人機協同技術在汽車領域的研究

汽車的行駛安全和效率受復雜的行駛環(huán)境、車輛自身的故障或缺陷以及駕駛員的駕駛狀態(tài)、習性和技能等因素的影響，因此要圍繞行駛安全和效率的目標，進行面向人機共駕的“人-車-路”在線協同感知與預測方法研究。

1 車載地圖作為傳感器的駕駛預測控制[1]

1.1 主要目的和主要原理

近年來，北美和歐洲所有主要商用車為他們的在用車輛配備了基于電子地平線的預測功能。這是一個系統(tǒng)概念，讓車輛知道前方道路上發(fā)生了什么，并允許他們在沒有駕駛員參與的情況下對信息作出反應。通過優(yōu)化發(fā)動機控制單元、傳動控制裝置或車輛其他控制單元的算法來實現的。在未來，電子地平線將能夠保存與位置相關的車輛數據，并將其傳輸到云端，或者為前方道路提供動態(tài)數據，如交通擁堵、交通事故、天氣狀況。

1.1.1 地圖自學習

駕駛的汽車安裝了旋轉的激光雷達裝置，安裝在車頂上，可以發(fā)射激光束，形成道路和周圍環(huán)境的圖像。一輛裝有GPS、激光雷達和攝像機的Waymo汽車如圖1所示。然后檢查圖像和標記發(fā)現的物體，如停止標志、建筑物、紅綠燈和拒絕進入的標志。首先，在激光雷達或攝像機等車輛傳感器中，可以驗證高清地圖。通過使用這些傳感器，地圖內容可以被整合或偏差可以被檢測，如道路幾何形狀不匹配或交通標志已經改變。在發(fā)生偏差的情況下，檢測到的偏差將從車輛發(fā)送到后端。最后，所有車輛在進行交驗后，將會提供最新的高清地圖。

1.1.2 公共數據庫

道路數據庫背后的基本思想是自動采集和處理高精度道路數據:

（1）道路數據庫使用車輛中已有的傳感器來記錄道路的形狀和設備；

（2）數據被傳輸到后端。這將從許多車輛提供的數據中生成高度精確的數據，所有參與的車輛都可以使用這些數據；

（3）使用道路數據庫，可以幾乎實時地生成、部署和更新路線信息，特別是有效地進行更新。

在現代車輛中已經發(fā)現的傳感器(攝像頭、雷達以及越來越多的激光雷達)正在不斷地記錄大量的信息。首先對道路數據進行處理，以在道路數據庫格式中提取道路特征。然后，車內道路數據庫軟件將這些數據與任何可能已經存儲在同一路段車輛中的信息進行比較。

1.2 結論

思維地圖作為傳感器導致電子地平線的概念,可以讓車輛在路上知道正在發(fā)生什么,允許他們對這些信息沒有司機參與的情況下，提高燃料的燃燒效率,提高舒適和安全,使半自主系統(tǒng)乃至全自動系統(tǒng)在不久的將來實現。

2 帶有地標增強功能的車載導航系統(tǒng)時對駕駛員的眼睛掃視行為、導航錯誤的主觀評估[2]

2.1 主要目的和主要原理

本研究探討了三種導航系統(tǒng)人機界面(HMIs)對駕駛員視線行為、導航誤差和主觀評價的影響。三十六個司機在底特律市中心駕駛不熟悉的三段路線。本研究的目的是評估呈現不同程度詳細的導航信息對參與者的駕駛評估和駕駛方式的影響。在這項研究中，我們改變了視覺和聽覺導航信息，以測量一組不熟悉底特律市中心地區(qū)的司機的眼睛掃視行為和方式錯誤的影響。測試了3個條件:

(i)標準的視覺和聽覺提示格式(2D電子地圖，基本語音方向信息);

(ii)3D視覺及聽覺提示(即，具有細節(jié)層次或LOD地標的三維電子地圖，具有基本聽覺方向信息的視覺表示;

(iii)“增強”的3D地標信息(添加照片真實感圖像)聽覺提示。

人機導航系統(tǒng)

福特Flex采用車載同步3代原型導航系統(tǒng)進行測試，該系統(tǒng)被改裝或擴充為三個HMI系統(tǒng)/實驗條件，用于測試。圖2提供了三個人機系統(tǒng)和實驗條件的照片。

2.2 結論

眼睛一瞥行為

圖3展示了車輛在行駛過程中，每條路線段的單目停留時間的經驗累積分布。對于每條航路段的導航區(qū)域，中位瞥一眼時間分別為0.8 s、0.77 s和0.77 s，分別為1段、2段和3段。無論在哪個路線段，反光持續(xù)時間的標準偏差約為0.38 s。因此，在移動時，在不同時期內，向導航區(qū)域的單掃持續(xù)時間是相似的。

