多模態人機交互在智能網聯汽車自動駕駛中的挑戰與對策研究

摘 要：隨著智能網聯汽車技術的不斷發展，多模態人機交互在自動駕駛領域的應用日益廣泛，但是也出現了相關技術、用戶體驗和法律倫理等方面的挑戰，因此本文深入研究了多模態人機交互在智能網聯汽車自動駕駛中的挑戰，并針對這些挑戰提出了相應的對策，希望能夠推動智能網聯汽車行業的健康發展，讓自動駕駛技術更好地服務于人類社會。

關鍵詞：多模態人機交互 智能網聯汽車 自動駕駛

1 緒論

智能網聯汽車是自動駕駛技術與車聯網技術深度結合的結果，它不僅可以實現車輛之間的通信，還可以與交通基礎設施連接、云端服務器等來實現數據的實時交換，顯著提高了交通的效率，安全與環保。多模態人機交互以語音，手勢，視覺，觸覺等多種手段進行信息交換與指令傳遞，可以顯著改善用戶體驗，讓駕駛員與乘客可以更加自然地進行交互，減少了駕駛人駕駛時的操作和駕駛人分心引發交通事故的風險。然而多模態人機交互對智能網聯汽車自動駕駛同樣存在諸多挑戰，為此本文對智能網聯汽車多模態人機交互的相關應對措施進行了研究。

2 多模態人機交互技術概述

2.1 多模態人機交互技術的特點

多模態交互是一種涉及多種交互方式（例如，語音，手勢，視覺，觸覺）的綜合應用，通過整合多種信息輸入和輸出渠道，提供更自然，更有效，更個性化的人機交互體驗而不局限于單一模態輸入輸出，讓用戶基于當前場景與喜好進行人機交互，選擇最合適的交互方式或同時采用多個模態實現較好的交互效果。

2.2 多模態交互在智能網聯汽車中的應用

語音控制是智能網聯汽車上十分普遍的多模態交互方式。司機可通過語音指令對汽車進行導航，音樂播放，空調調節等多種功能進行控制，減少了駕駛員在行駛過程中的手動操作，提高了駕駛安全性，還使得交互更加自然和便捷。手勢交互降低了駕駛員對駕駛艙物理按鈕的依賴。在駕駛艙內功能與信息不斷豐富的情況下，常規按鈕和觸屏控制方式將極大地占用駕駛員視覺與認知資源，加重駕駛員工作負荷，使之分心行車，甚至對行車安全造成影響。

表1列出了多個智能網聯汽車品牌或車型的交互設計案例及其設計特點，可以看出，各品牌的智能座艙交互設計在技術應用、用戶體驗優化以及情感化交互方面各具特色，為多模態人機交互技術提供了豐富的實踐案例。

3 智能網聯汽車自動駕駛中的多模態人機交互挑戰

3.1 技術挑戰

不同傳感器工作原理及特點造成其生成數據格式，精度不一。攝像頭所提供的視覺信息分辨率較高，但是對于光照、天氣等情況較為敏感；激光雷達能夠提供高精度的三維點云信息，但其成本較高并且容易受到外部環境的干擾；毫米波雷達能夠應對激光雷達無法應對的沙塵天氣過程，但是數據穩定性差。這類數據需聯合應用，才能保證感知系統準確穩定。不同傳感器在汽車中的安裝位置不一樣，造成它們捕捉的角度與范圍也不一樣，這就要求空間必須準確對齊。傳感器數據通常含有噪聲及冗余信息，需采用濾波及去冗余算法對其處理。復雜交通環境下自動駕駛汽車需精確地探測與追蹤周邊車輛，行人等障礙物。這就需要該系統能對多模態數據進行實時處理與分析，對周邊環境動態變化做出精確的判斷。自動駕駛汽車根據融合數據需進行合理駕駛決策與路徑規劃。

3.2 用戶體驗挑戰

不同用戶對于自動駕駛汽車的交互方式和接受程度存在顯著差異。部分用戶可能更傾向于使用語音控制，認為這種方式更加自然和便捷。另一部分用戶則可能更喜歡使用手勢或視覺界面進行交互，用戶希望根據自己的駕駛習慣和偏好定制自動駕駛汽車的交互系統，以滿足更加個性化的駕駛體驗。自動駕駛汽車的交互界面和反饋機制對于用戶體驗至關重要，但是在實際應用中，這些界面和機制往往存在問題，界面可能過于復雜，導致用戶難以理解和操作。反饋機制可能不夠直觀和準確，無法及時提供用戶所需的信息。在自動駕駛過程中，系統可能需要向用戶提供關于車輛狀態、周圍環境等方面的反饋。如果反饋不及時或不準確，可能會導致用戶產生誤解或誤操作，從而影響駕駛安全和用戶體驗。

3.3 法律與倫理挑戰

自動駕駛汽車作為一種新興技術產品，其法律地位尚未完全明確。在現有法律體系下，自動駕駛汽車可能被視為一種特殊類型的機動車，但其具備的自主駕駛能力又使其區別于傳統機動車。因此需要針對自動駕駛汽車的特點，制定專門的法律法規來明確其法律地位。在自動駕駛模式下，如果發生交通事故，責任劃分是一個復雜的問題。一般來說，根據自動駕駛技術的不同級別和駕駛員的參與度，責任可能由制造商、系統開發者、車輛所有者或駕駛員承擔。在有條件自動駕駛（如L3級別）和高度自動駕駛（如L4級別）中，車輛通常配備有駕駛模式和相應裝置，并需要配備駕駛人。若自動駕駛系統開啟狀態下發生交通違法或有責任的事故，第一責任人為駕駛員。但如果事故是由軟件算法錯誤引起，責任可能歸咎于制造商或軟件開發者。在完全自動駕駛（如L5級別）中，智能網聯汽車在無駕駛人期間發生交通事故造成損害，屬于該智能網聯汽車一方責任的，則由車輛所有人、管理人承擔賠償責任。但具體的責任劃分還需根據相關法律法規進行認定。

