직무의 번호보다 클 수 있다.
도 3의 예에서, 다음의 수행 파라미터가 측정되었다: 초 단위의 전체 직무 시간; 도로에서 벗어나는 시각 일별 시간의 %; 모터 차량 사용자 인터페이스 또는 HMI에 대해 중요한 일별의 수; 분당 맥박에서의 심박동수 값(HRV); 옴 단위의 피부 저항 레벨(SRL); 뇌파 EEG 베타 1; 및 뇌파 EEG 베타 2. 각 수행 파라미터에는 각 파라미터의 중요도에 기초한 DWF 인자 가중치가 할당되었다. 예를 들어, 도로에서 벗어나는 시각 일별 시간의 %와 사용자 인터페이스에 대한 중요한 일별의 수는 가장 중요하도록 사전 결정되었으며, 그러므로 0.6의 가장 높은 DWF 인자가 주어진다. 전체 직무 시간은 두번째로 가장 중요한 인자로서 결정되었으며 0.25의 DWF 값이 할당된다. HRV는 0.22의 DWF 인자에 의해 세번째로 순위가 매겨졌다. SRL 및 EEG 베타 1은 각각 0.15의 DWF 인자에 의해 동등하게 가중되었다. EEG 베타 2는 가장 낮은 중요도의 파라미터이도록 결정되었으며, 그러므로 0.1의 가장 적은 DWF 인자가 할당되었다.
각 원시 파라미터 스코어의 값은 먼저 기준값에 비교된다. 예를 들어 그리고 운전 중 수행되는 중간 난이도 직무에 대한 분당 90 맥박수(bpm)의 경우, 90 bpm이 오로지 운전(운전 단독) 중일 때만 측정된 81 bpm 기준보다 9 bpm 만큼 더 크기 때문에, 9 bpm 차이는 0.198의 DWF 가중치를 도출하도록 0.22의 DWF 인자와 10의 척도에 의해 곱해진다. 각 원 스코어가 DWF 인자들과 각 파라미터의 척도 인자에 의해 곱해진 후에, 각 측정된 파라미터에 대한 결과적인 DWF 가중치들이 합계되면 전체 DWF 가중치가 도출된다. 그러므로, 예에서, 각 교정 직무에 대해, 전체 DWF 가중치는 운전 단독에 대해 1.25이었고; 운전 중 수행된 저 난이도 직무에 대해 2.96이었으며; 운전 중 수행된 중간 난이도 직무에 대해 4.33이었고; 운전 중 수행된 고 난이도 직무에 대해 6.82이었다.
각 직무에 대해 전체 DWF 가중치는 그런 다음 단순 선형 또는 비선형 스트레치 계수와 같은 스트레치 함수 계수를 사용하여 "스트레칭"된다. 이 예에서, 사용된 스트레치 함수 계수는 1.0965이었다. 그러므로, 각각의 전체 DWF 가중치는 이 계수가 곱해진다. 그 결과는 오직 운전 직무에 대해 1.37; 저 난이도 직무에 대해 3.24; 중간 난이도 직무에 대해 4.75; 고 난이도 직무에 대해 7.48의 최종 스트레칭된 DWF 값이었다. 그러므로, 테스트받는 특정 운전자에 대하여, 운전 단독 및 저 난이도 직무를 수행하기 위한 그/그녀의 작업 부하는 예상된 것보다 큰 한편, 중간 및 고 난이도 직무를 수행하는 경력있는 그/그녀의 작업 부하는 예상된 것보다 작았다.
도 1의 블록(16)을 참조하여, 운전자 맞춤형 최종 스트레칭된 DWF 척도는 사용자 인터페이스를 작동시키는 실제 직무를 수행하기 위한 그/그녀의 능력과 작업 부하를 객관적으로 평가하는데 사용될 수 있다. 예를 들어 그리고 도 3에 있는 예를 참조하여, 운전 중 라디오 방송국을 변경하는 실제의 HMI 직무를 수행하기 위한 수행 파라미터의 DWF 가중치는 3.80의 전체 DWF 가중치를 도출하도록 합계되었으며, 이 값은 4.17의 최종 스트레칭된 DWF 값을 도출하도록 1.0965의 스트레치 함수 계수가 곱해진다. 그러므로, 이러한 특정 운전자에 대하여, 운전하는 동안 라디오 방송국을 변경하는 직무는 이 운전자에 대하여 용이 및 중간 난이도의 직무 사이의 약 중간으로 순위가 매겨졌다.
