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智能车的聪明设计考虑人因学问题

发布时间:2019-09-13 04:44:36

  智能车的‘聪明’设计:考虑人因学问题

  智能联大潮下,ADAS作为离现实最近的自动驾驶实现手段,备受行业关注。近日,第三届智能汽车技术国际论坛暨创新展集合诸多行业专家、学者针对此话题展开深入探讨,汽车将论坛中部分演讲进行梳理,以飨以内。

  北京航空航天大学交通科学与工程学院 王颖副教授

  以下内容为英飞凌科技股份公司汽车电子全球资深市场经理i Michael Konrad先生关于芯片企业能够为自动驾驶做什么的演讲实录:

  谢谢大家,非常高兴见到各位同仁,我想刚才前面两位的演讲者陈芳教授和ter Roessger都给我的演讲打下了非常好的基础。我今天的演讲题目是智能车的聪明设计,考虑人因学问题。刚才有人问这方面的人才去哪里找?我们有一个专业叫人因专业。

  这是我本人的教育经历和工作经历,我的专业叫工业工程,在国外叫IE,是工程门类里面一个非常重要的分支。IE下面有一个研究方向叫人因工程,这个专业本身就是一个交叉学科,它包括机械、系统、数学、工程心理学,它本身就是一个交叉学科,这个专业就是来解决刚才ter Roessger和陈老师提到的各种各样的问题,国内大多数的院校都有这个专业,他们分支的人都有人从事关于HMI的研究。我的报告分为几个内容:第一,汽车中新兴的人因学问题。第二,汽车机人交互设计与评估。第三,驾驶人状态管理。第四,问题解决指南。

  首先来看一下汽车中新兴的人因学问题。我可以点几个比较有用的基础理论,我把它叫做交通人因学,比如说HMI,我认为是交通人因学里面非常重要的研究放心,这个学科不是单个门类,它本身就是一个交叉学科,就是人、路、车相交叉,我们知道人车路中的每一个交叉都会新派生出来很多汽车领域的研究方向。那么人因学本身就是一个心理学、生理学、人体测量学、道路交通工程等多学科交叉,它的目的是如何提高交通系统的宜人性、安全性、效率。宜人性就是怎么样让驾驶员更适应的操作汽车工具,安全是我们最关心的以及效率也是。我们这个学科关注的问题,从驾驶员来讲关注的问题简而言之分为三方面:生理、心理、行为。我们知道汽车人体测量学,研究座椅怎么让人坐的舒服,比如说宝马坐的比捷达要舒服很多,这就是生理上的研究。此外我们还有年轻、性别,不同年龄、性别的驾驶员是不一样的,如何考虑他们的生理特征来设计你们的汽车。此外还有视力、健康等等,这个领域有无数的文件来讨论这个问题,感兴趣的可以就你们的需要来了解。还有一个学科是认知心理学,我们认为在心理学上来讲,从人因学工程角度考虑,最重要的是三个阶段:感知、认知、反映。另外一个是行为,我们知道国外叫受影响的研究(酒驾、药物驾驶),还有分心驾驶,跟HMI结合最紧密的问题就是分心。还有同伴影响,这是针对青年驾驶员的,年轻人容易受同伴的影响,这些都是行为上的。我们人因工程,很重要的是约束人的行为方法不是靠技术,最主要的约束方法是社会规范,这个社会认为你什么是好的,大家会无形去遵守,如果这个社会不关心这件事,大家也就无所谓了。所以这是我们比较关注的问题。

  接下来我介绍三个理论,第一,多资源理论模型。这个模型非常易懂,它是很简洁的把人的处理信息模式用一个立方体来表示,比如说最右边,人接收信息是视觉和听觉以及触觉,但是对开车而言最主要的是视觉,其次是听觉。我接收信息以后,大脑对信息进行加工,通过认知(大脑空间记忆认知)对接收到的信息进行语言编码处理,然后我们用手进行操作或者用声音把这件事(语音交互)说出来,就是这样一个模型,很简单那么多资源理论模型有很多衍生的理论,感兴趣的同仁可以查。比如说我这个公司设计了一个HMI产品,也没有相关人员检测,我怎么知道我这个东西好用不好用?你就对着这个理论来看一下,驾驶员在使用这个系统的时候,他接收信息、处理信息、反馈信息的过程中有没有和驾驶任务本身进行了冲突,一旦有了冲突,就会占用他的驾驶资源,就有可能出问题。如果HMI占用的太多,会导致注意力分散,会导致事故。稍微定量一下,你可以根据任务的重要性,比如说分配权重再进行计算,这是一个比较简单的理论,你们看跟多资源理论相关的技术规范和学术论文都可以看到非常简单易用的方法。

