Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting Proceedings, 52(23), 1920–1924p. (2008)

New Insights into Driving Using Recurrence Quantification Analysis

J. Cooper, D. Strayer

Traditional measures of central tendency and dispersion, such as the mean and standard deviation, ignore ordering effects in time-series data. Hidden within the ordered regularity of time series' may lie unique human performance characteristics. Recurrence quantification analysis (RQA), a contemporary tool designed for the investigation of nonlinear-time-series data, is used to explore lateral driving movement in a simulated car-following task. This investigation assesses a previously published data set that contrasts baseline driving performance, with performance while legally intoxicated, and hands-free/hand-held cell phone conversation. A number of distinguishing lateral movement characteristics were found using RQA. Free from the constraints imposed by discrete driving measures, RQA has the potential to provide real-time measures of driver workload under a variety of conditions.

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