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开展机动车驾驶员职业适宜性测评势在必行 总被引:2,自引:0,他引:2
汽车的问世,给人类生活带来了极大的方便,当人们醉心于科技进步带来的文明生活方式时,频频发生的交通事故,也使人们的现代生活蒙受了巨大的灾难,迫使人们在道路交通诸因素中,千方百计寻找减少或消灭车祸的对策、正是对车、路的研究、改善遇到极大困难,进展缓慢,而... 相似文献
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汽车驾驶员的反应时间检测及其数学处理方法 总被引:6,自引:0,他引:6
通过在实验室中对肇事驾驶员和无事故历驾驶员的视觉简单反应时间的检测.并对两组被试的检测数据进行一系列数学处理,提出了驾驶员甄选中反应时间的检测方法、数学处理程序和推荐的标准值. 相似文献
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采用YG人格测验量表、团体智力筛选测验量表、复杂划消测验、双手调节器及深度知觉仪对港口门机事故驾驶员和非事故驾驶员所进行的研究表明:两组门机驾驶员在12项人格特征以及智力、选择反应能力上未显示出显著性差异;事故组门机驾驶员双手协调及注意分配能力和深度知觉能力明显低于非事故组门机驾驶员;技能水平与事故之间存在显著的正相关. 相似文献
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自动驾驶汽车要进入人车混行的普通道路, 需确保与过街行人之间的交互安全和效率。为解决这一问题, 高等级自动驾驶汽车往往在车辆外部装置显示设备, 即外部人机界面(eHMIs)以和行人沟通信息。在具体设计上, 已有研究主要采用文字、图形、投影等视觉沟通形式, 传达车辆状态(是否在自动驾驶模式)、意图和对行人的过街建议等沟通信息, 并在真实路段实验、虚拟场景及实验室实验等情境中评估了界面的使用对行人过街意向、速度和准确性等指标的影响。然而, 以行人为中心的外部界面设计需系统地支持行人过街决策前各阶段的信息加工需求。因此, 我们结合行人过街决策过程和情境意识理论, 提出行人与自动驾驶汽车交互中的动态过街决策模型, 从行人认知加工视角评估各种界面的沟通效果。评估的结果启示, eHMIs应促进行人对车辆信息的感知、理解和预测。在感知阶段, 应采用多种类型界面、多呈现载体相结合, 增强信息的可识别性。在理解阶段, 需结合文字说明、合理选择沟通视角、信号标准化和培训提高可理解性。在预测阶段, 应结合车辆内隐运动信息, 帮助行人快速准确获取车辆未来行动意图。更重要的是, 未来研究应关注在多行人、多车辆混行情境下的信息沟通设计及其对行人的影响。理论方面, 未来研究也需要关注外部界面如何通过自下而上的通路影响情境意识和心智模型的形成。 相似文献
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驾驶员情绪状态量表信度与效度的初步研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本量表由愤怒、疲劳、精力、紧张和慌乱等5个分量表组成。每个分量表包括若干个形容词(如紧张的、烦恼的等),共34个形容词。各分量表的信度系数(Cronbach’s alphas)在0.763—0.893之间,全量表为0.863。除运用主成份因素分析法判断结构效度外,还通过比较安全组与事故多发组驾驶员的情绪状态得分检验量表的结构效度。研究结果表明,本量表具有较高的信度和效度,符合心理测量学标准,可作为评估驾驶员情绪状态的工具。 相似文献
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