智能汽车中基于信任的接管系统交互设计

目的 以Level 3级别自动驾驶汽车的接管系统作为主要研究对象,探究HMI设计对驾驶员在典型接管场景下的驾驶信任度的影响.方法 采取了文献查阅、案例研究、理论分析、用户研究、系统设计、实验评估等研究方法,基于驾驶信任度的理论模型,设计典型驾驶场景下的人机交互界面,增加驾驶员对接管系统的信任度,提高使用Level 3自动驾驶的安全性和舒适性.对HMI设计方案制作了关键原型和效果图,并在模拟驾驶器上进行了设计验证.结果 对方向盘进行灯带变化设计和中控信息基于信任的透明度设计,有效提高了接管场景下人对自动化系统的信任度,并提高了接管效率和用户满意度.结论 信任度是在用户与产品交互的过程中不断发展变化的,HMI设计应该考虑在交互过程中人机信任的因素.     

自动驾驶接管中的分层振动警示设计研究

目的驾驶员在自动驾驶系统遇到无法处理的交通情况时需要尽快恢复情景意识,进行驾驶操控权的接管,由于自动驾驶中驾驶员将更多的从事驾驶次任务,需要进行有效的自动驾驶接管信息提示设计,降低认知负荷,提高接管绩效,改善驾驶体验。方法触觉显示是在视听通道失效的情况下,获取驾驶情景信息的有效方式。基于自主开发的触觉坐垫,研究分层振动警示接管策略对情景意识恢复和用户体验的影响。实验共有24名被试,每个被试将进行单层级、双层级和三层级接管实验。被试在接收到振动警示后,需要中止当前的非驾驶相关任务,接管汽车的控制,并躲过风险情境。结论实验结果表明,相对于单层级振动警示,多层振动警示能提高接管绩效,尤其在高负荷道路和低负荷道路中。三层级振动警示的综合评价最高,但同时也带来了额外的认知负荷。     

自动驾驶条件下视觉非驾驶相关任务类型对接管效率的影响

目的检验视觉非驾驶相关任务类型对驾驶员接管效率的影响。方法采用驾驶模拟器模拟单调高速公路场景,允许驾驶员参与趣味性不同的非驾驶相关任务。结果驾驶员打开视频时间与反应时总体呈显著负相关(r=-.291,P0.05)。娱乐性视频和新闻视频组别的主效应差异显著(F_((1,47))=5.920,P0.05,η~2=0.114),即娱乐性视频条件下的反应时长于新闻视频条件下的反应时(1.261.05)。结论驾驶员打开视频时间越长,响应接管请求反应时越短;自动驾驶条件下,娱乐性视频会增加驾驶员响应接管请求的反应时、降低响应接管请求的正确率。     

机动车驾驶过程中右转行为研究

机动车向右转或并线过程中存在视觉盲区,盲区是导致车辆事故的原因之一,司机常通过传感器了解盲区路况,这一过程中与传感器存在交互。不同的交互方式会影响到驾驶员的驾驶绩效。驾驶中的交互通常表现为闪光语音和震动,通过调查问卷,考察41名司机的驾车频率和对事故的理解和对闪光灯、语音、震动提示方式的接受程度,然后通过虚拟驾驶平台观察并记录9名年龄在21-24之间的司机在不同车速和不同路况下对语音、震动、闪光三种提示方式的应答。采集了被试行为次数和响应时长的相关数据。使用方差分析处理数据,得出结论在语音提示、闪光提示和震动提示三种提示方式中语音提示更有效。     

提示音警示性效果对驾驶反应的影响研究

目的 探究不同的提示音对于驾驶员正前方车辆警示性认知以及对驾驶反应时长的影响;为安全性汽车提示音设计提供可行的设计方法以及参考.方法 实验一:通过行为学实验对324个车内提示音样本的警示性进行评测并选取出警示性效果较高的提示音样本.实验二:使用E-prime软件编制实验程序,进行了提示音刺激对驾驶视觉反应时长的实验.采用SPSS软件进行ANOVA分析.结果 根据5级评分量表选定5个警示性评价最高的提示音样本;有提示音条件时对于在视觉中心突然有车出现的反应时间要快于无提示音条件;其中高频率慢节奏的金属铃声的反应时长显著短于其他提示音(p<0.05).结论 在紧急情况下提示音可以加速视觉反应速度和加快驾驶反应;对于道路正前方突然有车出现的情况下高频率的提示音警示性效果更好.     

