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在弯路上驾驶时执行次要任务（或与驾驶无关的任务）可能存在风险且不安全。本研究的目的是探索是否可以使用多种眼球运动测量方法来评估弯路和次要任务情况下的驾驶安全性。除了典型的静态视觉测量（例如扫视频率和持续时间）之外，我们还采用了基于马尔可夫的转换算法（转换/平稳概率、熵）来量化驾驶员的动态眼球运动模式。这些算法的评估基于一项实验（Jeong & Liu，2019），该实验涉及多种道路曲率和刺激-反应次要任务类型。在较陡的弯道中，驾驶员更有可能长时间扫描少数感兴趣的区域。在实验中，不太陡的弯道中总的低头扫视时间更长，但从长远来看，较陡的弯道中低头扫视的概率更高。感兴趣区域之间的可靠转换次数因次要任务类型而异。视觉要求不高的任务的视觉扫描模式与视觉要求高的任务一样随机。与典型的静态测量相比，基于马尔可夫的动态眼球运动测量提供了更好的洞察力，可以更好地了解驾驶员的潜在心理过程和扫描策略。所提出的方法和结果可用于车载系统设计和进一步分析交通中的视觉扫描模式
驾驶员的视线行为和扫视模式
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