交通运输从业者对自动驾驶接受度建模与分析.pdf
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1、第21卷 第2期2023年06月交通运输工程与信息学报Journal of Transportation Engineering and InformationVol.21 No.2Jun.2023文章编号:1672-4747(2023)02-0042-13交通运输从业者对自动驾驶接受度建模与分析交通运输从业者对自动驾驶接受度建模与分析王云泽1,2,3,李英杰3,唐 立4,5(1.石家庄铁道大学,省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室,石家庄050043;2.河北省交通安全与控制重点实验室,石家庄050043;3.石家庄铁道大学,交通运输学院,石家庄050043;4.西华大学,汽
2、车与交通学院,成都610039;5.汽车测控与安全四川省重点实验室,成都610039)摘要:为了研究交通运输从业者对自动驾驶的接受意愿,确定影响接受度的关键因素,从而掌握交通运输从业者对自动驾驶的态度和关注点。通过分析交通运输从业者的职业特性,基于传统的技术接受模型(Technology Acceptance Model,TAM),综合考虑感知有用性、感知易用性、信任度和使用意愿四方面的功能认知和感知风险性的负面影响认知,并增加外部因素,兼顾个人属性特征的影响,加入从事该职业时长、个人月收入等职业变量,在此基础上设计调查问卷,对样本数据进行相关性分析和有序Logistic回归分析,筛选出自动驾
3、驶接受度的关键影响因素。结果表明,交通运输从业者对自动驾驶的接受度较高,但与普通人群具有一定的区别;感知有用性、感知易用性、信任和使用意愿对自动驾驶的接受度具有显著正向影响;感知风险性具有显著负向影响;受教育程度和个人月收入对接受度也有一定的影响,受教育程度越高、个人月收入越高,对自动驾驶的接受度也越高。研究结论可以为提升自动驾驶汽车落地推广的策略提供一定的理论依据,同时也为政府制定相关政策提供依据。关键词:智能交通;自动驾驶接受度;有序Logistic回归模型;技术接受模型;交通运输从业者中图分类号:U491文献标志码:ADOI:10.19961/ki.1672-4747.2022.06.0
4、24Modeling and analysis of autonomous driving acceptance bytransportation practitionersWANG Yun-ze1,2,3,LI Ying-jie3,TANG Li4,5(1.State Key Laboratory of Mechanical Behavior and System Safety of Traffic Engineering Structures,ShijiazhuangTiedao University,Shijiazhuang 050043,China;2.Key Laboratory o
5、f Traffic Safety and Control of Hebei Province,Shijiazhuang 050043,China;3.School of Traffic and Transportation,Shijiazhuang Tiedao University,Shijiazhuang050043,China;4.School of Automobile and Transportation,Xihua University,Chengdu 610039,China;5.Measurement,Control and Safety Key Laboratory of S
6、ichuan Province,Chengdu 610039,China)Abstract:To determine the willingness of transportation practitioners to accept autonomous driving,the key factors influencing their acceptance are studied,including their perceptions and concerns.Byanalyzing their occupational characteristics based on the tradit
7、ional technology acceptance model,their functional and negative impact cognition of the perceived risks of autonomous driving are con-sidered in terms of four aspects:perceived usefulness,perceived ease of use,trust and willingness touse,and external factors,the influence of personal attributes and
8、occupational variables,such as the收稿日期:2022-06-25录用日期:2023-02-03网络首发:2023-03-01审稿日期:2022-06-2506-26;09-2209-27;11-2712-01;2023-01-3002-03基金项目:河北省省级科技计划项目(21550802D);河北省自然科学基金项目(E2019210247);河北省高等学校科学技术研究项目(QN2018238);国家自然科学基金项目(5210120621);四川省科技计划重点研发项目(2022YFS0565)作者简介:王云泽(1988),男,讲师,研究方向为智能交通,E-ma
