- 部分自动驾驶导致驾驶员虽然仍对车辆行为负责，但其主动控制显著减少，削弱了安全干预所需的**参与感(engagement)** 和**能动感(sense of agency)**
- **有意义的人类控制(MHC)** 被提出作为解决该矛盾的规范性框架，但缺乏评估现有系统是否真正提供MHC的实证方法
- 在驾驶模拟器中，24名驾驶员在两种模式——**触觉共享控制(haptic shared control, HSC)** 与**切换控制(traded control, TC)**——下经历静默自动化故障
- 从遥测数据中提取**行为指标(behavioural metrics)**，并通过试验后问卷获取**主观感知评分(subjective perception scores)**
- 进行**验证性分析(confirmatory analysis)** 检验假设关系，并辅以**探索性分析(exploratory analysis)** 及开放式问题定性反馈
- **行为与感知的关联建模**：首次将驾驶员行为指标（如转向扭矩冲突）与主观感知（如对车辆理解驾驶员的感知）进行统计关联，用以量化MHC
- **意外发现**：探索性分析揭示反应时间与感知控制充分性之间存在正相关，挑战了直觉假设
- **定性洞察**：通过开放式问卷发现意图不匹配、缺乏安全感和对驾驶员输入的抵抗是降低MHC的关键因素，而细微的触觉引导如果与驾驶员意图一致则有积极作用
- 为评估部分自动驾驶中的**有意义的人类控制(MHC)** 提供了首个实证框架及具体度量方法
- 揭示了影响驾驶员MHC感知的行为与设计因素，为未来自动化系统设计提供指导：应优先保障**无努力干预(effortless intervention)**、**自动化意图透明沟通(transparent communication of automation intent)** 及**上下文敏感的权限分配(context-sensitive authority allocation)**
- 在驾驶模拟器研究中验证了MHC理论构念的可操作性，推动该领域从规范性讨论走向实证验证