4 提升智能網聯汽車自動駕駛多模態人機交互能力的對策

4.1 技術創新與融合

傳感器是自動駕駛汽車的眼睛和耳朵，它們負責捕捉車輛周圍環境的信息，包括道路條件、交通狀況、行人、其他車輛和障礙物等。通過改進傳感器的設計，使用更高分辨率的傳感器，以及優化傳感器的信號處理算法，可以顯著提高傳感器對環境的感知精度。傳感器需要在各種極端條件下都能穩定工作，如高溫、低溫、潮濕、強光等。因此需要采用先進的材料和工藝，以及可靠的故障檢測和恢復機制來增強傳感器的可靠性。傳感器的穩定性決定了自動駕駛系統能否長時間保持高精度和高可靠性，需要通過嚴格的測試和校準，以及持續的性能監控和優化，來確保傳感器的穩定性。

自動駕駛汽車需要處理來自多個傳感器的海量數據，以提取有用的信息并做出決策，數據處理算法的性能對自動駕駛系統的實時性和準確性有著決定性的影響。通過研發和優化高效的算法，如并行計算、分布式計算等，可以顯著提高數據處理的速度和效率。通過引入先進的機器學習和深度學習算法，可以實現對復雜環境的準確識別，包括車輛、行人、交通標志、道路邊界等。研發和優化實時決策算法，可以確保自動駕駛系統能夠在緊急情況下做出正確的決策。

4.2 優化用戶體驗

根據用戶的喜好和駕駛習慣，可以調整界面的布局、顏色、字體大小等，使其更符合用戶的審美和使用習慣。提供可配置的界面選項，如選擇不同的主題或皮膚，以滿足不同用戶的個性化需求。建立有效的反饋機制，通過車載系統內置的反饋功能、用戶調查或社交媒體等渠道及時收集用戶在使用過程中的意見和建議，對收集到的反饋進行分析和處理，用于指導系統的持續優化和改進。利用機器學習算法分析用戶的駕駛行為數據，如座椅調節習慣、音樂喜好、車內溫度偏好等以識別用戶的個性化需求。根據識別結果，自動調整車輛設置，如座椅位置、音響設置和空調溫度等，以提供個性化的駕駛環境。通過分析用戶的駕駛歷史數據，智能化算法可以預測用戶未來的駕駛行為，如行駛路線、停車位置等。

4.3 加強法律法規與倫理規范

自動駕駛汽車作為一種新興技術產品，其法律地位需要得到明確。相關法律法規應界定自動駕駛汽車的性質、分類及其在道路交通中的權利和義務。法律法規應明確各主體在不同駕駛模式（如完全自動駕駛、輔助駕駛）下的責任范圍，并建立事故責任判定機制，制定可追溯、可問責的責任分攤原則。自動駕駛汽車的技術標準是其安全性的重要保障。相關法律法規應規定自動駕駛汽車的技術要求、測試標準、認證程序等，確保其在設計、制造、測試、運營等各個環節都符合安全標準。自動駕駛汽車的測試和準入是法律關注的重點。相關法律法規應規定測試階段的申請前置條件、安全性自我聲明確認及申請材料、安全性自我聲明延期與變更等程序性事項，以及準入階段的技術要求、監管措施等。

自動駕駛汽車涉及大量的用戶數據收集和處理，包括車輛位置、行駛方式、駕駛員信息等。相關法律法規應規定數據收集的目的、范圍、方式和存儲期限，確保數據的合法性和合規性。要求自動駕駛汽車采用先進的加密技術，對傳輸和存儲的數據進行加密處理，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。規定只有授權人員才能訪問和處理數據，并嚴格審計和監控數據訪問和使用情況。要求自動駕駛汽車制造商和軟件開發商制定數據泄露應急預案，并定期進行演練和評估。

自動駕駛系統的道德決策準則應基于人類倫理原則和價值觀來制定，包括對人的尊重、非惡意和自主決定等。不同文化、宗教和法律體系對道德的理解存在差異，在制定自動駕駛系統的道德決策準則時，需要充分考慮這些差異，確保準則的普遍適用性和可接受性。制定自動駕駛系統的道德決策準則還需要跨學科的合作，通過倫理學家和法律專家等共同探討和制定準則，以確保其科學性、合理性和可行性。

5 結語

隨著智能網聯汽車技術的不斷發展，多模態人機交互在自動駕駛領域的應用日益廣泛。面對技術、用戶體驗和法律倫理等方面的挑戰，我們需要持續推動技術創新與融合，優化用戶體驗，并加強法律法規與倫理規范的建設。只有這樣，才能確保自動駕駛技術的安全性、可靠性和合規性，為未來的智慧出行提供有力保障。未來，我們期待看到更多創新性的解決方案和實踐案例，共同推動智能網聯汽車行業的健康發展，讓自動駕駛技術更好地服務于人類社會。

基金項目：國家大學生創新創業訓練計劃資助項目，面向信任度提升的智能網聯汽車多模態人機交互優化研究（202410497086）。

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