각 직무에 대한 최종 스트레칭된 DWF 값을 도출하도록 사용자 인터페이스를 사용하는 운전자가 수행하는 다양한 다른 직무에 대해 동일한 방법 및 계산이 반복될 수 있다. 모든 최종 스트레칭된 DWF 값의 합은 운전자에 대한 그래픽 사용자 인터페이스/다모드 인터페이스 값(GUI/MMI 값)을 도출하도록 직무의 수에 의해 나누어진다. 그러므로, 일련의 상이한 직무를 수행한 후에, 운전자의 전체적인 GUI/MMI 값이 예를 들어 7보다 크면, 사용자 인터페이스는 운전자를 위해 단순화되어야 한다. 역으로, 운전자의 전체 GUI/MMI 값이 예를 들어 2보다 작으면, 운전자는 더욱 많은 특징을 포함하는 보다 복잡한 사용자 인터페이스를 제공받을 수 있다. 이러한 방식으로, 모터 차량 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력은, 특정 사용자 인터페이스가 도 1의 블록(18)에 설명된 바와 같이 운전자의 숙련도에 적절한지를 평가하도록 객관적으로 결정될 수 있다. 도 1의 블록(20)을 참조하면, 사용자 인터페이스는 그런 다음 운전자에게 적절하게 맞춤화되도록 변경될 수 있다.
사용자 인터페이스 및/또는 그 다양한 기능을 작동시키는 운전자의 능력 또는 작업 부하를 개관적으로 평가하는 능력은 특정 운전자 또는 사용자에게 사용자 인터페이스를 더욱 정밀하게 맞추는 능력을 제조자 및/또는 딜러에게 제공한다. 예를 들어, 높은 GUI/MMI 값을 기록하는 나이 많은 사람에게는 단순화된 데이터베이스가 제공될 수 있으며, 낮은 GUI/MMI 값을 기록하는 젊은 컴퓨터 숙련자에게는 더욱 많은 수의 특징을 가진 보다 진보된 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
상기된 바와 같이 각 교정 직무에 대한 최종 스트레칭된 DWF에 기초하여 작업 부하 척도를 발생시키는 것에 부가하여, 각 파라미터에 대한 원시 파라미터 스코어는 작업 부하 척도 상에 표시화될 수 있다. 예를 들어 그리고 도 3의 예의 HRV 파라미터를 참조하면, 단지 81 bpm의 운전 단독 심박동수는 운전 단독 직무가 1의 작업 부하값을 할당받기 때문에 1의 작업 부하값으로 표시된다. 유사하게, 85 bpm의 저 난이도 직무 심박동수는 3의 작업 부하값을 할당받고; 90 bpm의 중간 난이도 직무 심박동1수는 5의 작업 부하값을 할당받고; 100의 고 난이도 직무 심박동수는 8의 작업 부하값을 할당받는다. 라디오를 변경하는 HMI 직무에 대한 원시 파라미터 스코어는 87 bpm이었으며, 그러므로, HRV에 대하여, 라디오를 변경하는 것은, 운전자에게 맞춤화된 작업 부하 척도에서 약 4의 작업 부하 난이도를 가지는데, 이는 87 bpm이 대용 직무의 수행 동안 관측되는 85 bmp와 90 bpm 사이의 대략 중간이기 때문이다.
임의의 수의 다른 수행 파라미터는 특정 수행 파라미터의 견지에서 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력의 객관적 평가를 제공하도록 앞의 문단에서 기술된 것과 동일한 방식으로 운전자의 작업 부하 척도에 부가될 수 있다. 이러한 방식으로, 운전자의 능력에 대한 서로 다른 수행 파라미터의 효과가 분리될 수 있다. 예를 들어, 라디오를 변경하는 HMI 직무의 경우, 운전자가 대부분의 수행 파라미터에 대해, 직무가 중간 난이도라는 것을 나타내는 4를 기록하되, 가장 중요한 파라미터 중 하나인, 도로에서 벗어나는 일별 시간의 %에 대해 7을 기록하면, 그 직무는 운전자에게 너무 어렵다고 결정될 수 있다. 사용자 인터페이스는 운전자에 대해 도로에서 벗어나는 일별 시간의 %을 감소시키도록 특정 방식으로 변경될 수 있으며, 그러므로, 운전자의 결점을 다루도록 맞춤화될 수 있다. 운전자에게 전체적인 GUI/MMI 값을 제공하도록, 각 수행 파라미터에 대한 작업 부하 난이도가 평균화될 수 있다.
