Improving hazard perception for drivers based on driving styles with visual alerts

危害 感知 风险感知 计算机安全 视觉感受 应用心理学 计算机科学 工程类 心理学 化学 有机化学 神经科学
作者
Yan Mao,Xuan Wang,Wenhao He,Gaofeng Pan
出处
期刊:Transportation Research Part F-traffic Psychology and Behaviour [Elsevier]
卷期号:97: 367-382 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.trf.2023.07.018
摘要

This paper aims to investigate the influence of driving styles on dangers by testing drivers' hazard perception with driving style variability in different scenarios and applying visual alerts to improve driver hazard perception. To achieve such goals, virtual reality systems are employed for simulations. In the experiment, we tested drivers' hazard perception with four driving styles (dangerous, angry, anxious, and cautious) in different hazard conditions and improved hazard perception through visual alert training. Participants' driving behavior and hazard perception were recorded simultaneously. The results showed that (1) Dangerous drivers have the weakest perception of danger, cautious drivers are the strongest, and anxious and angry drivers are similar. (2) Visual alerts can effectively improve drivers' hazard perception and help them mitigate hazards. (3). Visual alerts are more effective for dangerous drivers in improving hazard perception and mitigating hazards. The study offers important implications for road safety with visual alert training by improving hazard perception based on driving style.
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