基于自动化接受度模型的车外交互研究

随着科技的不断进步,新技术不断进入人们的生活,自动驾驶驾驶技术也得到了快速的发展。但单纯的技术提高并不能带来人们接受度的随之增加。为了提高人们对无人驾驶技术的接受度,对自动化接受度模型进行研究,探究如何从认知接受度提升的角度改善自动驾驶座舱的人机交互,并从接受度模型的核心影响因素的角度分析车外人机交互用户体验问题。通过分析半封闭场景下车外交互的使用场景及行人与无人车交互时的用户行为,归纳出行人行为特征模型,再结合自动化接受度模型的相关研究,从信任度、协作性的角度提升车外交互的有效性和认知接受度。基于自动化接受度AAM模型提出了符合行人行为特征和认知的车外人机交互策略,从而提高沟通效率和接受度。

基于eHMI的车外人机交互信任影响因素研究

目的更好地发挥车外人机交互界面(eHMI)的潜在优势,研究车外人机交互过程中的信任影响机制。方法首先基于自动化信任理论,提出感知可靠性、感知透明度、感知熟悉度、感知车辆性能、感知品牌信誉和感知主观倾向等6个车外人机交互信任影响因素,然后使用结构方程模型的方法对305名被调查者进行数据分析,由此建立车外人机交互信任影响因素的理论模型。结果行人通过对eHMI信号感知而形成的信任能够影响对自动驾驶汽车的信任,行人对eHMI的信任一定程度上转移成为行人对车辆的信任,eHMI的辅助作用得到体现。强调了eHMI设计中感知可靠性的重要性,这能够被熟悉度、透明度和品牌信誉所影响。同时,行人的主观倾向和对车辆性能的感知也是影响信任水平的重要因素。结论研究结果为车外人机交互信任对于自动驾驶汽车在未来道路上使用的重要性提供了证据,同时也为eHMI的设计提供了参考和建议。

自动驾驶汽车车外人机交互研究及思考

自动驾驶汽车有望在不久的将来正式大量投入交通中,这会导致弱势道路使用者与传统汽车(有驾驶员)形成的固定交互模式的改变。因此,自动驾驶汽车设计师目前面临的一个挑战是如何设计自动驾驶汽车,使其能够安全直观地与弱势道路使用者进行交互。本文针对此问题,开展自动驾驶汽车车外人机交互研究。首先,分析了自动驾驶汽车车外人机交互的最新研究成果,总结了车外人机交互中的信任度和接受度、特征以及技术支撑。然后,提出了车外人机交互设计思路,目的是提升弱势道路使用者对自动驾驶汽车的信任度,内容包含隐性设计和显性设计,隐性设计主要通过车辆运动信息表现,显性设计主要通过视觉、听觉和触觉3个维度表现,具体表现形式为投影、文本、符号、拟人化、灯光、声音、穿戴设备。最后,提出了弱势道路交通使用者人群特性、使用环境、隐性设计、显示时机、社会影响5个设计关注项。

自动驾驶汽车车外人机交互界面设计研究

目的通过自动驾驶汽车车外人机交互界面设计研究与实践,为自动驾驶汽车车外人机交互界面设计提供指导。方法从文献研究出发,以汽车车外人机交互界面设计案例分析入手,分析了驭势科技"城市移动空间"、百度-红旗L4级自动驾驶乘用车、Semcon微笑概念汽车和梅赛德斯奔驰F015概念车的车外人机交互界面设计,并从中总结了汽车车外人机交互界面设计要素,包括位置、技术、文本、图形、色彩、拟人等关键要素,并通过车外人机交互界面设计实践与评估、语料分析等方法,总结了汽车车外人机交互界面的设计要点。结论自动驾驶汽车车外人机交互界面设计要点,即简单明确性、熟悉性、一致性和互动舒适性,对于设计实践具有重要指导意义,本研究与实践能够为行人提供可用的汽车车外人机交互界面。