  第二,情景意识。这其实是跟汽车的自动化息息相关,刚才有同仁认为无人车时代就不要人了,这个观点肯定是错误的。很简单你模仿一下航天系统,飞机大部分的时间是在自己飞行的,但是飞机能离了驾驶员吗?不可能的。在航天系统和核电系统中,操作人员依然是最重要的,而且在核电系统、航天系统发生事故最主要的原因就是人的问题,为什么人会发生错误呢?我们看一下这个图,中间这部分,人在开车时对道路的情况进行信息采集,然后中间会有情景意识,这就是对我现在和所处的状态有一个感知,在航空航天的情景意识已经研究了很多年,航天员、核电操作员的操作环境长期都是自动化的,时间长了他就忘了,已经丧失了情景意识,他不知道自己在做什么了,等到突然有需要操作的时候,会出现这样的问题,所以发生了事故

  。

  第三,耶德定律。我在MIT时的导师把这个用在了驾驶理论里面,比如说我们开车时的压力和工作量越高和越低的,如果工作量越高,容易出事。如果工作负荷特别低,那就是在高速公路上出现的疲劳。那么我们技术能够帮助的就是检测驾驶员,比如说张伟博士做的疲劳检测,然后给你一个反馈让你回到清醒状态。不管你的状态到了哪一端,我都应该用技术帮你反馈过来。

  这两个图是2005年教皇旧址和2013年新教皇旧址的照片,200就职的时候有很多人在看就职013年的时候大家都在用在拍,现在大家无可无视的跟进行无线连接。那么你开车用,虽然眼睛看着路,用蓝牙耳机听,还有汽车的人机交互,虽然我眼睛没有离开路,但是如果我的交互过程非常复杂,难以进行下去,人会产生认知分心,就是你眼睛虽然在看的,但你的脑子不知道在哪儿了。右下角的图大家知道,比如说滴滴叫车,他们的车里最少放两个。交通领域有很多APP应运而生,但是对驾驶员最大的影响就是分心。特斯拉引以为傲就是中控台,它的按钮在最下面,你看一眼都比看其他车的中控要费劲。

  这个是数据事实,我作为一个研究者,确实我找不到在中国的可靠的数据源。而这个数据非常的详细,我们对这个数据进行了处理,2010至2014年跟相关的事故显著上升。还有跟车载设备,除去空调和音响,剩下的就是各种各样的电子设备,这方面也在上升。这是我们自己做的自然驾驶实验,我们发现我们有一千多个驾驶员过路口的驾驶员,有大部分人都在用,这种移动互联的生活给我们交通驾驶带来了前所未有的挑战。

  我认为我们的解决方法是,你在上做APP,我们应该出台智能APP和车载APP行驶安全标准。第二,依据标准严格设计上述软硬件的功能HMI。第三,我一开车以后,智能进入一个驾驶模式(类似飞行模式)。

  下面我讲一下驾驶技术的展望,我们现在还在ADAS的阶段,那么这个阶段把很多的技术放到车里面去,驾驶员90%的信息是用眼睛获得的,所有的ADAS都应该经过比较严格的视觉认知需求有多高的评测。接下来,可能现在我们一只脚已经迈到半自动化了,有很多的主动安全的技术,我们要提供给驾驶员主动安全技术和主动检测技术。有很多汽车ADAS制造商跟我说,他们的东西投到市场中很多人不用,绝大多数人不用你们的产品,为什么?因为不好用,而且这些东西一旦失效一次,他就不会再用了。全自动化更是如此,技术信任非常重要,以及我刚才讲的情景意识。

  人因学问题,这篇文章的作者是美国MIT实验室的专家,他总结了五个。第一,技术的鲁膀(音))性。2.倦怠和分心。我开车的时候,你自动化程度一高,就不想希望关注了,非常容易倦怠。这些都会导致对行驶中的关键时候反映缓慢。3.模式困惑,比如说可能有人用苹果,同时也用三星,你肯定会发生困惑,你来回换的时候肯定会换错键。那我们在自动状态和半自动状态、人工状态的切换之中,人一定会发生问题的,这是肯定的。所以如果人们对系统当前所处的模式混淆不清,非常容易做出错误决策。4.技术信任,如果驾驶员如果发现某个功能失效,以后再也不用。5.技能退化。因此应对这些问题都要有一些对策,比如说技能退化,你不应该让驾驶员天天都自动驾驶,你每天至少让他练练吧。

  我们的解决方法是:第一,设计恰当的HMI。比如说1.清晰表现权利分享状况,这方法在欧洲,还有陈老师所在的瑞典的专家做这方面的研究,他们非常的发达,我觉得参考他们是对的,美国没有欧洲做的好。2.有交互的模式切换,在开车过程中你始终要跟驾驶员交互。3.驾驶员的状态评估。我们知道自动化程度很高的时候,你确实不用把脚一直放在油门上,但是自动车应该评估驾驶员现在正在做什么,这叫驾驶员的状态评估,你知道他的评估才可以采用适当的方法去预警他或者唤醒他。4.不完美的系统有利于驾驶员的安全。你偶尔可以在可控的范围内让驾驶员知道你不是100%可靠,他这样就会自动的补偿他的行为。