실시예의 이전의 설명이 예시 및 기술의 목적을 위해 제공되었다. 이는 본 발명을 포괄적인 것으로 또는 제한하도록 의도되지 않는다. 특정 실시예의 개별적인 요소 또는 특징들은 일반적으로 특정 실시예로 한정되지 않지만, 적용 가능한 경우에, 특별히 도시되거나 기술되지 않을지라도, 교환 가능하거나 또는 선택된 실시예에서 사용될 수 있다. 요소 또는 특징들은 다양한 방식으로 변경될 수 있다. 이렇나 변경은 본 발명으로부터 벗어나는 것으로서 간주되지 않으며, 모든 이러한 변형은 본 발명의 범위 내에 포함되도록 의도된다.

Claims (20)

  1. 모터 차량 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하기 위한 방법으로서,
    용이한 직무, 중간 직무 및 어려운 직무를 포함하는 다양한 난이도의 다수의 교정 직무의 각각을 수행하는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하는 단계;
    상기 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 평가하기 위한 척도를 발생시키는 단계로서, 상기 척도는 각 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력의 객관적인 측정치에 기초하여 운전자에게 맞춤화된 것인, 상기 척도를 발생시키는 단계;
    상기 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하는 단계; 및
    상기 사용자 인터페이스가 운전자에게 적합한지를 결정하도록 상기 척도를 사용하여 상기 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 평가하는 단계를 포함하는, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 교정 직무는, 운전자에게 제시되는 일련의 번호의 패턴을 확인하는 것; 운전자에게 디스플레이되는 다수의 원 중에서 원 크기의 차이를 확인하는 것; 및 운전자에게 디스플레이되는 다수의 화살표 중에서 다른 방향의 화살표를 확인하는 것 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력은, 각 교정 직무에 대하여, 상기 교정 직무를 수행하는데 요구되는 시간의 전체량; 운전자의 시선이 도로에서 벗어난 시간의 양; 심박동수; 피부 습기 레벨; 체온; 뇌파 활동도; 또는 시선 움직임 중 적어도 하나를 측정하는 것에 의해 객관적으로 측정되는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 교정 직무 중 적어도 하나는 차량을 운전하는 것을 포함하는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력은 인터페이스, 컨트롤러, 적어도 하나의 생리학적 센서, 시선 추적 센서, 차량 데이터용 입력부, 디스플레이 및 오디오 시스템을 포함하는 휴대용 평가기 디바이스로 객관적으로 측정되는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 척도는 1 내지 10의 범위로 이루어진 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능은 라디오를 작동시키거나; 온도(climate) 제어를 작동시키거나; 휴대폰을 작동시키거나; 또는 정속 주행 제어를 작동시키는 안면 타당 직무(face valid task) 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 상기 운전자의 객관적으로 평가된 능력에 기초하여 상기 사용자 인터페이스를 변경하는 단계를 추가로 포함하는, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스를 포함하는 모터 차량을 추가로 포함하는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 교정 직무의 각각을 수행하는 운전자의 능력에 대응하는 다수의 운전자 작업 함수를 발생시키는 단계를 추가로 포함하는, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 운전자 작업 함수 사이의 절대 수치적 차이를 적어도 감소시키도록 각각의 운전자 작업 함수를 스케일링하는 단계를 추가로 포함하는, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 운전자의 능력은, 상기 기능의 작동 동안, 요구되는 시간의 전체량; 운전자의 시선이 도로에서 벗어난 시간의 양; 심박동수; 피부 습기 레벨; 체온; 뇌파 활동도; 또는 시선 움직임 중 적어도 하나를 측정하는 것에 의해 객관적으로 측정되는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 수행하는 운전자의 능력은 휴대용 평가기 디바이스에 의해 객관적으로 측정되는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  14. 모터 차량 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하기 위한 방법으로서,
