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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Predicting Take-Over Times of Truck Drivers in Conditional Autonomous Driving

verfasst von : Alexander Lotz, Sarah Weissenberger

Erschienen in: Advances in Human Aspects of Transportation

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Conditional autonomous driving requires the description of sufficient time reserves for drivers in take-over situations. The definition of this time reserve has not been addressed for the truck context thus far. Through the observation of physiological measures, the possibility of estimating reaction times is considered. Driver data is collected with a remote eye-tracker and body posture camera. Empirical data from a simulator study is utilized to train and compare four machine learning algorithms and generate driver features. The estimation of take-over times is defined as a classification problem with four reaction time classes, leading to a misclassification rate of a linear support vector machine (SVM) of 38.7%. Utility of driver features for reaction time estimation are discussed.

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Metadaten
Titel
Predicting Take-Over Times of Truck Drivers in Conditional Autonomous Driving
verfasst von
Alexander Lotz
Sarah Weissenberger
Copyright-Jahr
2019
Buch
Advances in Human Aspects of Transportation

Print ISBN: 978-3-319-93884-4

Electronic ISBN: 978-3-319-93885-1

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-93885-1_30

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    Bildnachweise