Abstract: J. Cooper, D. Strayer (2008)

Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting Proceedings, 52(23), 1920–1924p. (2008) DOI:10.1177/154193120805202319

New Insights into Driving Using Recurrence Quantification Analysis

Traditional measures of central tendency and dispersion, such as the mean and standard deviation, ignore ordering effects in time-series data. Hidden within the ordered regularity of time series' may lie unique human performance characteristics. Recurrence quantification analysis (RQA), a contemporary tool designed for the investigation of nonlinear-time-series data, is used to explore lateral driving movement in a simulated car-following task. This investigation assesses a previously published data set that contrasts baseline driving performance, with performance while legally intoxicated, and hands-free/hand-held cell phone conversation. A number of distinguishing lateral movement characteristics were found using RQA. Free from the constraints imposed by discrete driving measures, RQA has the potential to provide real-time measures of driver workload under a variety of conditions.

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Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

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