По теме
Искусственный интеллект в игре Думбал: Эвристическая оптимиз...
Подробный анализ исследования эффективности ИИ-агентов в традиционной карточной игре Думбал. Сравнен...
ИИ в рекламе: претестинг статических и видеороботов
Статья представляет исследование использования искусственного интеллекта для генерации рекламных мат...
Анализ психометрических функций на основе множественных отве...
Статья исследует генерацию семейства психометрических функций (PMF) при использовании нескольких кат...
Способны ли жирафы к арифметике? Исследование навыков количе...
Уникальное исследование, оценивающее способность жирафов мысленно комбинировать и разделять количест...
Составность мышления у павианов: эксперименты с отрицанием
Исследование демонстрирует способность павианов комбинировать абстрактные представления через тест н...
Поведение черепах при поиске пищи: влияние когнитивных спосо...
Исследование демонстрирует способность красноногих черепах использовать временные и визуальные сигна...
Введение
В последние годы городской транспорт развивается быстрыми темпами, однако проблема дорожных заторов становится все более острой. По данным Европейского Союза, ежегодные экономические потери из-за заторов достигают почти 100 миллиардов евро. В Китае прямые экономические потери, связанные с пробками, составляют 5–8% ВВП, достигая 250 миллиардов юаней (около 40 миллиардов долларов США). Пробки также увеличивают потребление энергии и выбросы вредных веществ. Расход топлива бензиновых автомобилей в городских условиях может увеличиваться на 20–200% в условиях заторов, что приводит к соответствующему росту выбросов углекислого газа. Выбросы загрязняющих веществ в час пик могут быть в 10 раз выше, чем в обычных условиях, что создает серьезные проблемы для качества жизни горожан и устойчивого развития городов.
Методология
Исследование основано на расширенной модели принятия технологий (Technology Acceptance Model, TAM), интегрирующей теорию привычек и теорию сожаления. Данные были собраны с помощью онлайн-анкетирования и проанализированы с использованием моделирования структурными уравнениями (Structural Equation Modeling, SEM).
Результаты
Результаты показывают, что в системах помощи водителю (ADAS) воспринимаемая важность и привычки вождения значительно влияют на намерение продолжать использование. В беспилотных системах ключевым фактором являются привычки вождения. В обеих системах воспринимаемая важность и сожаление после опыта оказывают значительное влияние на привычки вождения, причем сожаление косвенно влияет на намерение продолжать использование через привычки.
Обсуждение
Исследование выявило различия в приоритетах пользователей для разных типов систем. Пользователи ADAS больше ориентированы на экономическую выгоду и социальное влияние, тогда как пользователи беспилотных систем уделяют больше внимания послепродажному обслуживанию. Обе системы демонстрируют важность воспринимаемой полезности и простоты использования для формирования привычек и намерения продолжать использование.
Заключение
Исследование предлагает теоретическую основу для понимания факторов, влияющих на намерение пользователей продолжать использование автономных систем вождения. Результаты могут быть использованы для улучшения и продвижения ADAS и беспилотных систем с учетом потребностей разных групп пользователей.