    운전 단독 직무, 운전 중 용이한 직무, 운전 중 중간 직무, 및 운전 중 어려운 직무를 포함하는 다양한 난이도의 다수의 교정 직무의 각각을 수행하는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하는 단계;
    상기 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 측정하기 위한 척도를 발생시키는 단계로서, 상기 척도는 각 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력의 객관적인 측정치에 기초하여 운전자에게 맞춤화된 것인, 상기 척도를 발생시키는 단계;
    상기 척도를 사용하여 상기 모터 차량 사용자 인테페이스의 기능을 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하고 평가하는 단계; 및
    상기 기능을 작동시키는 사용자의 능력에 기초하여 상기 사용자 인터페이스를 사용자에게 맞추는 단계를 포함하는, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 교정 직무를 수행하는 운전자의 능력은, 각 교정 직무에 대하여, 상기 교정 직무를 수행하는데 요구되는 시간의 전체량; 운전자의 시선이 도로에서 벗어난 시간의 양; 심박동수; 피부 습기 레벨; 체온; 뇌파 활동도; 또는 시선 움직임 중 적어도 하나를 측정하는 것에 의해 객관적으로 측정되는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  16. 제14항에 있어서, 상기 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 운전자의 능력은, 상기 기능의 작동 동안, 요구되는 시간의 전체량; 운전자의 시선이 도로에서 벗어난 시간의 양; 심박동수; 피부 습기 레벨; 체온; 뇌파 활동도; 또는 시선 움직임 중 적어도 하나를 측정하는 것에 의해 객관적으로 측정되는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  17. 제14항에 있어서, 상기 다수의 교정 직무의 각각을 수행하는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하는 단계는 상기 교정 직무을 수행하도록 운전자의 요구된 작업 부하를 측정하는 단계를 포함하는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  18. 모터 차량 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자의 능력을 객관적으로 측정하기 위한 방법으로서,
    다양한 난이도의 다수의 교정 직무의 각각을 수행하는데 요구되는 운전자 작업 부하를 객관적으로 측정하는 단계;
    상기 사용자 인터페이스의 작동 동안 운전자에 부과되는 작업 부하를 측정하기 위한 척도를 발생시키는 단계로서, 상기 척도는 상기 교정 직무의 수행 동안 운전자에 의해 사용된 작업 부하의 객관적인 측정에 기초하여 운전자에게 맞춤화된 것인, 상기 척도를 발생시키는 단계;
    상기 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 사용자에 의해 사용된 운전자 작업 부하를 객관적으로 측정하는 단계;
    상기 상기 모터 차량 사용자 인터페이스의 기능을 작동시키는 운전자에 의해 사용된 작업 부하를 객관적으로 평가하는 단계; 및
    상기 사용자 인터페이스를 작동시키는 운전자에 의해 사용된 작업 부하를 최적화하도록 사용자 인터페이스를 운전자에게 맞추는 단계를 포함하는, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  19. 제18항에 있어서, 상기 모터 차량 사용자 인터페이스의 다수의 기능을 작동시키는 운전자에 의해 사용된 작업 부하를 객관적으로 평가하는 단계; 및
    상기 모터 차량 사용자 인터페이스을 작동시키는 운전자에 의해 포괄적으로 사용된 작업 부하를 확인하도록 다수의 기능의 각각을 작동시키도록 사용되는 작업 부하의 평균을 계산하는 단계를 추가로 포함하는, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
  20. 제18항에 있어서, 상기 교정 직무의 각각을 수행하는데 요구되는 운전자 작업 부하는, 각 교정 직무에 대하여, 상기 교정 직무를 수행하는데 요구되는 시간의 전체량; 운전자의 시선이 도로에서 벗어난 시간의 양; 심박동수; 피부 습기 레벨; 체온; 뇌파 활동도; 또는 시선 움직임 중 적어도 하나를 측정하는 것에 의해 객관적으로 측정되는 것인, 운전자 능력의 객관적 측정 방법.
