日前，采埃孚與來自德國薩爾州的神經學專家展開合作，共同研究了如何在早期檢測到乘客暈車，以及如何避免暈車對乘客產生不良影響。據悉，采埃孚將結合人工智能，利用動態駕駛數據和暈車生理反應數據，開發有助于預防暈車的駕駛模式。
此措施的科學依據來自薩爾州大學系統神經科學與神經技術研究所和德國薩爾州技術與經濟應用科技大學聯合開展的受試者研究。這些研究驗證了受試者在各種駕駛情況下的生理反應。
暈車是一種由于人體感知失衡引起的癥狀：內耳平衡器官收集到的運動信息與其他感官(如眼睛)不同步。而當乘客正專注地盯著屏幕或閱讀書籍時，最容易發生這種情況。當這種情況發生時，人體表現出的反應在很多方面類似于中反應，程度也因個體的不同反應出現輕微不適到嚴重暈車等多種表現形式。
暈車實驗車輛使研究人員能夠在高性能計算平臺的幫助下，記錄大量的生理數據、攝像頭數據以及與駕駛動力學相關的測量結果。同時，該車輛也可用作算法開發和驗證平臺。在一些研究中，采埃孚和SNNU的研究員不僅對與個人暈車主觀感知最具相關性的生理反應數據進行了分析，他們還研究了暈車與車輛動力學之間的關系。
實驗車輛的行駛里程已經超過一萬公里，研究團隊以熱成像、圖像和駕駛動態學數據的形式，收集了超過50000GB的中央和自主神經系統反應數據，構成關于暈車的獨特多模態數據資源。研究的挑戰在于要開發一種汽車兼容系統，通過多個漸進步驟在無需物理接觸的情況下檢測出暈車。利用該系統，可以獲得準確掌握暈車個體現象的重要信息。
每個人在汽車行駛的過程中身體都會產生不同的反應，對乘坐的舒適體驗也各有差異。采埃孚利用基于人工智能的算法，通過獲取每個乘客的物理反應信息，創建包含這些物理反應因素的個性化的用戶信息。根據系統采集的車內每位乘客的個人數據，自動駕駛車輛就可以存儲每位乘客的優選駕駛模式。
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