聯合Kano模型與眼動測定的車載虛擬儀表可識別性設計與評價

中圖分類號：U463.7 文獻標志碼：A文章編號：1006-0316（2025）06-0023-08

doi ：10.3969/j.issn.1006-0316.2025.06.004

Recognizability Design and Evaluation of In-Vehicle Virtual Instrument Based on Kano Model and Eye-Tracking Measurement

WANG Kaiming， WANG Zihao， ZUO Hongliang， XI Le（School of Art amp; Design， Henan University of Science and Technology，Luoyang ， China）

Abstract ： In viewof the recognizabilityof in-vehiclevirtual instruments，different automotiveinstrument interfaces areinvestigated，and four different instrument interface layouts are summarized.Eye-tracking measurement and Kano model areemployed to evaluate the recognizabilityof diffrent types of instrument interface schemes.The Kano model is used to construct the questionnaire to compare and analyze different design atributes according to users’actual experience，so as to understand users’preference for the design elements of the automotive instrument interface.Eye-tracking measurement is adopted to trace the visual atention ofdifferentiated interface elementdesign，and Theeye-tracking dataand Kanoevaluation resultsare jointlyanalyzed to compensate for the difference inuser preference measured by the experiment，which reflects the influence of interface elements of the automotive virtual instrument on drivers.Based on the findings， optimization of the design and recommendations are put forward. The results show that the combination of subjectiveand objective research methods can be applied to product verification and evaluation in the development process of in-vehicle virtual instruments，providing insights into the recognition efficiency of interface elements.This method can be used for the recognizability evaluation of instrument interface design. Key words ：virtual instruments interactive interface ;Kano mode ieye-tracking measurement ；recognizability

隨著汽車智能化時代的到來，車輛信息化交互界面是當前設計開發的重點。車載信息系統（In-vehicle Information System，IVES）目前的熱門應用在交通領域，交通工具駕駛艙內部的人機交互界面由物理按鍵及物理儀表盤，逐漸轉向集成化的數字顯示界面[1]。儀表盤是汽車人機交互的重要界面，與行駛安全息息相關。視覺對于駕駛是最重要的感官，超過 90% 的行駛信息通過視覺通道傳遞給駕駛員[2]。可視化界面是信息系統設計的重要組成部分，其布局、文本和圖形決定了用戶進行相關功能操作的效率[3]。可識別性是可用性原則之一，在虛擬儀表中起到關鍵作用。當前虛擬儀表界面主要是平板顯示，提高用戶界面上的可識別性，通過使信息和界面功能可見并易于訪問是儀表界面優化設計的第一步。因此，探索如何應用科學手段對車載虛擬儀表的界面元素進行可識別設計與評價，對于改善汽車虛擬儀表的界面布局和提升駕駛員的認讀效率十分重要。

目前，國內外汽車儀表盤設計研究主要集中于交互界面、造型設計、結構技術等方面[4]。隨著數字汽車儀表的出現，汽車儀表界面更加網絡化、智能化，功能更加強大，線束連接更加簡單，更人性化地滿足了駕駛需求[5]。尋求和確定汽車儀表產品的發展方向，研制開發新一代汽車儀表產品，有利于迅速提高汽車儀表產品的技術設計能力和生產制造水平[6]。在以往針對儀表界面的研究中，以主觀評價為主，聯合客觀數據與主觀評價的研究相對較少。探索聯合運用主觀評價與客觀數據相結合的方法對車載虛擬儀表界面元素進行可識別性分析，對于汽車虛擬儀表的界面設計與交互具有重要價值。因此，本研究將眼動追蹤技術的客觀數據與Kano模型進行結合，對汽車虛擬儀表交互界面元素進行研究分析。首先，通過調研分析歸納總結出具有代表性的車載虛擬儀表界面特征；其次，運用眼動追蹤技術對不同類型的界面要素進行比較分析，通過Kano問卷調查，確定虛擬儀表界面元素的需求屬性，根據其重要程度進行排序；最后，研究主觀評價法與眼動實驗的客觀數據的差異。探索對車載數字儀表的界面元素可識別性進行科學精準的評價，更好地探知如何提高駕駛員可識別效率，并且在此基礎上提出相應的設計優化策略。

