生理信号论文拆解|自动驾驶明明没出错,为什么有人还是会提前抢方向盘?

30秒答案｜因为驾驶者的接管不只取决于车辆这一次有没有做对，还受到既有信任、风险判断和信息加工策略影响。不过，研究没有证明事件发生前的生理信号能够可靠预测接管。

A

论文基础信息/ PAPER AT A GLANCE

论文题目

The Neuroscience of (Dis)Trust: Proactive Takeovers in Human–AV Interaction

作者

Yinsu Zhang; Ranjana K. Mehta; Anthony D. McDonald

期刊

ACM Transactions on Human-Robot Interaction

出版信息

2026, Volume 15, Issue 4, Article 88, pp. 1–24

时间说明

Online accepted manuscript: 2026年6月10日；正式出版: 2026年7月14日

文章类型

Original research article

样本

57名驾驶者：27女、30男；27–36岁，平均28.51岁

核心模态

fNIRS；眼动；主动接管行为；情境信任与风险评价

期刊层级

2025中科院计算机科学大类2区；JCR Q1（最终以单位数据库为准）

开放状态

Open Access；CC BY 4.0

DOI

10.1145/3820500

01

研究怎么做？/ DESIGN

事件1｜成功

路口车辆违规穿行，自动驾驶成功刹停避撞

事件2｜失败

车辆面对施工锥桶停住，驾驶者需手动绕行

事件3｜失败

系统漏识别倒置文字的停车标志，且不给出故障提示

事件4｜成功

行人突然横穿道路，自动驾驶成功刹停避让

fNIRS

NIRSport2，8个光源＋8个探测器，10.17 Hz；覆盖额叶、运动和视觉相关区域

眼动

眼镜式眼动设备；提取注视与凝视熵等指标

主观测量

每个事件后评价情境信任、风险、系统判断、工作负荷和情境意识

02

结果出现了什么模式？/ RESULTS

观察层面

主动接管者

未主动接管者

主观信任

总体更低；更容易认为系统判断差、风险高

总体更高，即使经历部分系统失败

脑近红外

DLPFC、部分额叶、SMA和视觉区激活更低

DLPFC激活更高；部分事件中运动/视觉区也更高

眼动

更多注视自动驾驶退出控制位置

更多注视后视镜

信息加工解释

更接近风险回避与自下而上确认

更依赖预期、经验与自上而下评估

接管率

四个事件约26.8%—47.3%

各事件均存在未接管者

03

研究没有成功预测什么？/ PREDICTION BOUNDARY

时间窗口

研究发现

可以怎么说

事件发生前

没有发现稳定的fNIRS或眼动模式可以指示随后是否接管

目前不能宣称能够事前可靠预测接管

事件发生期间

接管组与未接管组出现脑激活和注视差异

可以讨论两类行为伴随的加工差异

动作执行阶段

生理记录与转向、操作可能同时发生

部分差异可能混入动作准备或运动执行

04

四个限制决定结论能走多远/ LIMITATIONS

限制

为什么重要

接管组事后形成，人数不均

不是随机分组，不能把组间差异直接解释为接管造成的结果

4个事件顺序固定

后续事件可能受到前面失败、信任漂移、学习和疲劳影响

参与者先被告知系统可靠

这种高期待启动方式可能改变初始信任和早期接管频率

事件性质和时长不同

车辆、施工区、停车标志和行人的风险不同，不能简单合并

记录覆盖实际接管动作

fNIRS差异可能部分来自运动准备和执行，不能完全归因于不信任

05

社科、设计与人机研究可以怎么借？/ PROJECT TRANSLATION

06

真正开做前，先过七个质量门/ QUALITY GATES

主动接管可以成为不信任的行为线索；但事件中的相关差异，还不能被包装成事件前的可靠预测器。