日前，ZF与来自德国萨尔州的神经学家合作，研究如何在早期发现乘客晕车，以及如何避免晕车对乘客的不良影响。据悉，ZF将结合人工智能，利用动态驾驶数据和晕动病的生理反应数据，开发一种有助于预防晕动病的驾驶模式。这项措施的科学依据来自德国萨尔州技术与经济应用大学系统神经科学与神经技术研究所(SNNU)联合进行的课题研究。这些研究验证了受试者在各种驾驶情况下的生理反应。晕动病是人的感知不平衡引起的症状:内耳平衡器官收集的运动信息与其他感官(如眼睛)不同步。当乘客盯着屏幕或看书时，这种情况最容易发生。出现这种情况时，人体的反应在很多方面类似于中反应，程度也因个体反应不同而从轻度不适到严重晕车不等。在高性能计算平台的帮助下，研究人员可以记录大量与驾驶动态相关的生理数据、摄像头数据和测量结果。同时，该车还可以作为算法开发和验证平台。在一些研究中，来自ZF和SNNU的研究人员不仅分析了与个人晕车主观感受最相关的生理反应数据，还研究了晕车与车辆动力学的关系。实验车的行驶里程已经超过10000公里。研究团队以热成像、图像和驾驶动力学数据的形式收集了超过50000GB的中枢和自主神经系统反应数据，这构成了关于晕动病的独特的多模态数据资源。该研究的挑战是开发一种汽车兼容系统，该系统可以通过多个渐进步骤检测晕动病，而无需物理接触。利用这一系统，我们可以获得重要的信息，以准确把握晕动病的个体现象。汽车行驶时每个人的身体都会有不同的反应，舒适体验也不同。ZF使用基于人工智能的算法，通过获取每个乘客的身体反应信息，创建包含这些身体反应因素的个性化用户信息。根据系统收集的车内每位乘客的个人数据，自动驾驶车辆可以存储每位乘客的首选驾驶模式。日前，ZF与来自德国萨尔州的神经学家合作，研究如何在早期发现乘客晕车，以及如何避免晕车对乘客的不良影响。据悉，ZF将结合人工智能，利用动态驾驶数据和晕动病的生理反应数据，开发一种有助于预防晕动病的驾驶模式。这项措施的科学依据来自德国萨尔州技术与经济应用大学系统神经科学与神经技术研究所(SNNU)联合进行的课题研究。这些研究验证了受试者在各种驾驶情况下的生理反应。晕动病是人的感知不平衡引起的症状:内耳平衡器官收集的运动信息与其他感官(如眼睛)不同步。当乘客盯着屏幕或看书时，这种情况最容易发生。出现这种情况时，人体的反应在很多方面类似于中反应，程度也因个体反应不同而从轻度不适到严重晕车不等。在高性能计算平台的帮助下，研究人员可以记录大量与驾驶动态相关的生理数据、摄像头数据和测量结果。同时，该车还可以作为算法开发和验证平台。在一些研究中，来自ZF和SNNU的研究人员不仅分析了与个人晕车主观感受最相关的生理反应数据，还研究了晕车与车辆动力学的关系。实验车的行驶里程已经超过10000公里。研究团队以热成像、图像和驾驶动力学数据的形式收集了超过50000GB的中枢和自主神经系统反应数据，这构成了关于晕动病的独特的多模态数据资源。……这项研究的挑战是开发一种汽车兼容系统，它可以通过多个渐进步骤检测晕动病，而无需物理接触。利用这一系统，我们可以获得重要的信息，以准确把握晕动病的个体现象。汽车行驶时每个人的身体都会有不同的反应，舒适体验也不同。ZF使用基于人工智能的算法，通过获取每个乘客的身体反应信息，创建包含这些身体反应因素的个性化用户信息。根据系统收集的车内每位乘客的个人数据，自动驾驶车辆可以存储每位乘客的首选驾驶模式。
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