driver expectations

Automated vehicles (AV) can exhibit diverse driving behaviors that deviate from driver expectations. More research is needed to understand drivers’ preferred driving styles when navigating safety-critical situations as well as their responses to unexpected AV driving behaviors. Forty-eight participants experienced simulated automated driving scenarios where an AV navigated a construction zone while exhibiting four different predefined driving styles that varied in terms of cautiousness and efficiency. After each trial, participants provided feedback to adjust the AV’s driving style toward their preferences, which was successfully implemented in 80% cases. Drivers’ trust, workload, voluntary takeover decisions, eye movements, and skin conductance were measured. Overall, participants preferred driving styles balancing cautiousness and efficiency. When AV behavior matched driver preferences, they reported higher trust and more stable visual scanning patterns, while unexpected behaviors were associated with broader ocular scanning. Findings can inform the development of adaptive systems that intelligently modify AV behaviors.

خودروهای خودران (AV) می‌توانند رفتارهای رانندگی متنوعی از خود نشان دهند که ممکن است با انتظارات رانندگان متفاوت باشد. پژوهش‌های بیشتری برای درک سبک‌های رانندگی ترجیحی رانندگان در موقعیت‌های بحرانی ایمنی و همچنین واکنش‌های آنان به رفتارهای غیرمنتظره خودروهای خودران مورد نیاز است. چهل‌وهشت شرکت‌کننده سناریوهای شبیه‌سازی‌شده رانندگی خودکار را تجربه کردند که در آن خودرو خودران از یک منطقه ساخت‌وساز عبور می‌کرد و چهار سبک رانندگی از پیش تعیین‌شده با سطوح مختلف احتیاط و کارایی را به نمایش می‌گذاشت. پس از هر آزمون، شرکت‌کنندگان بازخوردهایی برای تنظیم سبک رانندگی خودرو مطابق با ترجیحات خود ارائه دادند که در ۸۰٪ موارد با موفقیت اجرا شد. اعتماد رانندگان، بارکاری، تصمیمات داوطلبانه برای در دست گرفتن کنترل، حرکات چشمی و هدایت الکتریکی پوست اندازه‌گیری شد. به طور کلی، شرکت‌کنندگان سبک‌های رانندگی متعادل میان احتیاط و کارایی را ترجیح دادند. زمانی که رفتار خودرو با ترجیحات راننده مطابقت داشت، اعتماد بیشتری گزارش شد و الگوهای اسکن بصری پایدارتری مشاهده گردید، در حالی که رفتارهای غیرمنتظره با اسکن چشمی گسترده‌تر همراه بود. یافته‌ها می‌تواند به توسعه سامانه‌های تطبیقی که رفتار خودروهای خودران را به‌صورت هوشمندانه تعدیل می‌کنند، کمک نماید.