圖3 單目停留時間的經驗累積分布

忘記轉彎導航錯誤

表1顯示了每條路線觀察到的錯過轉彎次數段和人機界面條件。首先考慮表的路由段或行(n的不同值反映了分配給每個分段的隨機參與者的數量)。一個參與者的任務說明了觀察到的變化),在第1節(jié)中比其他兩節(jié)中錯過的次數更多。錯過轉彎的主要原因是一個短方法的交叉口，導致了后發(fā)路線指導信息的呈現。

表1 按路線段和HMI錯過轉彎

主觀評價

可用性評估(UA)包括可理解性(UA1)、可接受性(UA2)、有用性(UA3)、對路線指導(UA4)的滿意度，以及參與者向朋友推薦系統(tǒng)的程度(UA5)。結果表明，HMI特征之間的差異無顯著性差異，HMI的典型特征是高(7分制的評分范圍為5.3至5.9)。然而，無論HMI如何，在1號干線上的評分都較低。另一方面，與2D系統(tǒng)相比，增強3D+導航系統(tǒng)在“挫折”TLX分量表上的評分明顯較低，但與3D系統(tǒng)沒有明顯區(qū)別。

3 在雙重任務駕駛條件下，用來量化注意力負荷的指標 [3]

3.1 主要目的和主要原理

針對實際駕駛中注意力負荷和分心程度的測量和監(jiān)測，以及對車載人機界面(HMI或DVI)設備的評估和比較，開發(fā)了一類駕駛員注意力負荷指標。指標包括駕駛員/車輛響應和性能度量、駕駛員控制活動以及駕駛員控制模型和參數。它們是多學科、實驗和分析努力的結果，研究中使用的視覺-手動輔助任務包括導航目標輸入、無線電調優(yōu)、關鍵跟蹤任務，以及一個通用的觸摸屏輸入任務。非視覺-手動輔助任務包括視覺-語音導航。這些指標提供了司機在雙重任務情況下注意力負荷或分心程度的客觀衡量標準。除了客觀的駕駛員/車輛性能指標外，本研究所獨有的駕駛員描述函數指標為駕駛員增益和時滯在連續(xù)的實時基礎上為轉向控制任務計算。這些描述函數項直接衡量了駕駛員控制活動的水平和對主要駕駛任務的關注程度。提出了一種新的驅動描述函數測度方法在道路條件下連續(xù)實時使用典型車輛的基本響應和性能指標。作為分心或注意力需求的客觀指標，該指標還可用于比較雙重任務工作負載與基線，或比較兩個雙重任務情況和HMIs。這些指標旨在量化和監(jiān)控雙重任務條件下的分心程度。

3.2 結論及未來的方向

本文提出的注意力負荷指標是客觀的、定量的，不需要特殊的駕駛員活動或干預來進行實時的實際駕駛計算。時變駕駛員描述函數可以在實際車輛中實時測量，得到的駕駛員控制模型參數(增益和時滯)可以用于一些指標。根據度量應用程序的不同，可以使用不同的觀察時間窗。這些指標使用了當代車輛中常見的響應和性能度量。不一定只有一個唯一的指標，而且可以使用最適合給定驅動接口的指標。給定可用的度量，派生的度量給出所選術語的相對權重和估計的度量預測值。有些指標對于視覺-手工和非視覺-手工輔助任務都很好。雖然這一指標是針對雙重任務駕駛情況而制定的，但它對于衡量其他類型的注意力不集中(如因困倦而引起的注意力不集中)可能很有用，在這方面還需要進一步研究。

4 基于Qt和QML的HMI部件和用于診斷測試設備的OTX腳本[4]

4.1 主要目的和主要原理

本文首先簡要介紹了標準化的組成部分。它重點描述了如何為執(zhí)行OTX腳本的外部測試設備創(chuàng)建一個基于Qt和QML的HMI。Qt的主要優(yōu)點是多平臺的能力和創(chuàng)建的可能性使用QML腳本定制HMI小部件。在創(chuàng)建、測試和批準之后，可以使用定制的HMI小部件以及相應的OTX序列并對其進行重用任何一種客戶專用的測試設備。此外，Qt的多平臺功能允許用戶創(chuàng)建視覺豐富、非常高級的HMIs，在所有目標平臺上都具有類似的外觀和感覺，包括Linux和移動操作系統(tǒng)(如Android和iOS)。本文中的所有示例都基于Qt的開源版本(版本5.9)。