9、il:引文格式:王云泽,李英杰,唐立.交通运输从业者对自动驾驶接受度建模与分析J.交通运输工程与信息学报,2023,21(2):42-54.WANG Yun-ze,LI Ying-jie,TANG Li.Modeling and analysis of autonomous driving acceptance by transportation practitionersJ.Journal of Transportation Engineering and Information,2023,21(2):42-54.length of time employed in a particular
10、 occupation and personal monthly income,were also taken in-to account.On this basis,a questionnaire was designed and the data samples were analyzed by corre-lation analysis and orderly logistic regression to identify the key factors influencing the acceptanceof autonomous driving.The results show th
11、at autonomous driving has greater acceptance amongtransport practitioners compared with the general public.Perceptions regarding the usefulness,easeof use,and willingness to use have a positive effect on the acceptance of autonomous driving,whilethe perceived risk has a negative effect.The education
12、 level and personal monthly income also influ-ence acceptance,with individuals with higher education levels and personal monthly incomes morewilling to accept autonomous driving.The higher the education and monthly income levels,the high-er the acceptance.These results provide a theoretical basis fo
13、r improving the promotional strategiesfor adopting autonomous vehicles as well as insights on the development of relevant government pol-icies.Key words:intelligent transportation;autonomous driving acceptance;orderly logistic regression;technology acceptance model;transportation practitioners0引言自动驾
14、驶技术是未来交通科技领域发展的主流方向1,其不仅能够有效地降低人为操作失误,提高道路安全性2,还可以系统地规划路线、缓解道路拥堵、节约出行时间、减少交通污染等。尽管现阶段有关自动驾驶技术的理论研究和应用取得了部分突破,但距离该技术的落地普及还有诸多亟待解决的问题。除了车辆自主感知、车路群体协同、交通流和车辆控制算法等关键技术的持续开发,公众对于自动驾驶技术的认知、接受意愿和使用需求等也需要进行全面和深入的挖掘3,以促进自动驾驶技术最终的落地应用。国内外学者针对自动驾驶的接受意愿开展了大量的研究,分析并得到了公众对自动驾驶接受意愿的影响因素,如感知有用性、感知易用性4、信任5、感知舒适性6、法律
15、伦理认知7等因素对接受意愿均具有正向影响,而感知风险、出行费用8、等待时间9等对接受意愿具有负向影响。研究结果表明,公众对自动驾驶技术的优势给予了较高的认可,但对自动驾驶技术的潜在风险仍存在较大顾虑,尤其是不同类型的人群因其各异的特点对自动驾驶技术的接受意愿具有较大的差别。裘梦琪等10从行人及行人行为的角度建立优化后的车辆技术接受模型(CTAM),研究了行人对全自动驾驶车辆的接受度;景鹏等11、Fagnant等12、Harper 等13指出自动驾驶技术对老年人具有一定的吸引力;李振龙等14基于扩展TAM研究了驾驶人对车路协同系统的接受度及影响因素;Hohenberger15等人认为公众对自动驾
16、驶技术的接受程度因性别而异,且男性对自动驾驶技术表现得更为积极。然而,以往文献多是面向普通人群,未对研究对象进行细分。受访者对自动驾驶技术的概念较为模糊,技术方面了解程度有限,这将极大程度地影响调查结果的可靠性。在Casley等16的调查中,58%的受访者表示不熟悉有关自动驾驶技术测试和操作的现行法律;Schoettle和 Sivak17的调查显示,60%以上的被调查者听说过自动驾驶,但只有25%的人认为自己了解自动驾驶技术。因此,在初步探明自动驾驶技术接受意愿影响因素的基础上,还应继续深入研究各细分群体对自动驾驶技术的接受意愿和使用需求,使得市场需求和技术研发之间实现更好的匹配。相较于普通人
17、群,交通运输从业者对自动驾驶的了解程度较高,自动驾驶有可能给他们带来直接的利益(如降低劳动强度)或者损失(如被替代失业),能够更敏锐地察觉自动驾驶带来的便利和潜在风险,针对他们采集的问卷信息具有更高的可靠性。更重要的是,这部分人群是自动驾驶落地后首批使用对象,他们对于自动驾驶技术的认知、态度以及需求侧重点值得相关技术研究人员和市场推广人员重点关注。因此,交通运输从业者是一个关键的细分群体,有必要针对该群体开展深入的接受度研究。交通运输从业者能够较为敏锐地感知自动驾驶决策结果的不确定性和错误决策后果的严重性11,并能在这些不确定性和风险性的情况下决定王云泽 等:交通运输从业者对自动驾驶接受度建模
