本研究探讨了基于EEG信号的乘客危险感知在高度自动化驾驶中的应用。通过开发新的乘客认知模型和EEG解码策略，结合卷积递归神经网络，显著提升了对危险情境的预测能力，为自动驾驶安全提供了新的框架。

Application of Passenger Hazard Perception Based on EEG Signals in Highly Automated Driving
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