Эффективность вождения и предпочтения алгоритмов формирования кинестетических сигналов у любителей и профессиональных гоночных водителей

В профессиональном автоспорте тренажёры вождения играют важную роль в подготовке водителей и гоночных команд, а также в разработке и тестировании гоночных автомобилей. Их пригодность зависит от систем подачи сигналов, причём алгоритм формирования кинестетических сигналов (Motion Cueing Algorithm, MCA) отвечает за преобразование виртуального движения транспортного средства в требования к движению симулятора. В настоящем исследовании оценены эффекты различных MCA на 31 любителе и двух профессиональных гоночных водителях в тренажёре с четырьмя степенями свободы. Критерии оценки были основаны на метриках эффективности водителей (например, время круга, вероятность фатальных ошибок), объективных характеристиках вождения (например, частота реверсов рулевого колеса, доля времени полного газа), субъективной нагрузке и предпочтениях в отношении конкретных MCA. Результаты показали устоявшиеся предпочтения MCA у обоих профессиональных гонщиков, что коррелирует с их более высокой эффективностью вождения. В отличие от этого, предпочтения среди любителей распределились между MCA, а их субъективная нагрузка была как минимум вдвое выше, чем у профессионалов. Отсутствие единого предпочтения MCA в группе любителей может объясняться их высокой нагрузкой в сочетании с ограниченным опытом и неадекватными ментальными моделями гоночного вождения. Эти результаты важны, поскольку они свидетельствуют о том, что гоночные тренажёры, даже при использовании менее опытными или неопытными гонщиками, должны опираться на MCA, предпочитаемые профессиональными водителями. Полученные данные также подчёркивают важность настройки MCA профессионалами с адекватной привязкой к реальной сцене, которая будет моделироваться в виртуальной среде.