1研究方法

1.1第一階段一一車載虛擬儀表界面元素獲取

車載虛擬儀表承載著駕駛信息，不同廠商的汽車儀表盤不盡相同。常規的儀表盤界面內容包括車速表、轉速表等，隨著科技的發展和新能源的出現，界面內還增添了3D車模狀態、ADAS（Advanced Driving Assistance System，高級駕駛輔助系統）還原世界等相關信息。對當前不同廠商的車載虛擬儀表進行調查，如圖1所示。可以看出，虛擬儀表與傳統儀表大致相似，布局方式依然是左右對稱的模式，儀表形狀大致為圓形、方形、不規則多邊形和特殊圖案（數字顯示）等。燃油表和水溫表較小，分別位于車速表和轉速表內部，中部則為多媒體或者是3D車模狀態和ADAS。還有一種布局方式為中間為車速表，兩側為車輛信息等其他信息。色彩對人的視覺也有很大影響，字體和符號的顏色會影響者駕駛員的識別效率。車載虛擬儀表常用的顏色搭配為黑底白字符、黑底灰字符。儀表的整體色調大致分為冷暖兩種，如紅黃色調和青藍色調。此外仍存在一些特殊配色，如中間色調灰色。

因此，可以將汽車虛擬儀表的界面布局大致歸為四類，如圖2所示。

為便于識別和區分，按照UI的設計規范簡化為頁面布局，分為A、B、C、D四類，設置方式如表1所示。四類不同的布局方式分別搭配黑底白字和黑底灰字的字符顏色，再搭配冷暖兩種整體色調，總共16種分類 （Al～D4） 。此外，在四類布局中都在采用灰色為整體色調，為E類。表內的具體刻度和數值則在眼動實驗過程中進行設置。

1.2第二階段 眼動追蹤分析

1.2.1眼動追蹤實驗

眼動為一個人的思想和意圖表達提供了豐富的信息窗口，研究眼動可以根據人們在看哪里來分析人們在想什么[7]。眼動實驗最早應用在心理學領域，近些年來也被廣泛運用到其他領域中。雖然使用眼動追蹤技術提取準確數據的過程較為困難，但它提供了一種相對客觀的方式來測量以前的研究無法量化的內容。由于視覺注意力主要取決于人體所看到的，因此追蹤注視點數據能為產品設計的評估提供可測量的方法。如戚斌等[8]將眼動追蹤技術運用于形態仿生測試，提出一種通過確定形態仿生特征來激發設計師產品造型創意的方法。張含采用眼動追蹤技術，考察數字閱讀特別是手機界面下，\"一圖勝千言”的圖標理解效果是否成立。王艷群等[10運用眼動追蹤實驗方法對ASD（AutismSpectrumDisorder，孤獨癥譜系障礙）兒童陪伴機器人造型設計進行評價研究。可見，眼動測定能夠應對多元素設計載體，并對其進行客觀數據分析。汽車儀表界面需要承載許多信息，繁雜的界面裝飾細節會顯得更加臃腫，因此為了給用戶帶來良好的視覺體驗，應該更加注重汽車儀表視覺語言的可識別性設計[11]。車載虛擬儀表界面元素布局就是基于駕駛員視覺注意力的感知所形成，通過眼動追蹤技術對駕駛員的視覺關注點進行分析總結，由此反映出車載虛擬儀表的界面元素對駕駛員的影響。

1.2.2實驗設計

實驗運用TobiiProX3-120眼動儀記錄被試者觀看不同樣本時的眼動數據，數據分析運用ArgoLAB3.0人機環境同步云平臺完成。根據對市面上常見汽車樣式的調研分析，得到圖2、表1，對這些表盤進行簡要的設計表現，得到20張儀表模擬圖片。

本次實驗在每個模擬儀表上設定不同的數值，要求被試者在實驗過程中認讀數值。實驗在不受干擾的室內進行，要求被試者具有駕照且有一定的駕駛經驗，處于中青年階段，視力較好，注意力較為集中。共邀請了在校師生50名，最終符合條件的實驗對象為45名。實驗人員共2名，1名負責眼動儀的操作，另1名負責觀察被試者的測試情況，并記錄相關信息。

1.2.3實驗步驟

實驗全程都采用眼動儀實時記錄被試者的眼動情況，具體實驗流程如下：

（1）準備階段

實驗人員對眼動儀進行相關調試，調整參數，然后將實驗素材導入到眼動儀的配套軟件中。實驗人員向被試者介紹實驗流程，包括實驗任務與要求，確保被試者充分了解實驗的具體過程。

（2）測試階段

① 測試前要求被試者在認讀開始前和認讀結束后注視屏幕上方的固定點，防止被測者出現不同的反應對實驗數據造成影響。以眼動軌跡出現的時間點為開始時間，以注視點回到屏幕上方的固定點為結束時間。

② 實驗開始后，要求被試者依次讀取儀表盤上的數值。每次結束時都給被試者30s的休息時間。

③ 循環步驟 ② 的要求，直到20個素材測試完畢。

實驗一共獲得45位被試者的眼動數據。整理分析實驗數據，得到相關數據統計表。將汽車儀表盤整個區域作為興趣區（AreaofInterest，AOI），每種布局類型的不同配色方案按AOI1、AOI2、AOI3等依次排序，統計不同素材儀表盤的注視點數，結果如表2所示。將所有被試者的眼動數據進行疊加，得到含有虛擬儀表樣本的熱點圖，如圖3所示。

