2025年大學認知科學與技術專業(yè)題庫——認知科學與技術在汽車工程中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分）1.下列哪項不是認知心理學中通常研究的核心認知過程？A.注意力分配B.駕駛行為模式C.工作記憶容量D.長時信息存儲2.在人機交互設計中，為了減少駕駛員的認知負荷，通常建議界面采用的原則是？A.復雜多樣，功能齊全B.信息密集，操作繁瑣C.簡潔明了，操作直觀D.視覺炫酷，吸引眼球3.駕駛員疲勞駕駛時，其認知過程中最可能受損的方面是？A.視覺感知速度B.工作記憶更新能力C.長時存儲檢索效率D.情感判斷準確性4.以下哪種技術主要利用駕駛員的眼動數據來判斷其注意力是否偏離前方道路？A.腦機接口（BCI）B.駕駛行為數據分析C.眼動追蹤（EyeTracking）D.生理信號監(jiān)測5.情景意識（SA）在駕駛安全中至關重要，它主要指個體對以下哪方面的綜合理解？A.自身狀態(tài)的好壞B.車輛性能的優(yōu)劣C.當前駕駛環(huán)境及自身能力和目標D.路線規(guī)劃的復雜程度6.自動駕駛汽車進行環(huán)境感知，最常使用的傳感器類型不包括？A.攝像頭（Camera）B.激光雷達（LiDAR）C.超聲波傳感器（UltrasonicSensor）D.心率監(jiān)測儀（HeartRateMonitor）7.以下哪項技術屬于高級駕駛輔助系統（ADAS）的范疇，旨在幫助駕駛員保持車道？A.自適應巡航控制（ACC）B.車道偏離預警（LDW）或車道保持輔助（LKA）C.自動緊急制動（AEB）D.盲點監(jiān)測系統（BSD）8.在人機交互領域，"米勒定律"（Miller'sLaw）主要說明了？A.駕駛員操作失誤的頻率與年齡的關系B.人類短期記憶能夠有效處理的信息組塊數量有限C.自動駕駛系統在復雜路況下的決策難度呈指數增長D.車聯網環(huán)境下信息交互的爆炸式增長趨勢9.駕駛員在接聽電話時，其駕駛表現通常會下降，這主要是因為認知資源被分散，影響了哪方面的能力？A.物理操作能力B.空間感知能力C.注意力分配能力D.決策制定能力10.車聯網（V2X）技術中，"V2I"指的是？A.車輛到車輛（Vehicle-to-Vehicle）B.車輛到基礎設施（Vehicle-to-Infrastructure）C.車輛到行人（Vehicle-to-Pedestrian）D.車輛到網絡（Vehicle-to-Network）二、名詞解釋（每小題3分，共15分）1.認知負荷（CognitiveLoad）2.駕駛員模型（DriverModel）3.感知運動時間（PTT）4.主動安全（ActiveSafety）5.情景意識喪失（LossofSA）三、簡答題（每小題5分，共20分）1.簡述注意力的資源分配理論，并說明其在駕駛情境下的意義。2.駕駛員狀態(tài)監(jiān)測（DMS）系統有哪些主要的監(jiān)測指標？3.簡述自適應巡航控制系統（ACC）中，認知因素如何影響其性能。4.人機交互設計在智能座艙開發(fā)中需要考慮哪些關鍵認知問題？四、論述題（每小題10分，共30分）1.論述情景意識（SA）對于實現可靠自動駕駛的重要性，并分析當前技術手段在提升自動駕駛系統SA方面的挑戰(zhàn)。2.結合認知心理學原理，分析駕駛員在使用高級駕駛輔助系統（ADAS）時可能出現的認知偏差或依賴風險，并提出相應的緩解措施。3.探討車聯網（V2X）技術如何通過信息交互影響駕駛員的認知過程，分析其對提升駕駛安全性和效率的潛在作用與可能帶來的新挑戰(zhàn)。---試卷答案一、選擇題1.B2.C3.B4.C5.C6.D7.B8.B9.C10.B二、名詞解釋1.認知負荷（CognitiveLoad）：指學習者在進行特定任務時，認知系統所承受的負荷量。過高的認知負荷會超出處理能力，影響學習效果和任務表現。在駕駛中，過高的認知負荷（如同時處理復雜路況、操作車輛和進行電話通話）會顯著降低駕駛安全。2.駕駛員模型（DriverModel）：指為了理解、預測或控制駕駛員行為而建立的數學或計算模型。這些模型可以模擬駕駛員的感知、決策、控制等心理和生理過程，用于開發(fā)ADAS、進行人機交互設計、評估駕駛風險等。3.感知運動時間（PTT）：指從感知刺激（如看到交通信號燈變紅）到開始做出相應動作（如踩下剎車）之間的時間延遲。PTT是衡量駕駛員反應速度的重要指標，受生理、心理狀態(tài)、刺激特征等多種因素影響。4.主動安全（ActiveSafety）：指車輛通過自身技術手段（如ABS、ESP、TCS、AEB等）主動預防事故發(fā)生或減輕事故后果的安全系統。其核心是在危險發(fā)生前就介入，與被動安全（如安全氣囊、安全帶）共同構成車輛安全體系。5.