心理负荷对驾驶员刺激检测的影响

复杂的道路交通状况以及智能车机交互系统会增加驾驶员的心理负荷，降低其对刺激的检测绩效，从而增加驾驶安全风险、导致事故发生。本文从负荷理论出发，综述了心理负荷对于驾驶员刺激检测的影响，以及其它因素的调节作用。(1)不同类型的心理负荷会对驾驶条件下刺激检测造成一定影响。一方面，不管在单通道还是跨通道条件下，高知觉负荷都会降低驾驶任务中的刺激检测绩效，主要通过影响驾驶员注意选择发生的阶段。另一方面，认知负荷也会影响驾驶员的刺激检测，主要通过影响驾驶员内源性注意的执行控制能力从而决定驾驶员对于刺激检测的次序。(2)心理负荷对驾驶员刺激检测的影响还会受到驾驶员年龄差异、对刺激检测的反应方式以及特殊刺激等其它因素的调控。未来可从心理负荷机制的角度研究各因素对驾驶员刺激检测产生的影响，以及各因素之间可能存在的交互作用。     

自动驾驶中基于透明度的人机界面设计研究

目的 选取自动驾驶中后方来车的典型场景,探究基于透明度人机界面（HMI）设计对驾驶员认知的影响。方法 采取文献查阅、场景分析、实验评估等研究方法,使用态势感知的透明度（SAT）理论模型,设计了该场景下的HMI界面,并在驾驶模拟器上进行了设计验证。结果 研究结果表明HMI透明度水平与驾驶员对系统的信任度呈正相关,但感知工作量无显著变化。另外,不同水平的透明度信息会影响驾驶员的态势感知能力,而驾驶员对当前情境的理解与信任度存在显著相关性。结论 HMI的透明度设计会从三个方面影响驾驶员的认知,分别是态势感知、工作负荷和信任度。因此在对人机界面进行透明度设计时,需要重点考虑对这些因素的影响。     

系统透明度信息对人机信任和协同决策的影响

目的 以信号检测论为切入点,探究将系统可靠性信息进行透明化设计后,其在不同系统可靠性和风险情境下对操作者的信任水平和对人机协同绩效的影响。方法 采用2（透明度）×2（风险）×3（可靠性）被试内设计,通过TNO信任任务收集了32位被试的数据,记录各条件下对自动化系统的信任水平、判断标准倾向和人机协同绩效,并对数据进行重复测量方差分析。结果 在不同可靠性水平和风险情境下,透明化设计产生的效果不同。相对于低透明化设计,当自动化系统可靠性较高时,高透明化设计可显著提升操作者对系统的主观信任评分、屈从率,更接近最优判断标准,带来更高的正确率增益、更小的人机最优绩效差异。风险水平影响人机协同绩效,高风险下的人机协同绩效显著低于低风险下人机协同绩效,并且当系统可靠性高时,操作者在高风险下对系统的屈从率、正确率增益较低风险下均显著下降。透明化设计可以改变不同风险下操作者的信任行为和绩效。高风险下,高透明度可显著提升操作者对系统的屈从率,减小与人机最优绩效的差异。结论 透明化设计有利于提高操作者的人机信任适配水平、优化决策判断标准、促进人机协同绩效的提升,尤其在系统高可靠性和高风险情境下,透明化设计的优...     

