Mangold Observation Studio 在汽车领域的研究

车辆触屏信息娱乐系统的可用性评估

The Mangold Observation Studio software suite 用于同时捕捉和分析眼动, 面部表情, 音频, 视频以及EEG和心率等生理参数。

在此背景下，识别眼动, 面部表情和心率之间的模式和关联。

使用 Observation Studio 中的多功能分析工具对收集的数据进行分析，以识别用户界面的薄弱点。

这种分析能够精确优化设计，从而提高用户友好性和效率。

识别出的薄弱点作为优化触屏信息娱乐系统的针对性措施的基础，从而改进其设计并提高用户满意度。

分析驾驶员在压力条件下的安全性

Mangold Observation Studio 能够同时记录和分析包括皮肤电导（GSR), 心率、面部表情, 音频记录, 视频数据和眼动数据在内的多种生理参数。

记录和分析这些生理数据可以深入了解驾驶员在驾驶过程中的个体压力水平。

通过与Mangold Emotionalyzer相结合，皮肤电导测量能够精确记录情绪反应，同时脉搏和心率数据提供了驾驶员生理状态的额外见解。

音频, 视频和眼动数据的结合能够全面观察驾驶员在不同交通状况下的行为和反应。

通过这种方式,  Observation Studio 有助于加深对驾驶员在压力交通状况下反应的理解，并制定预防性策略以提高道路安全。

分析长途旅行中的疲劳

驾驶疲劳可能在长途旅行中成为一个重大问题。这就是为什么 Mangold Observation Studio 被用于驾驶模拟中，通过持续记录EEG, 眼动, 心率和脉搏等生物识别数据来识别和应对疲劳的警示信号。

当识别到这些信号时，自动警告机制会被激活，提醒驾驶员注意疲劳。这些主动措施旨在尽量减少因驾驶员疲劳而引发的事故风险。

将 Observation Studio 整合到驾驶模拟中，从而在早期对潜在危险情况做出反应，提高驾驶安全性，同时创造一个现实且可控的环境，用于评估长途驾驶期间的疲劳症状。

驾驶员辅助系统的评估

为了评估车辆的辅助系统,  Observation Studio 在模拟场景中记录驾驶员在使用自适应系统时的生理反应和行为变化。通过进行的分析，可以使辅助系统持续适应驾驶员的个体需求。

收集的数据作为优化辅助系统的基础，充分考虑到人的因素。基于记录的数据开发的针对性策略，可以提高辅助系统的有效性。这种方法有助于将辅助系统精准地适应驾驶员的需求和反应。

分析事故发生时的驾驶员反应

Mangold Observation Studio 用于深入分析驾驶员在事故或关键情境下的反应，通过相应的模拟场景记录生理数据和行为模式。

从模拟场景中获得的见解用于识别人为因素，这些因素在事故中起作用，并形成反馈机制开发的基础。

对驾驶员在道路交通事故或关键情境下行为的详细分析，为制定可能的安全和保护措施以预防事故奠定了基础。

这种方法有助于制定预防策略，从而提高道路安全性。

自主系统中驾驶员行为的分析

Observation Studio software 还用于研究自动驾驶车辆中的驾驶员行为。通过记录生理数据，眼动和行为，可以分析驾驶员对自动驾驶功能整合的反应。

从这项研究中获得的见解被整合到自动驾驶界面的设计中。通过这种方法，可以在考虑驾驶员反应的基础上，精确调整自动驾驶车辆的用户界面，从而优化人与自动系统之间的互动。