情景意識喪失（LossofSA）：指駕駛員未能準確、及時地理解當前駕駛環(huán)境、自身狀態(tài)和目標，或未能保持對三者之間動態(tài)關系的有效把握，導致判斷失誤或采取不當行動，從而增加事故風險。這是導致許多交通事故的關鍵因素。三、簡答題1.注意力的資源分配理論認為，人的認知資源是有限的，在執(zhí)行多項任務時，需要將這些有限的資源在任務之間進行分配。駕駛是一項復雜的多任務活動，需要持續(xù)關注道路環(huán)境、控制車輛、處理信息、做出決策等。資源分配理論解釋了為什么在駕駛時進行分心活動（如使用手機、與乘客激烈交談）會顯著降低駕駛表現，因為這些分心任務占用了寶貴的認知資源，導致對駕駛相關信息的處理能力下降。其意義在于提示設計安全的人機交互界面時應盡量減少駕駛者的認知負荷，避免需要過多資源分配。2.駕駛員狀態(tài)監(jiān)測（DMS）系統的主要監(jiān)測指標通常包括：生理指標（如心率、皮膚電導、腦電波活動）、行為指標（如頭部姿態(tài)、視線方向、眼動模式、方向盤轉角模式、車速變化）、駕駛操作指標（如加減速、轉彎角度、跟車距離、換擋頻率）以及生理-行為耦合指標等。這些指標可以用來評估駕駛員的疲勞、分心、壓力、藥物影響等狀態(tài)。3.自適應巡航控制系統（ACC）中，認知因素影響其性能主要體現在：首先，駕駛員對系統的信任度和接受度是基于其認知判斷；其次，駕駛員需要理解系統的能力邊界和局限性，并能在必要時進行干預；再者，系統通過雷達等傳感器檢測前方車輛，但駕駛員的注意力、情景意識等認知狀態(tài)會影響其對系統提示或自動調整行為的反應；此外，駕駛員對系統決策（如跟車距離、加速/減速決策）的感知和判斷也涉及認知過程。因此，ACC的性能不僅依賴于傳感器和算法，還與駕駛員的認知狀態(tài)和行為密切相關。4.人機交互設計在智能座艙開發(fā)中需要考慮的關鍵認知問題包括：信息呈現的清晰性和易理解性（避免信息過載，符合認知規(guī)律）；操作界面的簡潔性和直觀性（減少學習成本和操作錯誤）；交互反饋的及時性和有效性（讓用戶明確了解系統狀態(tài)和操作結果）；界面設計的個性化與情境適應能力（考慮不同用戶偏好和駕駛場景需求）；語音、觸控等多模態(tài)交互的協調性（符合用戶的自然交互習慣）；以及系統響應時間對用戶體驗和認知負荷的影響等。四、論述題1.情景意識（SA）對于實現可靠自動駕駛至關重要，因為自動駕駛系統需要全面、準確地理解自身所處的環(huán)境狀態(tài)、自身能力和限制以及相關目標，才能做出安全、合理的決策和行動。高水平的SA使自動駕駛系統能夠預測環(huán)境變化（如其他車輛行為、行人意圖）、評估潛在風險、監(jiān)控自身狀態(tài)（如傳感器性能、能量水平），并據此調整策略。缺乏SA可能導致系統誤判環(huán)境、過度自信或反應遲緩，從而引發(fā)事故。當前技術手段在提升自動駕駛系統SA方面的挑戰(zhàn)在于：如何將多源異構傳感器數據有效融合，形成對環(huán)境的統一、準確、實時的認知；如何建立能夠反映系統自身狀態(tài)和能力的可靠模型；如何處理復雜、動態(tài)甚至不確定的環(huán)境場景，保持對潛在風險的敏感度；如何確保系統在認知判斷失誤時能夠及時、安全地應對；以及如何驗證和確認系統具備足夠的SA水平以通過嚴格的安全測試和認證。2.結合認知心理學原理，駕駛員在使用高級駕駛輔助系統（ADAS）時可能出現的認知偏差或依賴風險主要包括：過度信任（Complacency）效應，即駕駛員過度相信系統的能力而放松警惕，減少自身的監(jiān)控和準備，在系統失效或需要接管時反應不足；自動化效應（AutomationBias）可能導致駕駛員高估系統的準確性，忽略系統提供的警告或錯誤信息；技能退化（SkillDegradation）或知識遺忘（KnowledgeFade），長期依賴ADAS可能導致駕駛員自身的駕駛技能和情景意識判斷能力下降，在需要手動接管時表現不佳；以及控制剝奪（ControlDeprivation）帶來的挫敗感和不適應，可能影響駕駛員在接管時的情緒和決策。緩解措施可以包括：在系統設計和交互中強調駕駛員的責任，提供清晰、及時的警告信息；設計需要駕駛員持續(xù)監(jiān)控和確認的交互模式（如“駕駛員監(jiān)控模式”）；通過培訓和教育提升駕駛員對ADAS能力邊界和風險的認識；采用漸進式自動化策略，逐步讓渡控制權；以及在特定條件下（如系統故障、惡劣天氣）強制要求駕駛員接管。3.車聯網（V2X）技術通過信息交互影響駕駛員的認知過程，其潛在作用與可能帶來的新挑戰(zhàn)體現在：潛在作用方面，V2X（特別是V2V和V2I）可以向駕駛員提供超視距信息（如前方事故、信號燈變化、交叉車流），減少信息不確定性和認知負荷，提升情景意識，從而提高預判能力，預防事故；可以提供更豐富的駕駛輔助信息，如安全距離提示、意圖預警，輔助駕駛員決策；可以實現更高效的合作式