  第二部分,研究方法。研究领域有很多的方法,比如说测试车、仿真器(高保真、低保真),还有非驾驶实验,纯粹在计算机上做,但凡做一个,都比什么都不做强。那么我们做驾驶员的行为研究,还有他们跟HMI研究,你需要很多数据的研究。我们的研究目的:1.我用你的HMI,需要驾驶员多少视觉分析和视觉资源和认知资源,视觉和认知方面的负荷。2.评估HMI对车辆操作的影响。3.评估HMI对驾驶安全的影响,安全包括用HMI的时,对道路的观察和行为决策会产生什么样的影响。4.建议更优的HMI设计,提升用户体验,体现在安全性、舒适型、易用性。我们希望更多的HMI设计和应用准则来保障交通安全。

  研究工具工作负荷合乎度量,直接测量法,它的主观度量:NASA-TLX。但是我们知道主观度量是主观的。另外一个是客观测量,我们可以知道驾驶员使用这个设备时的时长、分布等等。还有他用你的东西不应该单次完成某个任务眼睛离开0.5秒。其次是认知负荷,就是我费了多少脑力怎么去测?我们用生理指标可以测,脑电等都可以反映出驾驶员现在的压力是不是大,负荷是不是高。

  间接测量法。它很重要的一个任务是DRT,美国人用的很多,这个任务是我用你的周边视觉,眼睛余光缩到的东西,我们认为不管你做什么任务的时候,你对周边的视觉和刺激反映是人的基础生理反映时间,可以体现到你的大脑消耗有多少。所以DRT分很多种,比如说我做测试,车里面放一个灯,它闪一下就可以测到反映时间。还有一种是触觉式,总之有了一个刺激就按一个按钮来进行反映。当人们用了HMI,当大脑不在这个事情上时,或者无人驾驶疲劳的时候,它的反映都会变慢。比如说还有换道任务知道你这个设计好不好,这些是间接的测量方法。

  具体在评估HMI的时候,我可以有很多方法来评估。一种是实际任务,就是让驾驶员来用我的HMI。还有一个是标准任务,这些标准任务可以模拟,比如说我知道这个任务是语音交互,或者是视觉任务,我可以用标准任务来替代,标准任务有很多的文献对比,可以通过对比知道HMI好不好。另外在自动驾驶当中,我需要自动驾驶当中的觉醒意识有多好,那么这些任务是认知类的语言记忆、钟表任务、箭头任务这些都有国际标准。

  案例方面,比如说HMI,这是我做的一个研究,比如说HMI字体,你投入了很大功夫使得预警精度可以提前一秒,但是字体没有设计好,我们看到这两种字体,方的字体,我们发现针对男性来说在用这个设备时的注视频率和时都要比不用增加了10%多。这个是伏特的自动泊车系统的压力缓解效果,大家觉得一般,我们对它进行了客观测量,生理上,用了自动泊车系统,确实让他的心率降低了,让他放松了这说明客观值比主观值更为可靠。

  第三个是我自己做的研究,就是抬头显示和HUD,如果两者相结合可以达到很好的效果,我就不详细展开的。

  第三,驾驶人状态管理。它对于传统汽车是ADAS的重点,重中之重,因为驾驶员管理可以更遭的预警,防止碰撞,提升安全。那么我们驾驶人状态管理是怎么管理的?刚才张伟博士讲到疲劳里面有很多的多元信息,生理的、视觉的、情绪、驾驶行为等可以体现驾驶人的状态。对于自动汽车来说,我们认为比较值得研究的一个领域是模式切换过程,因为我们知道自动汽车到L4,到L3也需要人工接管,不管是车的系统坏了,需要人来接管这个人。那么很多事故发生在接管过程中,比如说谷歌的11起事故里面有2起或3起是发生在切换的。自动车,建议大家看密歇根大学交通研究所有一位研究员写了一系列的文章,大家可以看一下。人工接管的过程我不详细讲了。我们在接管之前根据接管状态,如果驾驶员是疲劳状态,你干脆把车停在边上,不需要他来接管了。

  最后,简单跟大家说一下可以找什么东西。

  第一,ISO国际标准,就是车里面的信息系统,HMI,它有一堆的标准,它有你的屏幕怎么设计,声音怎么设计。还有DRT的检测反映任务和替代任务怎么设计,它会有一些标准。

  第二,还有一个很重要的是ISO15007,它会详细的指导你如何做HMI视觉上设计的方法、怎么去评价、怎么去评估,非常详细。

  学术期刊方面,前两个是人因工程领域的,中间两个是交通领域的,最后一个是计算机人机交互领域的(图示) ,这几个期刊都比较多,跟汽车HMI尤其是半自动化时代相关性比较多,现在比较热门的东西在这上面都有有很多的文章在发表,大家可以参考。

  还有三个会议大家可以看一下,因为我对美国的会议比较熟,欧洲也比较多,但是我不太了解。一个是automotive UI每年都有,一年在美国,一年在欧洲。另外一个会议是driver Assessment Conference是两年一次。最后一个会议是HFES。

  以上是我的报告,以上是我的址,无论我在哪里工作,我的址大家都可以找得到。

  谢谢大家。

  (文章来源:汽车)

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