KR1020137017904A 2010-12-30 2011-12-28 인간-기계 인터페이스 수행평가를 위한 운전자 작업 부하 함수 결정 방법 및 운전자 작업 부하 함수의 용법 KR101853304B1 (ko)

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Families Citing this family (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8606512B1 (en) 2007-05-10 2013-12-10 Allstate Insurance Company Route risk mitigation
US10096038B2 (en) 2007-05-10 2018-10-09 Allstate Insurance Company Road segment safety rating system
US9932033B2 (en) 2007-05-10 2018-04-03 Allstate Insurance Company Route risk mitigation
US9946334B2 (en) 2010-12-30 2018-04-17 Denso International America, Inc. Method to determine driver workload function and usage of driver workload function for human-machine interface performance assessment
US8918794B2 (en) * 2011-08-25 2014-12-23 Empire Technology Development Llc Quality of service aware captive aggregation with true datacenter testing
US9372538B2 (en) * 2012-09-28 2016-06-21 Denso International America, Inc. Multiple-force, dynamically-adjusted, 3-D touch surface with feedback for human machine interface (HMI)
US9510067B2 (en) 2012-10-18 2016-11-29 GM Global Technology Operations LLC Self-diagnostic non-bussed control module
US9092020B2 (en) * 2013-10-08 2015-07-28 GM Global Technology Operations LLC Calibration data selection
US9355423B1 (en) 2014-01-24 2016-05-31 Allstate Insurance Company Reward system related to a vehicle-to-vehicle communication system
US10096067B1 (en) 2014-01-24 2018-10-09 Allstate Insurance Company Reward system related to a vehicle-to-vehicle communication system
US9390451B1 (en) 2014-01-24 2016-07-12 Allstate Insurance Company Insurance system related to a vehicle-to-vehicle communication system
US10783586B1 (en) 2014-02-19 2020-09-22 Allstate Insurance Company Determining a property of an insurance policy based on the density of vehicles
US10783587B1 (en) 2014-02-19 2020-09-22 Allstate Insurance Company Determining a driver score based on the driver's response to autonomous features of a vehicle
US10803525B1 (en) 2014-02-19 2020-10-13 Allstate Insurance Company Determining a property of an insurance policy based on the autonomous features of a vehicle
US10796369B1 (en) 2014-02-19 2020-10-06 Allstate Insurance Company Determining a property of an insurance policy based on the level of autonomy of a vehicle
US9940676B1 (en) 2014-02-19 2018-04-10 Allstate Insurance Company Insurance system for analysis of autonomous driving
DE102014218806A1 (de) * 2014-09-18 2016-03-24 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren, Vorrichtung, System, Computerprogramm und Computerprogrammprodukt zur Anzeige von Einflussfaktoren von Fahrstreckenabschnitten auf ein Fahrzeug
US9747812B2 (en) 2014-10-22 2017-08-29 Honda Motor Co., Ltd. Saliency based awareness modeling
CA2975617C (en) 2015-02-05 2021-05-18 Uber Technologies, Inc. Programmatically determining location information in connection with a transport service
US9376117B1 (en) * 2015-03-23 2016-06-28 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driver familiarity adapted explanations for proactive automated vehicle operations
EP3075591B1 (en) * 2015-04-02 2018-11-07 Honda Research Institute Europe GmbH Method for improving ergonomics of a vehicle cockpit
US10204528B2 (en) 2015-08-05 2019-02-12 Uber Technologies, Inc. Augmenting transport services using driver profiling
GB2542560B (en) * 2015-09-21 2019-02-20 Jaguar Land Rover Ltd Vehicle interface apparatus and method
US10269075B2 (en) * 2016-02-02 2019-04-23 Allstate Insurance Company Subjective route risk mapping and mitigation
US10672198B2 (en) 2016-06-14 2020-06-02 Uber Technologies, Inc. Trip termination determination for on-demand transport
US10129221B1 (en) 2016-07-05 2018-11-13 Uber Technologies, Inc. Transport facilitation system implementing dual content encryption
