在我们拥有完全自动驾驶汽车——即我们可以放松下来，一边看《西部世界》，一边享受忠实的机器人将我们安全送到工作岗位——很久以前，我们将 生活在一个责任共担的世界里。特斯拉自动辅助驾驶和其它即将推出的高级半自动驾驶系统要求驾驶员保持警惕，以便在需要人类介入并接管方向盘的情况下能够随时应对。
这种交接是人机交互设计师们花费大量时间琢磨的问题。如今，发表在《科学机器人学》杂志创刊号上的研究揭示了道路上的一个新障碍：人类驾驶员可能无法平稳地接管他们的自动驾驶车辆。
这项由斯坦福大学一个跨学科团队合著的研究，对22名驾驶员进行了测试，他们在一个包含直道和变道的15秒赛道上进行测试。汽车自行导航至赛道起点，然后将控制权交给驾驶员，驾驶员在通过直道后被提示进行变道。
目的是测试人类驾驶员在机器人控制期间发生的车速变化时，能够适应到什么程度。该测试车辆由斯坦福大学设计，允许研究人员调整汽车的转向灵敏度，这种策略模拟了自动驾驶汽车自行控制时可能发生的一个关键变化。
当驾驶员的手离开方向盘时，研究人员改变了汽车的转向性能，以模拟更高速度下的操控。汽车速度越快，转向越灵敏；也就是说，在高速公路上变道比在拥堵的交通中变道需要转动方向盘的幅度更小。
当转向变得更灵敏时，驾驶员的表现并不好。“他们的转向振荡次数明显增多，”合著者 Lene Harbott 解释道。“他们倾向于在第一个大的操作中过度反应，然后不得不为此进行纠正才能完成变道。”
合著者、神经科学家 Ilana Nisky（现任职于以色列内盖夫本古里安大学）表示，这种脱节是隐性与显性学习的一个例子；仅仅意识到并不能弥补我们身体通过经验所能隐性掌握的东西。随着时间的推移，驾驶员能够适应新的、更灵敏的转向条件，但这使得他们难以恢复到之前的“基线”条件。“你改变了汽车将如何响应的内部表征，”Nisky 说。
在这项研究中，调整窗口不足以让驾驶员偏离赛道。但研究结果确实表明，有必要对人类驾驶员在更广泛的条件下如何处理交接问题进行进一步研究。
事实上，这些结果可能会引发广泛的自动驾驶学科的调查。研究人员可以评估驾驶员在车内的活动（例如，她是否在与乘客交谈或是否专心于道路）如何影响她处理交接的能力。神经科学家可能想绘制出在交接时刻发生的精确大脑活动。而人机交互专家在设计向驾驶员发出接管车辆指令的系统时，可能会将这些研究结果纳入考量。
“这项研究实际上是关于人类驾驶员如何应对车辆控制的变化，”Harbott 说。“汽车安全领域的专家可以把我们的研究作为未来工作的一个信息点。”
更新于12/7：本报道的早期版本错误地陈述了机器人与人类驾驶员之间的交接发生的时间。
