浙江大學(xué) 張克俊 杜稼淳 宋雨珂
摘要:
本文總結(jié)了前人檢測駕駛情緒的方法，并以此為基礎(chǔ)研究了一種基于多感官通道的人車交互系統(tǒng)VISI。文中利用攝像頭、眼動(dòng)儀、傳感器等方式記錄被試者的駕駛行為，比較其使用系統(tǒng)前后的駕駛行為差異，并基于此進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對該系統(tǒng)在降低駕駛錯(cuò)誤的有效性上進(jìn)行評估。
關(guān)鍵詞：
駕駛 人車交互 情感監(jiān)測 多感官通道
Abstract：
Contemporary Chinese children have high IQ, but low EQ. This paper is attempting to analyze that the emotional needs of the children's growth and to come up with a design theory that toys which can strengthen emotional and creative non-technical characteristics of the children ,and then the paper designs smart toys from the perspective of material, shape, color.
Keywords:
Emotion Children’ s toys Intelligent toys
中圖分類號： U463.6
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
文章編號： 1003-0069(2015)－06-0134－02
一 研究目的
汽車為人們出行帶來了極大的便利，然而因汽車駕駛而導(dǎo)致的交通安全事故也成為人們生活安全的一大隱患。如何提高汽車駕駛安全性、降低事故發(fā)生率已成為亟待解決的問題。
傳統(tǒng)的信息表達(dá)方式以視覺化表達(dá)為主，但視覺表達(dá)有它的缺點(diǎn)，那就是人們必須時(shí)時(shí)用雙眼搜集來自道路、交通的各種信息，關(guān)注車載信息顯示屏，這將導(dǎo)致兩個(gè)問題：一是精神疲勞，不利于安全駕駛；二是不利于人們觀察其他信息。因此，信息表達(dá)方式的多樣化在這里是必要的。除了視覺表達(dá)外，聽覺、觸覺、嗅覺等方式的引入，能使人們更輕松愉快地接收到汽車和道路等各類信息，減少信息以單一方式出現(xiàn)所導(dǎo)致的厭煩情緒。
目前檢測司機(jī)情緒行為或者疲勞程度的裝置大多是接觸式外加設(shè)備，需要司機(jī)進(jìn)行額外佩戴，使用起來并不方便。能否設(shè)計(jì)出針對路怒癥的車載簡易檢測裝置，并檢測它的有效性，也是本課題關(guān)注的問題之一。
分析后，我們認(rèn)為以聯(lián)覺為基礎(chǔ)的人車交互系統(tǒng)可以極大地豐富汽車輸出信息的方式，使人與車在一個(gè)相對平等的環(huán)境中進(jìn)行交流，提高駕駛過程的安全性。
基于此我們設(shè)計(jì)了VISI人車交互系統(tǒng)。它的硬件部分由信息輸入模塊、分析處理模塊、信息輸出模塊三部分組成。
信息輸入模塊包括車況檢測部分、路況檢測部分，以及皮膚電感應(yīng)部分。路況檢測部分用于檢測后車身兩側(cè)與后方來車的距離。車況檢測部分用于檢測車輛的駕駛運(yùn)行狀況。皮膚電感應(yīng)部分用于檢測駕駛員的皮膚電信號并傳輸?shù)较鄳?yīng)的終端。分析處理模塊在樣機(jī)上是基于單片機(jī)完成的。信息輸出模塊總體上分為視覺輸出模塊、聽覺輸出模塊、觸覺輸出模塊三部分。視覺輸出模塊由抬頭顯示屏組成，把對應(yīng)信息投影于車前玻璃上。聽覺輸出模塊負(fù)責(zé)輸出對應(yīng)信息的語音提示。觸覺輸出模塊通過方向盤兩側(cè)振動(dòng)電機(jī)輸出對應(yīng)信息的振動(dòng)提示。
VISI人車交互系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)樣機(jī)通過硬件部分輸入模擬信號后，程序?qū)⑤斎氲男盘柼匦耘c預(yù)設(shè)的閾值相比較，得出是否需要提示駕駛員的結(jié)論，并通過單片機(jī)產(chǎn)生相應(yīng)的電流輸出來實(shí)現(xiàn)各提示功能。通過程序可實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航、車況檢測、附近車輛快速靠近提示、超速提醒、駕駛情感調(diào)節(jié)等功能。（圖1）
三 實(shí)驗(yàn)研究
眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)
盡管VISI已經(jīng)涉及了多通道信息輸入，加入了聽覺、觸覺反饋，但是視覺交互仍是必要的。我們希望讓駕駛者在行駛過程中盡可能將注意力集中，并在系統(tǒng)發(fā)出警示時(shí)盡快注意到抬頭顯示屏上的警告信號。為了理想的效果，許多設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)值得注意。
