Driving-Thinking-Dataset|驾驶行为数据集|认知研究数据集

Driving-Thinking-Dataset是一个独特的数据集合，通过自然驾驶实验和驾驶后访谈的细致过程收集而成。该数据集旨在深入研究驾驶员在真实驾驶场景中的认知过程和决策机制。通过捕捉真实的交互和思维过程，它提供了对人类行为、决策和驾驶中情绪反应的宝贵见解。

The Driving-Thinking-Dataset is a unique collection of data, meticulously gathered through natural driving experiments and post-driving interviews. This dataset is designed to delve deeply into the cognitive processes and decision-making mechanisms of drivers in real-world driving scenarios. By capturing genuine interactions and thought processes, it offers invaluable insights into human behavior, decision-making, and emotional responses during driving.

原始信息汇总

Driving-Thinking-Dataset 概述

数据集目的

Driving-Thinking-Dataset 是通过结合自然驾驶实验和驾驶后访谈精心收集的数据集。该数据集旨在深入研究驾驶员在真实驾驶场景中的认知过程和决策机制，通过捕捉真实的交互和思维过程，提供对人类行为、决策和驾驶中情绪反应的宝贵见解。

数据集来源

数据收集的详细描述可在以下论文中找到：

• SurrealDriver: Designing LLM-powered Generative Driver Agent Framework based on Human Drivers Driving-thinking Data
• Driving Style Alignment for LLM-powered Driver Agent

文件结构与描述

数据集文件 driving-thinking.xlsx 包含三个工作表：

• Original Interview ver.: 驾驶后访谈中由访谈者（非被访谈者）记录的原始数据（中文）。
• Supplementary ver.: 通过播放录音进行修订和补充的访谈内容（中文）。
• Bilingual ver.: 从补充版本翻译而来的中英双语版本内容。

数据格式

三个工作表中的行和列标题相同。所有数据均为字符串格式。行标题包括不同的驾驶员编号和驾驶员类型（普通驾驶员或专业驾驶员），列标题包含各种驾驶条件（转弯、稳定直线驾驶、变道和超车等）。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Driving-Thinking-Dataset的构建过程融合了自然驾驶实验与驾驶后访谈，旨在深入探究驾驶员在真实驾驶场景中的认知过程与决策机制。通过精心设计的实验流程，研究人员在自然驾驶环境中收集了驾驶员的实际驾驶数据，并在驾驶结束后进行深度访谈，以捕捉驾驶员的思维过程与情感反应。这一双重数据收集方法确保了数据的多样性与真实性，为研究人类驾驶行为提供了坚实的基础。

特点

该数据集的特点在于其多维度的数据呈现与丰富的驾驶情境覆盖。数据集包含三个版本：原始访谈版、补充版以及中英双语版，分别记录了驾驶员的原始访谈内容、经过录音回放修订的补充内容以及翻译后的双语内容。数据格式统一，行标题涵盖不同驾驶员编号与类型，列标题则包括转弯、直线行驶、变道超车等多种驾驶条件。这种结构化的数据组织方式为研究者提供了灵活的分析视角与深入挖掘的可能性。

使用方法

使用Driving-Thinking-Dataset时，研究者可通过数据集中的三个工作表进行多维度的分析。原始访谈版提供了未经修改的访谈记录，适合用于初步了解驾驶员的思维过程；补充版则通过录音回放进行了修订，数据更为准确与完整；中英双语版则为跨语言研究提供了便利。研究者可根据具体需求选择不同版本的数据，结合驾驶条件与驾驶员类型进行深入分析，从而揭示驾驶行为背后的认知与决策机制。

背景与挑战

背景概述

Driving-Thinking-Dataset 是一个独特的数据集，通过结合自然驾驶实验和驾驶后访谈的细致过程收集而成。该数据集旨在深入探讨驾驶员在真实驾驶场景中的认知过程和决策机制。通过捕捉真实的互动和思维过程，它为人类在驾驶过程中的行为、决策和情感反应提供了宝贵的见解。该数据集由清华大学的研究团队创建，相关研究论文包括《SurrealDriver: Designing LLM-powered Generative Driver Agent Framework based on Human Drivers' Driving-thinking Data》和《Driving Style Alignment for LLM-powered Driver Agent》。这些研究不仅推动了驾驶行为分析领域的发展，还为基于大语言模型的驾驶代理设计提供了重要数据支持。

当前挑战

Driving-Thinking-Dataset 在解决驾驶行为分析领域的挑战时，面临多方面的困难。首先，真实驾驶场景中的认知过程和决策机制具有高度复杂性和多样性，如何准确捕捉并量化这些过程是一个巨大的挑战。其次，驾驶后访谈的数据收集依赖于驾驶员的回忆和表达能力，可能存在偏差和不完整性。在数据构建过程中，研究人员需要确保数据的真实性和一致性，同时处理大量的非结构化数据，并将其转化为可分析的格式。此外，数据的中英双语翻译也要求高度的准确性和一致性，以确保跨语言研究的有效性。这些挑战共同构成了该数据集在构建和应用中的主要难点。

常用场景

经典使用场景

Driving-Thinking-Dataset在自动驾驶和智能交通系统研究中具有重要应用。通过结合自然驾驶实验和驾驶后访谈，该数据集能够深入分析驾驶员在真实驾驶场景中的认知过程和决策机制。研究人员利用这些数据，可以模拟和优化自动驾驶算法，提升其在不同驾驶条件下的表现。

解决学术问题

该数据集解决了自动驾驶领域中驾驶员行为建模的难题。通过捕捉驾驶员在真实驾驶中的思维过程和决策行为，研究人员能够更好地理解人类驾驶员的认知模式，从而设计出更加智能和人性化的自动驾驶系统。这一数据集为自动驾驶技术的安全性和可靠性提供了坚实的理论基础。

衍生相关工作

基于Driving-Thinking-Dataset，研究人员已经开发了多个相关项目，如SurrealDriver框架和LLM驱动的驾驶员代理系统。这些工作通过结合人类驾驶员的思维数据，推动了自动驾驶技术的发展，并为未来的智能交通系统提供了新的研究方向。