18、与分析43第2期是否相信自动驾驶技术7。本文重点考虑了该群体的这一特征,基于经典TAM模型,特别引入了信任和感知风险性两个关键因素,并对TAM模型进行扩展。根据扩展TAM模型开展问卷问题设计和调查,并进行信效度检验和影响因素的相关性分析。结合李克特量表的多分类特点,使用有序Lo-gistic回归建立了接受度影响因素的广义线性模型,模型结果直观地反映了各影响因素与交通运输从业者接受度之间的关系,并有针对性地提出了自动驾驶技术的推广建议。本文提出的研究框架和方法可以为交通新技术接受度领域(如飞行汽车、载人空中交通等)的相关研究提供参考,研究结论可以为自动驾驶技术在行业内部的推广提供方向性参考,也有
19、助于相关研究人员优化自动驾驶技术,为自动驾驶在大众领域的普及奠定良好的基础。1模型建立1.1TAM模型1986年,Davis等18基于理性行为理论(Theo-ry of Reasoned Action,TRA)首次提出了技术接受模型(TAM)。TAM 侧重于评估被调查者对新技术的接受程度,是通过感知态度来判断实际使用行为的理论方法。基础的 TAM 模型由感知有用性、感知易用性、态度和使用意图四个要素组成,感知有用性、感知易用性和态度在一定程度上决定了被调查者对新技术的接受程度。其中,感知有用性和感知易用性是两个主要预测指标,它们影响着人们对新技术的态度,而态度决定着使用意图。感知有用性通常是指
20、“一个人认为使用特定系统会提高他的工作绩效的程度”。在自动驾驶接受度领域的研究中,感知有用性多指使用者认为自动驾驶可以为出行带来的便利和好处。当人们感知到自动驾驶汽车的便利和安全性时,系统越有用,人们的使用意愿越强烈。感知易用性通常被定义为“一个人认为使用特定系统将不费力的程度”18。当使用者感知到自动驾驶系统越容易操作时,对自动驾驶的态度将会越积极,从而正向影响人们对自动驾驶的使用意愿。若自动驾驶操作困难,不仅会降低其对使用者的吸引力,也与自动驾驶有助于提升日常出行便利性的优势相悖,可能会导致使用者放弃使用。1.2信 任信任是指使用者在具有不确定性和风险性的情况下愿意相信自动驾驶系统的程度7
21、。在信任理论中,一些研究人员认为,就像信任可以调解人与人之间的关系一样,它也可以调解人类和自动化之间的关系19-20。在自动驾驶系统中,车辆在行驶过程中的一切决策行为都由系统决定,这就要求乘客对自动驾驶系统有足够的信心,否则自动驾驶系统很难被接受。信任程度与感知有用性、感知易用性等因素有关,当使用者对自动驾驶技术的功能、安全性、操作过程有了一定的了解,并认可该技术时,信任程度就会提高。当使用者对自动驾驶的危险感知升高时,信任程度会随之降低。由此可见,信任这一因素在自动驾驶接受度的研究中是不可或缺的。在以往大量自动驾驶接受度的研究中,也主张将信任作为关键影响因素之一21-22。1.3感知风险性感
22、知风险性是指个体因使用新产品而需承担不确定性的负面感受,并对结果可能产生伤害程度的评估11。在一些调查中显示,人们非常关注自动驾驶汽车的安全问题,担心自动驾驶系统、设备故障或者黑客入侵导致的安全风险23-24。当使用者感知到自动驾驶的风险性时,很可能会拒绝乘坐自动驾驶汽车。降低自动驾驶汽车的风险,则有利于提高使用者对该技术的接受程度。对于交通运输从业者,他们对自动驾驶的风险感知更加敏锐。普通民众可能只对自动驾驶风险的结果有一定的认知,却不能理解产生该风险的原因。交通运输从业者却能深入分析风险产生的原因及过程,这可能会使得他们对自动驾驶抱有更加苛刻的态度。了解他们的风险感知侧重点,更有利于自动驾
23、驶技术的改良。因此,本文将感知风险性作为关键影响因素之一。1.4扩展TAM模型TAM模型允许增加扩展变量,根据不同的研究内容增加相应的影响因素,以此提高模型的可解释性。本研究主要针对交通运输从业者对自动驾驶的接受度展开,由于交通运输从业者具有一定的专业背景,对自动驾驶有着更敏锐的认知,因44交通运输工程与信息学报第21卷此在影响因素的设置和描述上需要更加详细。本文在经典TAM模型的基础上,改进模型的基本结构,添加信任和感知风险性两个关键因素,并将这些因素重新进行维度划分,建立功能认知和负面影响认知两个维度,丰富和拓展了经典TAM模型。此外,由于研究对象的职业有着明显的特点,在TAM模型中增加了
24、个人社会经济属性,重点考虑职业、从事该职业时长和个人月收入对接受意愿的影响。同时,将以往研究已证实的一些主要影响因素,如性别、年龄和受教育程度也一并纳入到模型中。模型变量组成如表1所示,改进后的理论模型如图1所示。表1 变量组成表Tab.1 Variable composition table认知维度功能认知负面影响认知主要变量感知有用性感知易用性信任度使用意愿感知风险性问 题 项Q10 我认为自动驾驶汽车能提高道路安全和减少交通事故Q11 我认为自动驾驶汽车能够提高能源利用效率、降低尾气排放和空气污染Q12我认为自动驾驶汽车能够缩短行程时间,降低出行成本Q13 我认为自动驾驶汽车能够提高无法
25、开车用户(年老、年幼、生病、酒后等)的出行效率Q14在使用自动驾驶汽车的过程中,我可以有更多的时间去做其他事情(工作、休闲娱乐、休息等)Q15我认为自动驾驶汽车比传统汽车更容易操作Q16我认为我会很容易掌握自动驾驶的使用流程Q21我相信自动驾驶汽车可以准确到达目的地Q22在自动驾驶汽车过程中会随时观察周边路况,准备接管Q23我会推荐给亲朋好友,放心他们乘坐Q24我打算在自动驾驶汽车上市后,乘坐自动驾驶汽车出行Q25我打算在自动驾驶汽车上市后,购买自动驾驶汽车Q17我担心自动驾驶汽车存在泄露隐私的风险Q18我担心自动驾驶汽车出现系统或设备故障Q19我担心自动驾驶汽车发生意外时,法律责任的划分问题
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