Resumen

Dado que la adaptación de los vehículos a las preferencias de los conductores se ha convertido en un importante punto de atención en el sector de la automoción, cada vez es más importante disponer de un método más cómodo, objetivo y en tiempo real para identificar los rasgos de personalidad de los conductores. Sólo recientemente la mayor disponibilidad de señales de conducción obtenidas a través del bus de red de área de controlador (CAN) ha proporcionado nuevas perspectivas para investigar las diferencias de personalidad. Este estudio propone una nueva metodología para identificar los cinco grandes rasgos de la personalidad de los conductores a través de las señales de conducción, concretamente el ángulo del pedal del acelerador, la aceleración frontal, el ángulo del volante, la aceleración lateral y la velocidad. Se recogieron datos de 92 participantes a los que se pidió que condujeran un coche a lo largo de una ruta predefinida de 15 km. Utilizando métodos estadísticos y la transformada discreta de Fourier, se extrajeron algunas características de frecuencia temporal relacionadas con la conducción para establecer modelos de identificación de los cinco grandes rasgos de personalidad de los participantes. Para estas cinco dimensiones de los rasgos de personalidad, los coeficientes de determinación de los modelos predictivos eficaces se situaron entre 0,19 y 0,74, los errores medios cuadráticos se situaron entre 2,47 y 4,23, y las correlaciones entre las puntuaciones predichas y las puntuaciones autoinformadas del cuestionario se consideraron de medias a fuertes (0,56-0,88). Los resultados mostraron que los rasgos de personalidad pueden revelarse a través de las señales de conducción, y las características de frecuencia temporal extraídas de las señales de conducción son eficaces para caracterizar e identificar los Cinco Grandes rasgos de personalidad. Este enfoque podría tener un valor potencial en el desarrollo de sistemas de integración en el automóvil o de asistencia al conductor e indica una posible dirección para futuras investigaciones sobre métodos psicométricos convenientes.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:rasgos de personalidad, conductores, señales de conducción, características de frecuencia, red de área de controladores, métodos psicométricos convenientes, transformada discreta de fourier, sistemas de asistencia al conductor, modelos predictivos eficaces, punto de enfoque importante
• Keywords:personality traits, drivers, driving signals, frequency features, controller area network, convenient psychometric methods, discrete fourier transform, driver assistance systems, effective predictive models, important focus point