4.1.1 用戶交互的當前方法

當前的OTX標準提供了一組基本的用戶交互表單，例如，可在運行時向用戶顯示的選擇和合并對話框(圖4)。這些表單基于標準的操作系統(tǒng)特定表單作為第一項提供的標準對話框可能非常有限的信息和選擇,更復雜的HMIs設計可以通過使用一個GUI編輯器。GUI編輯器提供了一個可配置的網格布局,預定程序的GUI部件如按鈕、復選框、單選按鈕、策劃者,儀表可以放置在網格通過簡單的拖放。網格布局非常有用，因為它可以(類似于web頁面)輕松地調整到不同的屏幕分辨率。預先編程的小部件提供了可以在GUI編輯器中設置的各種屬性，比如大小、顏色、字體和OTX腳本可以使用的按鈕按下按鈕之類的事件。與其他高級編程語言(如c++或c#)類似，圖形組件非常緊湊嵌入到OTX腳本中。核心部分是所謂的gui循環(huán)，用于處理小部件生成的事件。除此之外，還需要在OTX腳本中完全實現GUI邏輯(類似于C/c++/c#)。

4.2 結論

本章節(jié)通過使用OTX和QML腳本輕松創(chuàng)建可視化的豐富診斷應用程序。由于主題的復雜性，只稍微觸及了QML圖形化可能性的表面。在圖形設計和用戶界面編程的過程中，在最終的解決方案真正實現之前，測試設備的可用性要經過不同類型終端用戶的驗證。由于可用性驗證與圖形設計一起通常是一個需要多次重復的過程，因此開發(fā)項目中的變更管理可能非常復雜且耗時。在最終實現之前，將用戶界面驗證為具有不同最終用戶的高fidelity原型可以節(jié)省大量時間，并獲得優(yōu)化的可用性。QML和OTX腳本是實現長期穩(wěn)定測試設備應用程序的優(yōu)秀解決方案。由于診斷和用戶界面專家都可以專注于各自的專業(yè)領域并并行工作，因此開發(fā)項目可以在時間和精力上進行優(yōu)化。

圖4 用戶顯示的選擇和合并對話框

5 遠程旋轉控制器對觸摸屏操作影響[5]

5.1 主要目的和主要原理

隨著新型人機界面(HMIs)的流行，人們對駕駛員注意力分散的擔憂也與日俱增。從某種程度上說，這種擔憂源于設計系統(tǒng)的挑戰(zhàn)越來越大，該系統(tǒng)可以使駕駛員能夠使用各種功能，同時保持駕駛員應對復雜駕駛任務的能力。在這項研究中，比較了兩種基于到場的流行的視覺-手動用戶界面。這兩個HMIs感興趣的是基于觸摸屏的接口(已經在生產中)和基于遠程旋轉控制器的接口。評估了五項車載任務，包括連續(xù)控制任務、快捷任務、導航任務、列表操作任務和功能切換任務。導航任務，列表操作任務和功能切換任務。16名參與者的一瞥行為被人工編碼以申請參加。結果表明，在更高位置的顯示和觸覺反饋下，旋轉控制器比基于觸摸屏的界面更能幫助駕駛員保持對道路的注意力，從而實現簡單的連續(xù)控制和快捷操作。對于更復雜的任務，結果混合了有趣的見解。此外，出席者在注意管理策略上也顯示出顯著的個體差異。綜上所述，AttenDlike算法不僅可以比較不同的HMIs，還可以揭示個體的注意分配策略。

5.1.1 實驗裝置

一輛全尺寸運動型多用途車(SUV)用于橢圓形跑道上的測試目的。該車輛包含評估的觸摸界面。這個接口距離為16.3英寸(415毫米)扶手沿汽車縱軸的邊緣。如圖5所示。5個場景和駕駛艙攝像頭被用來收集司機行為的各個方面:包括前置攝像頭、駕駛員臉部攝像頭、駕駛員手運動攝像頭、駕駛整體運動攝像頭、駕駛員腳步攝像頭。

圖5 測試車輛中基于觸摸屏的系統(tǒng)、基于遠程旋轉控制器的系統(tǒng)的顯示布局(左);帶有觸覺反饋的遙控旋轉控制器控制機構(右)

5.1.2 五個評估的UI任務

UI任務1:連續(xù)控制任務(屏幕按鈕VS旋轉動作)；

UI任務2:快捷鍵(屏幕按鈕VS機械按鈕)；

UI任務3:菜單導航(分層菜單操作由使用屏幕按鈕VS手勢搜索)；

UI任務4:列表操作(觸摸與移動)；

UI任務5:功能切換(直接點擊vs.Surface手勢)；

5.2 結論

本研究考察了在評估HMIs時使用的AttenD buf?fer(它將隨時間變化的瀏覽模式組合成混合的性能度量)。它表明，與傳統(tǒng)的HMI評估(例如，單獨使用單獨的glance度量)相比，像AttenD這樣的方法為HMI開發(fā)提供了新的和不同的見解。結果表明，像AttenD buf?fer這樣的方法有助于區(qū)分HMI對驅動程序的影響，并有助于診斷哪種任務能更好地利用每種HMI方法。