This study proposed a new methodological approach for the assessment of automated vehicle acceptance (AVA) from the perspective of road users inside and outside of AVs pre- and post- AV experience. Users can be drivers and passengers, but also external road users, such as pedestrians, (motor-)cyclists, and other car drivers, interacting with AVs. A pyramid was developed, which provides a hierarchical representation of user needs. Fundamental user needs are organized at the bottom of the pyramid, while higher-level user needs are at the top of the pyramid. The pyramid distinguishes between six levels of needs, which are safety trust, efficiency, comfort and pleasure, social influence, and well-being. Some user needs universally exist across users, while some are user-specific needs. These needs are translated into operationalizable indicators representing items of a questionnaire for the assessment of AVA of users inside and outside AVs. The formulation of the questionnaire items was derived from established technology acceptance models. As the instrument was based on the same model for all road users, the comparison of AVA between different road users is now possible. We recommend future research to validate this questionnaire, administering it in studies to contribute to the development of a short, efficient, and standardized metric for the assessment of AVA.


翻译:本研究提出了一种新的方法论,用于从自动驾驶汽车内外道路使用者的视角,评估其在体验前后对自动驾驶汽车(AV)的接受度(AVA)。用户包括驾驶员和乘客,也包括与AV交互的外部道路使用者,如行人、(摩托车)骑行者及其他车辆驾驶员。我们开发了一个金字塔模型,用于分层表征用户需求。基础用户需求位于金字塔底部,而高级用户需求位于顶部。该金字塔区分了六个需求层级:安全信任、效率、舒适愉悦、社会影响和幸福感。部分需求具有普适性,而部分需求则具有用户特异性。这些需求被转化为可操作化的指标,构成面向AV内外用户AVA评估的调查问卷条目。问卷条目的表述源于成熟的技术接受模型。由于该工具基于统一模型构建,因此不同道路使用者之间的AVA比较成为可能。我们建议未来研究通过开展调查来验证该问卷,以促进开发一种简短、高效且标准化的AVA评估指标。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18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
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11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
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
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
0+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
2+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
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
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
1+阅读 · 今天11:10
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
10+阅读 · 7月22日
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
15+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
7+阅读 · 7月20日
美空军AI完成F-16战斗机自主空战历史性试飞
专知会员服务
8+阅读 · 7月20日
相关资讯
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
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
0+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
2+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
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
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员