驾驶过程中手机使用的补偿式行为

驾驶员在驾车过程中使用手机会造成驾驶分心,研究驾驶中的补偿行为有助于降低驾驶分心造成的危害。通过模拟驾驶探究驾驶行为和生理指标在是否使用手机、不同路段复杂程度、不同驾驶员类型中的差异,从而使驾驶员注意到驾驶中使用手机的危害并及时采取措施,弥补驾驶分心带来的危害。研究结果表明,使用手机主效应在各项指标中均呈现显著影响(P<0.001),驾驶员类型主效应在阅读短信行为中的踩刹车持续时间上存在显著影响(P<0.01),使用手机与驾驶员类型交互作用在接听电话行为的心率、阅读短信行为中的平均速度、踩刹车持续时间和心率上存在显著影响(P<0.05)。比起接听免提电话,阅读短信时采取补偿行为的幅度更大(P<0.05);驾驶员比学员采取补偿行为的幅度更大(P<0.05)。     

第二级自动驾驶下的工效学问题

目前市场上最先进的自动驾驶车辆已经可以实现同时横向和纵向的车辆控制。在使用这些系统时,驾驶员要实时监视道路,在遇到险情时及时进行接管,这就带来了新的驾驶安全问题,并逐渐成为近年来工效学研究的热点之一。文章概述了驾驶员因使用自动驾驶系统导致的任务形式的转变,并深入探讨了驾驶员的注意力、心智模型、情景意识和工作负荷等方面的工效学问题,最后为自动驾驶中人机界面的设计优化提供了参考性建议。     

Modelling driver behaviour towards innovative warning devices at railway level crossings

Improving safety at railway level crossings is costly and as funds are often limited, it is important to search for cost-effective, evidence-based solutions. The effect that the many existing alternative systems have on driver behaviour is not always known. This paper compares driver behaviour towards two novel warning devices (rumble strips and in-vehicle audio warning) at railway level crossings with two conventional warning devices (flashing light and stop sign). Regression models were developed to reflect driver's responses towards the four different types of devices based on data collected from a driving simulation experiment. The regression models include a binary choice model for predicting the probability of a driver stopping or driving through a railway crossing, as well as mixed regression models for predicting the moment at which a driver will produce specific behavioural responses before stopping at a crossing (e.g. initiation of accelerator release and application of foot-pedal brake). Violation results indicated the active systems produced much higher levels of driver compliance than passive devices. Contributing factors, such as age, gender, speed and types of warning devices were found significant at different approach stages to the level crossings. With the application of such behavioural models and traffic conflict techniques in microscopic simulation tools, traffic safety indicators, such as collision likelihood and time-to-collision can be estimated. From these, relative safety comparisons for the different traffic devices are derived.     

汽车内驾驶员语音增强评价研究

驾驶员语音增强质量的评价指标是保证语音增强算法性能的关键,而现有的语音增强质量评价方法不能准确地反映人对声音感知的主观性。针对上述问题,分析了言语可懂度指数对语音增强算法评价的适用性,并在某品牌汽车上进行实验。通过在汽车内建立均匀线性传声器阵列来对驾驶员语音进行信号采集,然后利用波束形成算法对阵列中不同传声器组合的语音信号进行增强,得到汽车在不同行驶速度时不同阵列组合的语音增强结果。使用信噪比和言语可懂度指数分别对实验得到的语音增强结果进行评价,结果表明言语可懂度指数更适合评价汽车内驾驶员的语音增强算法的性能。     

情境意识理论在驾驶界面设计中的研究现状与展望

目的 针对列车驾驶自动化和智能化的发展带来驾驶界面信息量大增,司机工作转变为信息监控和决策后,带来的心理负荷明显上升且情境意识下降等问题,梳理情境意识理论在智能驾驶界面设计中的研究现状,并对下一步研究进行展望。方法 进行文献分析,整理情境意识理论的研究现状和进展,从情境意识与自动化驾驶界面设计、显控界面图文信息、工作负荷、自动化下的人机交互四个具有智能化驾驶界面显著特征的相关设计应用的研究入手,对相关研究成果进行了综述。结论 分析了目前的研究现状和发展方向,提出了应加强对智能化背景下司机的驾驶人机交互认知特征、驾驶情境意识的表现特征及视觉策略、基于情境意识增强的智能列车驾驶界面可视化设计方法等方面的研究。     

