VR实验识别行人过街风险画像

Rulla Al-Haideri 等作者发表研究，利用加拿大多伦多与英国纽卡斯尔的沉浸式 VR 过街实验，计算替代安全指标（SSM），并用潜在剖面分析（LPA）识别出从风险接受到高度谨慎的行人过街姿态。 研究比较了仅自动驾驶车辆（AV）场景与仅人类驾驶车辆（HDV）场景下风险画像的占比变化。结果显示，纽卡斯尔在仅 AV 场景下高紧迫性风险画像占比更高，多伦多则无显著差异。研究据此称，情境因素会影响 AV 对行人安全的作用。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。