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Guler与机械工程系教授Sean Brennan以及工业工程系助理教授Yiqi Zhang合作，计划利用该笔资金研发一种“驾驶员在环”仿真工具，让驾驶员体验模拟的动态交通，帮助研究人员了解CAV技术对通勤行为的影响。

为了实现该目的，研究团队首先将微观交通模拟器和驾驶模拟器结合起来，在宾夕法尼亚州立大学重现交通状况。此过程需要研发必要的软件，让驾驶模拟器与微观交通模拟器可以无缝互动。驾驶模拟器可让人类驾驶传统的、半自动驾驶或是自动驾驶汽车，而汽车的位置、速度和加速等具体行为将会提供给微观模拟器。

接下来，研究人员将检验驾驶模拟器的有效性。在此步骤中，将进行人类试验，收集和比较驾驶模拟器和真实道路中的驾驶性能数据。此类测试将会生成一般驾驶行为基线数据，如速度控制、横向控制、对交通信号灯和标志的响应等数据。