亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Eeg-based mental states assessment of three-wheeler drivers in different environments and traffic conditions

头戴式耳机 人口统计学的 应用心理学 人为因素与人体工程学 驾驶模拟器 心理学 心理干预 事故倾向性 毒物控制 计算机科学 模拟 医学 环境卫生 精神科 电信 人口学 社会学
作者
Mukesh Kumar Kamti,Rauf Iqbal,Pallabjyoti Kakoti
出处
期刊:Transportation Research Part F-traffic Psychology and Behaviour [Elsevier]
卷期号:99: 98-112
标识
DOI:10.1016/j.trf.2023.10.011
摘要

Driving in diverse and challenging conditions, including inclement weather, poses potential risks to road safety. While previous studies have primarily focused on examining driver behavior and reactions in different weather and road conditions, there is a lack of research on assessing drivers' mental states during such situations, particularly considering the influence of factors such as road complexity, traffic, demographics, and adverse environmental conditions. This paper aims to address this research gap by evaluating the mental states of drivers across different age groups and driving experience levels through simulated driving scenarios encompassing various environments and traffic conditions. A three-wheeler driving simulator was employed, along with the DSI 7 EEG headset and Q states software, to classify and analyze the drivers' mental states. The findings of this study highlight that young novice drivers exhibit higher fluctuations in mental state compared to their mid and high-experienced counterparts. Furthermore, mid-age drivers face an elevated risk of collision due to frequent changes in mental state and attention. Additionally, it was observed that highly skilled drivers display a transition in attention level and mental state between sessions, shifting from a focused to a relaxed state—an aspect absent in inexperienced drivers. These findings enhance our comprehension of the intricate interaction among drivers' emotional states, age, experience, and driving abilities, consequently opening avenues for tailored interventions and training initiatives focused on improving road safety.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
852应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
研友_ZAVbe8应助科研通管家采纳,获得30
14秒前
尘尘完成签到,获得积分10
15秒前
xioayu完成签到 ,获得积分10
16秒前
美好乐松完成签到,获得积分0
29秒前
迷你的幻姬完成签到 ,获得积分10
32秒前
科研通AI2S应助felix采纳,获得10
37秒前
英俊的铭应助Cbp采纳,获得30
45秒前
研友_VZG7GZ应助lyzhou采纳,获得10
1分钟前
甘木鸣完成签到 ,获得积分10
1分钟前
粽子完成签到,获得积分10
1分钟前
慕青应助粽子采纳,获得10
1分钟前
lynn_zhang完成签到,获得积分10
1分钟前
felix发布了新的文献求助10
1分钟前
hm发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
Cbp发布了新的文献求助30
1分钟前
1分钟前
ZhaoPeng完成签到,获得积分10
2分钟前
科研小白关注了科研通微信公众号
2分钟前
研友_ZAVbe8应助科研通管家采纳,获得30
2分钟前
樱桃猴子应助科研通管家采纳,获得20
2分钟前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
小悦悦完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
Winston发布了新的文献求助10
2分钟前
科研小白发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
xona完成签到,获得积分10
2分钟前
Ava应助向日葵采纳,获得10
3分钟前
慕青应助对流域采纳,获得10
3分钟前
hm完成签到,获得积分20
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
对流域发布了新的文献求助10
3分钟前
向日葵完成签到,获得积分10
3分钟前
向日葵发布了新的文献求助10
3分钟前
医路通行发布了新的文献求助10
3分钟前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2800
The Young builders of New china : the visit of the delegation of the WFDY to the Chinese People's Republic 1000
Rechtsphilosophie 1000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 888
Le dégorgement réflexe des Acridiens 800
Defense against predation 800
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 568
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3136993
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2787960
关于积分的说明 7784062
捐赠科研通 2444016
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1299609
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 625497
版权声明 600989