Drivers’ eye movements as a function of collision avoidance warning conditions in red light running scenarios

The intersection collision avoidance warning systems (ICAWSs) have substantial potentials in improving driving performance and reducing the number and severity of intersection collisions, through helping drivers timely detect hazardous conflicting vehicles in precrash scenarios. However, the influences of ICAWS on drivers’ visual performance have barely been discussed. This study focuses on exploring the patterns in drivers’ eye movements as a function of ICAWS’s warning conditions in red light running scenarios based on a driving simulation experiment. Two types of speech warning conditions including warning timings (varied form 2.5 s to 5.5 s) and directional information (with or without) are examined, and the no-warning condition is the baseline. The results revealed that more subjects would be likely to benefit from the ICWAS under the earlier warning timings. The warning condition of 4.5 s ahead of a collision had the best effectiveness in terms of visual performances. Under such a warning timing, drivers had shorter fixation duration and higher frequency of searching for the red light running (RLR) vehicles. Compared to the warning condition without directional information, the directional warning information could capture drivers’ attention more efficiently, help driver direct fixations toward the RLR vehicles more quickly and lead to more scanning activities. Compared to female drivers, male drivers had more scanning activities when approaching intersections, detected the RLR vehicles more quickly and were more likely to avoid the RLR collisions. Besides, the experiment results indicated that the female drivers were more inclined to trust the warning information and got more benefits from the RLR-ICAWS in terms of the crash risk reduction rate than male drivers. Finally, the conclusions lead the way toward warning condition design recommendations for improving the effectiveness of the RLR-ICAWSs.     

Adapting ISA system warnings to enhance user acceptance

Inappropriate speed is a major cause of traffic accidents. Different measures have been considered to control traffic speed, and intelligent speed adaptation (ISA) systems are one of the alternatives. These systems know the speed limits and try to improve compliance with them. This paper deals with an informative ISA system that provides the driver with an advance warning before reaching a road section with singular characteristics that require a lower safe speed than the current speed. In spite of the extensive tests performed using ISA systems, few works show how warnings can be adapted to the driver. This paper describes a method to adapt warning parameters (safe speed on curves, zone of influence of a singular stretch, deceleration process and reaction time) to normal driving behavior. The method is based on a set of tests with and without the ISA system. This adjustment, as well as the analysis of driver acceptance before and after the adaptation and changes in driver behavior (changes in speed and path) resulting from the tested ISA regarding a driver's normal driving style, is shown in this paper. The main conclusion is that acceptance by drivers increased significantly after redefining the warning parameters, but the effect of speed homogenization was not reduced.     

基于WSR的塔机驾驶室空间布局优化设计研究

目的 为提高现有塔机驾驶室布局的工作效率和舒适性,提出塔机驾驶室布局优化设计方案。方法 采用WSR方法,从物–事–人三个维度系统梳理各部分要素之间的关联性,在物理层面将驾驶室划分为操作视野区、控制区、生活区,在事理层面将驾驶员的行为流程划分为工作行为和生活行为,在人理层面将驾驶员的需求划分为生理需求和心理需求,剖析每个层面的问题,提出设计要点,建立塔机驾驶室空间布局优化设计方案。最后,采用JACK人机仿真方法,对驾驶视野可视性、驾驶员坐姿上肢可达性、驾驶员的操纵姿势舒适性三方面验证人机因素合理性;使用量表评分调查驾驶室空间布局设计方案的满意度评价。结论 通过物理、事理、人理三个维度详细全面的分析,得出塔机驾驶室布局优化设计要点,对现有塔机驾驶室的空间布局要素合理划分和优化设计,使其空间得到有效利用,进一步提升驾驶员的易操作性、舒适性、流畅性。验证了WSR方法对塔机驾驶室空间布局设计分析是有效的分析方法,为相关设计分析提供一定参考。