| 负责人曾经参与科研的情况： |
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| 指导教师承担科研课题情况： |
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| 指导教师对本项目的支持情况： |
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| 项目简介： |
本项目聚焦智能座舱中人机交互方式对驾驶安全的影响，系统探究触控、语音、手势三种主流车载交互方式在不同交通流量（高/低）与光照条件（昼/夜）下，对驾驶员情境感知能力与认知负荷的作用机制。研究采用BeamNG模拟驾驶平台，结合脑电、眼动、心率、呼吸频率等多模态生理信号采集，辅以NASA-TLX主观负荷量表和SART情境感知问卷，构建“主观—客观—生理”三位一体的认知负荷评估模型。实验设计为3×2×2全因子设计（共12种任务条件），通过多因素方差分析、非参数检验等方法，揭示交互方式与环境变量的交互效应。预期成果包括：一份完整的实验研究报告、ABS3/FMS B级以上期刊论文1篇、多模态认知负荷评估模型1套、智能座舱交互优化建议3条以上、数据采集流程规范及交互方式适应性等级划分草案。项目成果可为车载人机界面优化设计、驾驶安全标准制定及智能交通政策完善提供科学依据，兼具学术价值与产业转化潜力。
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