车外照明系统交互设计

近年来智能汽车的兴起和发展,让“人车交互”不再局限于车内的中控、仪表、抬头显示等界面载体,而是逐渐从车内延伸到车外,交互对象也从驾驶员与乘客扩展到车外行人与其他交通参与者。车外人机交互界面(external Human-Machine Interaction,eHMI)概念的出现,让智能汽车与行人之间的沟通拥有了显性载体,对于改善车机与行人的交互具有重大意义。本文首先针对智能车车外屏的人机界面设计理论进行研究,提出了以人—车—环境三者关系为主体的车外交互系统设计框架,并且结合车外交互的典型场景流程对车外屏人机界面的设计需求进行了研究。在此基础上,对智能汽车车外人机界面的信息架构及界面设计进行了探讨和实践。在产出设计原型后,利用Arduino单片机、LED显示屏等硬件及相关软件,在实验室环境下对车外交互系统进行了显示媒介的规划和硬件方面的设计实现。最后,对原型设计进行了可用性测试。基于所获得的主观数据统计分析,得到用户对两种不同车灯表情实现方案以及车外显示位置、显示方式的实际感受及青睐程度。

基于AHP的汽车车外人机交互设计研究

本研究旨在探索汽车车外人机交互(eHMI)信息表达中不同指标的重要性。通过文献综述和专家咨询,识别并提炼出eHMI信息表达的关键指标,如通信信息、表达方式以及信息位置。运用层次分析法(AHP)构建结构模型,要求用户对评价指标进行两两比较并通过问卷调查法收集数据,构造判断矩阵并计算,确定了eHMI各项评价指标的权重系数,计算得到各级指标的权重值,从而实现关键指标的优先级排序。基于这些结果,进一步通过主观评价法推演出符合自动驾驶汽车用户需求的新型eHMI信息表达模式。本研究为车外人机交互设计提供了新的视角,促进了设计思路的创新和实践的应用,为未来的实证研究和车外人机交互设计起到指导性作用。

混合交通情景下自动驾驶汽车eHMI的信息编码类型与动效组合的可用性研究

针对混合交通情景模式,基于自动驾驶汽车与其他道路使用者的交互过程,探究信息编码类型与动效的组合对eHMI 的有效性和高效性的影响。方法:从文献研究出发,结合现有案例,提出 12 种编码类型的 eHMI,通过满意度问卷研究信息编码类型对于行人满意度的影响。然后,采用虚拟现实渲染的视频片段结合眼动追踪的自然观察范式,探究不同信息编码类型和动效的组合编码对 eHMI 的有效性和高效性的影响。结论:扫掠式动效更适用于“箭头”“行人”等图标编码类型的 eHMI;闪烁式动效更适用于文字编码类型的 eHMI。总结:本研究结果将为 eHMI 设计实践提供一定的指导意见,进而推动 eHMI 的推广和标准建立工作的进行。

点阵式LED智能前照灯控制功能算法研究

针对点阵式LED远光灯照明光场调整控制复杂的问题,分析了点阵式LED远光灯的照明需求及其发光特性,基于几何关系建立了点阵式LED远光灯与车辆前照明光场的映射关系,并搭建完整的试验系统进行了功能测试。结果表明,所提出的方法控制效果准确、实时性好、可靠性强、易于实现。

考虑eHMI的行人过街行为研究与决策模型构建

目的针对行人与自动驾驶汽车的交互过程,从行人的角度出发,探索性地提出行人在自动驾驶汽车前的过街行为决策模型。方法首先,将行人过街情景进行分析定义,针对行人的过街意向和与自动驾驶汽车沟通意愿总结出两个典型场景;然后,利用潜变量分析方法将行人在自动驾驶汽车前过街行为的影响因素进行降维分类,并对车外人机交互界面进行设计定义,构建各潜变量的影响因子与测量量表;最后,运用有序Logistic回归方法分析各影响因素对行人过街意向和沟通意愿的影响,构建行人在自动驾驶汽车前的过街行为决策模型。结果量化分析行人过街行为影响因素与其过街决策间相关性及内在关系,提出过程中决定性人车交互方式及各影响因素的变化过程。结论研究提出考虑eHMI的行人过街行为决策模型,将行人过街决策过程分为三个阶段,并总结出车辆行为线索和eHMI线索作用过程的决定性变化曲线及行人与自动驾驶汽车交互流程与关键性节点。