在车队中风险警示 eHMI 渗透率的神经工效学评估：对行人心理负荷、情境感知与间隙接受的影响

这对日常过街为何重要

随着汽车学会自行行驶，行人仍需在瞬间判断何时安全过马路。本研究考察了一种安装在自动驾驶车辆上的新型灯光信号，用以警示行人过街风险，并提出一个简单却至关重要的问题：添加这些信号是否真的能让人更容易、更安全地决定何时过马路——还是有时会带来更多混淆？

自动驾驶汽车上的新型警示灯

在最高自动化级别的自动驾驶汽车中，可能没有专注的驾驶员可供行人进行眼神交流。为弥补这种沟通缺口，研究人员提出了“外部”接口——安装在车辆外部的灯光，随着过车到达路口时间的不同变换颜色，以显示穿行风险。在本研究中，灯光根据车辆到达路口的时间将风险分为低（绿色）、中（黄色）和高（红色）。研究团队想了解这些信号如何影响人们在判断车流间隙时的感受和思维，尤其是在部分车辆装有这些灯而其他车辆没有的混合情形下。

在繁忙道路上测试不同车辆混合程度

为探究这一点，研究人员向 24 名志愿者展示了逼真的视频场景：一条没有交通信号和人行横道的直线双车道公路。从人行道固定视角，参与者观看成队通过的车辆（“车队”），并指出是否会在每辆车前方穿行。研究比较了三种情形：所有车辆都没有警示灯、所有车辆都装有警示灯，或只有一半车辆装有警示灯（与普通车辆随机混合）。研究在受控条件下改变车速和车辆间隙，以模拟自然交通。在选择何时过马路的同时，参与者还戴着耳机听取偶发的高频提示音并在心中默数，研究人员据此追踪过街任务占用的心理努力程度。

在人做决定时观测大脑活动

除了让人们主观报告任务的耗费程度外，研究还采用脑电方法更直接地读取心理负荷。参与者戴着带有众多电极的帽子，在他们计数提示音时测量大脑电活动。一种被广泛研究的脑电信号称为 P300，当人们对第二任务有富余注意力时，这一信号通常会增强；如果过街任务消耗大量心理资源，针对提示音的 P300 振幅会减弱。在每个交通区块之后，志愿者还对他们对路况的理解清晰度、情境的要求感以及剩余可用注意力进行评分——这些指标共同构成他们的情境感知测量。

何时更多信号有利、何时有害

在比较车队中三种警示灯使用水平时，出现了最清晰的模式。当车流中每辆自动驾驶车辆都显示风险警示灯时，人们报告对路况的理解更好，感到的压力更小，大脑信号也显示出更多的可用注意力。更重要的是，他们更有效地利用车流间隙：更不容易接受非常小且危险的间隙，而更可能选择较大且安全的间隙。这种对间隙大小更敏锐的判断出现时，并未伴随相对于无灯情形的心理负荷可测上升。相反，当只有一半车辆带有警示灯而另一半没有时，情况则恶化：行人更少在人群中带灯车辆前穿行，大脑信号显示更高的心理负荷，评分也显示情境感知较差且可用的心理资源更少。

这对未来城市街道意味着什么

对非专业读者而言，结论很直接：自动驾驶汽车上的这些新型警示灯确实可以真切地帮助行人——前提是所有此类车辆都以相同方式使用它们。在完全配备的车流中，这些灯光让人们更容易判断哪些间隙是安全的，同时不会过度占用他们的注意力。但在一种混合的世界里，部分车辆有灯、部分没有时，额外信息反而可能使过街决策更困难、更疲劳。因此，随着城市推广自动驾驶车辆的外部信号，必须进行周密规划、制定明确标准并实施公众教育，以确保这些系统能简化而非复杂化日常的过街行为。

引用: Yang, F., Sun, X., Ma, J. et al. Neuroergonomic evaluation of risk-warning eHMI penetration rates in vehicle platoons: effects on pedestrians’ mental workload, situation awareness, and gap acceptance. Sci Rep 16, 13582 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42814-3

关键词: 自动驾驶车辆, 行人安全, 交通信号, 心理负荷, 人机交互