根據本次實驗的內容和目的，在實驗過程中，某區域內的注視點越多、停留時間越長，則表明用戶的認讀效率越低，反之則表明認讀效率越高。

通過對各實驗樣本注視點數進行統計分析，可以得出以下結論。

（1）被測對象在識別車速表、轉速表的數值時，相對于其他種類的虛擬儀表布局設計，B類布局產生的注視點較少，表明B類布局的認讀效率最高。A類布局的注視點數少于C類布局，但多于B類，因此A類的認讀效率小于B類大于C類。但就單獨對車速表的識別來說，D類布局的注視點數少于A類，識別效率更高。因此，要考慮到車速表的識別對于儀表整體的認讀效率是否產生影響。綜合考慮前三類的認讀情況，B類布局認讀效率最佳，若駕駛過程中以車速表為主要識別區域，則適合選擇D類布局。

（2）配色方面，無論是哪一類布局，E類（灰色配色儀表盤）配色方案的注視點數都普遍較多，相對于A類布局其他色彩搭配，E類布局車速表、轉速表的注視點數分別增加了20.5%. ： 21.8‰ 說明E類配色方案在實驗過程中對被試者產生的影響較大，不利于駕駛員識別儀表界面內容。在其他配色方案中，根據各實驗樣本上的注視點數可知白色字符的識別效率高于灰色字符，冷色調和暖色配色方案注視點數的差異性不大。因此，只需考慮駕駛員在行駛過程中對儀表冷暖配色的主觀屬性。

由上述分析可知，可以依據不同區域的關注程度對儀表的布局進行排序，將重要的儀表置于關注度最高的區域，這樣有利于提高駕駛員的識別效率。但不同的汽車品牌，在儀表的布局順序上也有所不同，且平常駕駛時，駕駛員可能根據自己的習慣進行視覺搜索，即駕駛員的主觀習慣對儀表的界面布局也有一定影響。單利用眼動追蹤技術無法得到虛擬儀表功能布局視覺質量的主觀評價，因此還要對虛擬儀表的不同樣本進行用戶滿意度調查。

1.3第三階段一一用戶滿意度調查

1.3.1Kano問卷設計與分析

Kano模型根據產品客觀表現與客戶主觀感知之間的關系，將產品需求特性分為M（必備需求）、〇（期望需求）、A（魅力需求）、I（無差異需求）和R（逆向需求）[12]。通過在設計開發中應用相關的產品需求特性，可有效提升用戶滿意度[13]。計算Better-Worse系數得出功能需求屬性歸類百分比，判定用戶對某項需求屬性變化的敏感程度。其中Better數值為正，數值范圍通常在 0～1 ，數值越大，滿意度越高；Worse數值為負，數值范圍通常在 .1～0. 負值越大，用戶不滿意度越高，同時滿意度也下降得越大[14]。具體計算公式為：

式中： B_Better 為Better系數值； W_worse 為Worse系數值。

Kano模型在以往的產品用戶需求評價中已得到應用。谷元靜等[15]以Kano模型為基礎，分析臨床護士對護理機器人應用場景的需求特點，為后期護理機器人的研究與設計提供參考。魏加興等[1通過Kano模型結合服務設計相關方法，為改善紅色鄉村旅游服務質量與游客體驗提供參考方法。Kano模型作為用戶主觀評價方法對多差異屬性設計載體進行對比分析，能夠彌補實驗測定用戶偏好的差異性。因此，應用Kano模型對車載虛擬儀表的儀表界面元素進行分析，設計車載虛擬儀表用戶滿意度調查問卷，對用戶需求情況的實際使用感受進行研究，了解用戶對汽車儀表界面元素設計的偏好。

由圖2可知，行車信息、報警符號以及多媒體信息大致有四種布局方式。基于布局分類設計Kano問卷，通過問卷進行正向與反向問題詢問并打分，然后進行評估。如對編號A1的設計要素，正向問題為“您對汽車虛擬儀表布局具備圓形表框，左側為車速、右側為轉速、中間為多媒體等其他信息，黑底白字、青藍色圖案冷色調的界面布局感受如何？”反向問題為“您對汽車虛擬儀表布局不具備圓形表框，左側為車速、右側為轉速、中間為多媒體等其他信息，黑底白字、青藍色圖案冷色調的界面布局感受如何 ？^′′ 設置五個答案選項，受訪者根據自身情況進行選擇。此次問卷采用網絡發放的形式，共發放問卷120份，回收問卷110份，除去存在可疑結果或無效的問卷5份。有效問卷的回收率達到 87.5‰

