Automated vehicle (AV) shuttles are emerging mobility technologies that have been widely piloted and deployed. Public attitude is critical to the deployment progress and the overall social benefits of automated vehicle (AV) technologies. The AV shuttle demonstration was regarded as a good way for possible attitude improvements. However, not all existing AV shuttle technologies are mature and reliable enough. Some frustrating uncomfort issues in AV shuttle demonstrations may adversely affect public attitudes of AV technologies. Studying the impact of the comfort of the demonstration on attitudinal change can help us provide guidance for future demonstrations. Thanks to the AV shuttle project piloted at Dunedin, Florida, this paper interviewed 161 people before and after taking an open road AV shuttle ride. In addition to the participant's demographic information, driving-related information and psychological-related information, we collected the AV shuttles' operation status (e.g., abrupt brake). A series of discrete outcome models were employed to estimate the factors influencing people's initial opinions before the AV shuttle ride and people's attitudes change after the ride. The most important finding is that an unsatisfactory riding experience could negatively affect participants' attitudes toward AV shuttles. Particularly, the number of abrupt brakes raises more concerns when the participants are drivers who share the rights of way with the AV shuttle compared to when the participants are pedestrians or AV shuttle riders. Moreover, the participants' attitudes toward sharing public space with AV shuttles as pedestrians and human drivers exhibited more negative changes compared with simply riding on AV shuttles. These results improve our understanding of public attitudes toward the existing AV technologies and help identify new opportunities to improve AV technology adoption.


翻译:自动驾驶班车作为新兴出行技术,已被广泛试点和部署。公众态度对于自动驾驶技术的推广进程及整体社会效益至关重要。自动驾驶班车示范被视为改善公众态度的有效途径,然而现有技术尚不够成熟可靠,示范过程中令人不适的乘坐问题可能对公众态度产生负面影响。研究示范过程中舒适性对态度变化的影响,可为未来示范提供指导。依托佛罗里达州达尼丁市的自动驾驶班车项目,本文对161名参与者进行了试乘前后访谈。除人口统计信息、驾驶相关信息和心理相关信息外,我们采集了自动驾驶班车的运行状态(如急刹车)。采用离散选择模型系列,分析影响试乘前初始观点及试乘后态度变化的关键因素。最重要的发现是:不理想的乘坐体验会显著降低参与者对自动驾驶班车的态度。特别值得注意的是,相较于行人和班车乘客,当参与者作为与自动驾驶班车共享路权的驾驶员时,急刹车次数会引发更多担忧。此外,相比于单纯乘坐自动驾驶班车,参与者以行人和人类驾驶员身份与自动驾驶班车共享公共空间时表现出更显著的态度消极变化。这些发现深化了我们对公众现有自动驾驶技术认知的理解,并为提升技术采纳率提供了新思路。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
5+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员