US10319253B2 (en) * 2017-01-06 2019-06-11 International Business Machines Corporation Cognitive workload awareness
US10371542B2 (en) 2017-02-17 2019-08-06 Uber Technologies, Inc. System and methods for performing multivariate optimizations based on location data
US10445950B1 (en) 2017-03-27 2019-10-15 Uber Technologies, Inc. Vehicle monitoring system
US10402771B1 (en) * 2017-03-27 2019-09-03 Uber Technologies, Inc. System and method for evaluating drivers using sensor data from mobile computing devices
US11609579B2 (en) 2019-05-01 2023-03-21 Smartdrive Systems, Inc. Systems and methods for using risk profiles based on previously detected vehicle events to quantify performance of vehicle operators
US11262763B2 (en) 2019-05-01 2022-03-01 Smartdrive Systems, Inc. Systems and methods for using risk profiles for creating and deploying new vehicle event definitions to a fleet of vehicles
US11300977B2 (en) * 2019-05-01 2022-04-12 Smartdrive Systems, Inc. Systems and methods for creating and using risk profiles for fleet management of a fleet of vehicles
CN110688550A (zh) * 2019-09-06 2020-01-14 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 一种认知负荷评价方法、装置、系统及存储介质
US11494517B2 (en) 2020-02-12 2022-11-08 Uber Technologies, Inc. Computer system and device for controlling use of secure media recordings
US20230200285A1 (en) 2020-07-16 2023-06-29 Kubota Corporation Work vehicle specification change system, work vehicle specification change method, and work vehicle specification change program
CN113208561A (zh) * 2021-04-15 2021-08-06 北京津发科技股份有限公司 脑力负荷测评系统和方法
KR20240006527A (ko) 2021-05-11 2024-01-15 하만 베커 오토모티브 시스템즈 게엠베하 생체 신호 추출을 개선하기 위한 융합 상황 센서
KR102673225B1 (ko) * 2023-09-26 2024-06-10 국방과학연구소 비행 전 무인 항공기 조종사의 정신적 워크로드를 확인하는 방법 및 이를 수행하는 장치

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6457975B1 (en) * 1997-06-09 2002-10-01 Michael D. Shore Method and apparatus for training a person to learn a cognitive/functional task
US6575902B1 (en) * 1999-01-27 2003-06-10 Compumedics Limited Vigilance monitoring system
GB0203035D0 (en) 2002-02-08 2002-03-27 Univ Bristol A method of and an apparatus for measuring a person's ability to perform a motor control task
NZ520069A (en) * 2002-07-09 2004-04-30 Canterbury Distr Health Board Symbols-scanning test and symbols-and-tracking dual-task test
US6998972B2 (en) * 2002-10-31 2006-02-14 General Motors Corporation Driving workload estimation
EP1755441B1 (en) * 2004-04-01 2015-11-04 Eyefluence, Inc. Biosensors, communicators, and controllers monitoring eye movement and methods for using them
US20080188777A1 (en) * 2004-09-03 2008-08-07 Canadian Space Agency System and Method For Mental Workload Measurement Based on Rapid Eye Movement
US7394393B2 (en) * 2005-08-02 2008-07-01 Gm Global Technology Operations, Inc. Adaptive driver workload estimator
US7428449B2 (en) 2006-03-14 2008-09-23 Temic Automotive Of North America, Inc. System and method for determining a workload level of a driver
JP5030142B2 (ja) 2006-09-26 2012-09-19 トヨタ自動車株式会社 集中度評価装置及びこれを用いた車両用表示装置
US20080082372A1 (en) * 2006-09-29 2008-04-03 Burch Leon A Driving simulator and method of evaluation of driver competency
EP2055601A1 (en) 2007-10-29 2009-05-06 MAGNETI MARELLI POWERTRAIN S.p.A. Control method for limiting the performances of a road vehicle
JP2010033549A (ja) 2008-06-23 2010-02-12 Denso It Laboratory Inc 情報提供装置、情報提供方法、プログラムおよび情報提供システム
WO2010032491A1 (ja) 2008-09-19 2010-03-25 パナソニック株式会社 注意散漫検出装置、注意散漫検出方法およびコンピュータプログラム
US9946334B2 (en) 2010-12-30 2018-04-17 Denso International America, Inc. Method to determine driver workload function and usage of driver workload function for human-machine interface performance assessment
US8692739B2 (en) * 2011-09-22 2014-04-08 GM Global Technology Operations LLC Dynamic information presentation on full windshield head-up display

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