1.3.2問卷結果與分析

回收問卷后，根據Kano模型的分類方法，對有效問卷進行整理分類，統計出該用戶群體對車載虛擬儀表不同界面布局類型需求的占比。Kano模型分類的需求層次是以最大值作為依據，即某一布局分類對于Kano需求類別的歸屬數量最多，就將其歸入該類別中。由此得到不同車載虛擬儀表界面布局分類的權重。應用Kano分類評估表對問卷的結果進行分析和轉化，并根據式（1）得出Better-Worse系數值，部分數據處理結果如表3所示。

根據Better-Worse系數值構建散點圖，如圖4所示。將其劃分為四個象限，其中第一象限為期望屬性，第二象限為魅力屬性。第三象限為無差異屬性，第四象限為必備屬性。可以看出，在本次分析的20個不同的車載虛擬儀表界面布局樣本中，有三個必備型需求（M），分別為A1、A2、A4；三個期望型需求（O），分別為B1、B3、B4；三個魅力型需求（A），分別為C1、C2和C4；以及剩余的十一個無差異需求（I），分別為A3、AE、B2、BE、D1、D2、C3等。

進而可知，A類的界面視覺要素是多數用戶認為的必要屬性，當儀表設計所含的該特性不足時，就達不到用戶的滿意度，因此設計時要通過適當的方法在虛擬儀表中體現出這些視覺要素。B類的界面視覺要素對于多數用戶為期望屬性，當這類界面內的視覺要素體現到儀表的界面設計中時，用戶的滿意度會顯著增長，因此設計時應該更加注重提高這類要素的質量。C類界面視覺要素對于多數用戶為魅力屬性，指不會被用戶過于期望的需求，屬于潛在需求，在儀表設計過程中可挖掘有這方面需求的用戶，針對其需求進行設計。

1.4第四階段 設計與評價

研究結果表明，在汽車虛擬儀表設計上，多采用左右對稱布局方式，圓形表框和多邊形表框相對于其他復雜的圖形圖案對用戶的認讀效率影響更小，深色底色、淺色字符更有助于用戶認讀。在儀表的配色上，簡單的配色方案，統一色調、減少色彩的復雜程度，更有利于提升用戶的認讀效率。綜合用戶評價和眼動測定的評價分析能夠更加有效地對汽車虛擬儀表中視覺元素的可識別性進行研究。綜上所述，虛擬儀表界面應該保持布局的清晰協調，以及確保信息的易讀性，儀表界面應該進行區域劃分，儀表內的不同視覺元素及其組件要根據其重要性和使用頻率進行分配。在使用數字、圖標、進度條等視覺元素來表達復雜數據時，指標要以一個簡單易懂的方式進行標記。清晰易懂的數據展示能夠幫助用戶在行駛過程中快速理解其含義，并做出明智的決策。儀表的字體和顏色，要在保證儀表界面的視覺層次的同時，引導用戶的注意力，并且使頁面美觀，給用戶更好的使用體驗。根據上述研究結果，對汽車儀表界面進行再設計，如圖5所示。

2結論

綜合用戶評價和眼動測定相結合的方法，對汽車虛擬儀表視覺元素進行了優化和實證分析，探索了用戶對車載虛擬儀表不同界面布局的偏好，發現一些對于汽車虛擬儀表視覺元素的可識別性有著重要影響的設計要素。本研究對于了解用戶的需求類型、改善車載虛擬儀表視覺元素識別性具有一定的參考價值。基于眼動追蹤技術的客觀評價手段，能夠有效測量眼晴觀察汽車儀表過程中的運動軌跡，以獲取相關用戶對視覺刺激的注意和興趣的信息。通過眼動注視熱點和運動軌跡的分布，能夠高效挖掘出用戶在觀察過程中的無意識行為，獲得更為直觀的數據，為改善汽車虛擬儀表的可識別性提出更具有意義的優化措施。借助Kano模型對駕駛員需求進行分類和優先級排序，判斷不同類型儀表的視覺要素對駕駛員認讀效率的影響程度。結合眼動實驗的客觀數據，更加嚴謹地反映出用戶的需求特征，同時為眼動分析的結果提供了更為細致的解釋和補充，在一定程度上彌補眼動實驗的信息精度和數據解釋問題，使能夠全面了解車載虛擬儀表界面布局的視覺元素對用戶認讀效率的影響程度。

此次研究的不足之處在于：僅涉及四個不同的界面元素布局；實驗環境與實際駕駛環境有所差異；在被試者數量方面有所欠缺。在今后的實驗中，儀表界面內容可以進一步細化分類為更加具體的指標；模擬出更加真實的實驗環境，以確保實驗數據的準確性；獲取更充足的被試者數據。

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