在顏色搭配方面，低飽和度的調(diào)色板、明亮的淺色更易讓人聯(lián)想到簡潔、時(shí)尚，且更平易近人——這正是我們想要達(dá)成的設(shè)計(jì)目標(biāo)，一個(gè)溫暖的、平易近人的界面設(shè)計(jì)。過多的顏色可能會(huì)讓駕駛者面對過多不必要的信息。我們利用顏色來區(qū)分不同的信息模塊，比如，用橘黃色代表警告式樣，白色代表正常狀態(tài)。用顏色區(qū)分模塊甚至能幫助用戶加強(qiáng)對于界面信息的理解。
通過眼動(dòng)儀及其視覺跟蹤技術(shù)，我們在本實(shí)驗(yàn)中全程實(shí)時(shí)記錄被試驗(yàn)者瀏覽素材界面（各組實(shí)驗(yàn)含不同的自變量）時(shí)的視覺軌跡移動(dòng)情況，了解用戶在注視駕駛室空間時(shí)感興趣或注意的空間位置及其注意力的轉(zhuǎn)移過程，以此測試界面中各要素的排版設(shè)置是否合理。
我們的實(shí)驗(yàn)?zāi)康挠腥齻€(gè)：測試有無警示（有警示、無警示）與界面可視性的關(guān)系；測試不同顏色（白色、橘色）的HMI與界面可視性的關(guān)系；測試不同位置（左側(cè)、中間、右側(cè)）的HMI與界面可視性的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)步驟為：選定界面素材，定義目標(biāo)被試；設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)程序部署；實(shí)施實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)采集；數(shù)據(jù)分析與解讀。
在實(shí)驗(yàn)中，我們以被試者的注視頻率衡量其對某區(qū)域的關(guān)注程度。對于有無警示的測試顯示，被試者在“有警示”時(shí)對前方區(qū)域及HMI區(qū)域的注視頻率高于“無警示”時(shí)注視頻率。且根據(jù)眼動(dòng)儀記錄的視頻分析可知，每當(dāng)“警示”信息出現(xiàn)時(shí)，被試者視線首先鎖定到界面上的警示信息，其次才注意到行駛速度、導(dǎo)航方向等消息。即當(dāng)警示信息出現(xiàn)時(shí)，被試者能更快地注意到HMI區(qū)域的變化，并將更多的注意力集中到前方區(qū)域上。此外，值得注意的是，在“有警示”的情況下，被試者對于車內(nèi)區(qū)域的關(guān)注頻次明顯下降，對HMI的關(guān)注頻次較“無警示”時(shí)提升了13.6%。這證明，警示交互界面設(shè)計(jì)是成功的。
對于顏色的測試顯示，當(dāng)HMI為“橘色”時(shí)，被試者給予前方區(qū)域（包括HMI區(qū)域）更多注意，即橘色的HMI更容易在短時(shí)間內(nèi)引起駕駛員的注意。被試者對橘色界面中前方注視區(qū)域的注視頻率約為86.7%，高于“白色”時(shí)7.3%；其中對HMI的注視頻率約為54.5%，與對白色界面中HMI注視頻率基本持平。
對于不同位置的測試顯示，當(dāng)HMI在左側(cè)時(shí)，最易引起被試者的注意，此時(shí)前方區(qū)域除HMI外獲得被試者的注意頻率也為最高（ 40.9%）。總體而言，當(dāng)HMI設(shè)計(jì)在最左邊時(shí)，被試者給予前方區(qū)域最多的注意，界面設(shè)計(jì)效果最佳。
對于視覺化界面，我們的結(jié)論是：有警示時(shí)駕駛員更易將注意力集中于前方區(qū)域；采用橘色設(shè)計(jì)的HMI比白色設(shè)計(jì)的可見性更好；當(dāng)HMI設(shè)置在界面左側(cè)時(shí)，比設(shè)置在中間、右側(cè)時(shí)的可見性更好。因此在設(shè)計(jì)VISI系統(tǒng)的交互界面時(shí)，我們采用橘色代表警告式樣，并將HMI置于界面左側(cè)。（圖2）
駕駛行為實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)設(shè)備采用1:1模擬駕駛空間。為了模仿駕駛中的視角感覺，采用在前方較遠(yuǎn)（ 3米）處投影的方法投射模擬駕駛空間的界面。為了更好地記錄被試者的行為模式，獲取更多的參數(shù)，在獲得被試者同意的前提下，我們在被試者的前上方設(shè)置了微型攝像頭，在其后方設(shè)置了微單作駕駛行為記錄攝影用。
測試方案為：讓被試驗(yàn)者先進(jìn)行一次30分鐘的模擬駕駛。駕駛條件為“城市道路，晴天，多車”。在駕駛中每隔5分鐘回答一組5個(gè)20以內(nèi)加減法問題，記錄其正確率與反應(yīng)速度，以檢查用戶對外界信息的反應(yīng)力以及干擾。隨后把VISI系統(tǒng)安裝到模擬駕駛空間中，再讓各個(gè)被試者在相同條件下進(jìn)行時(shí)長為30分鐘的模擬駕駛。在駕駛過程中也進(jìn)行簡單的加減法提問。在實(shí)驗(yàn)中所得的全部錄像數(shù)據(jù)在實(shí)驗(yàn)后將進(jìn)行統(tǒng)一的分析處理。
在方向盤上安裝VISI的電路系統(tǒng)。每次測試前都會(huì)為被試者介紹VISI系統(tǒng)各功能。在被試者充分熟悉VISI系統(tǒng)之后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。通過以上的記錄方式，我們以一分鐘為一個(gè)區(qū)間，在每次實(shí)驗(yàn)中記錄被試者在30個(gè)區(qū)間內(nèi)的表現(xiàn)，并采集以下10個(gè)指標(biāo)作為量化被試者的駕駛行為的10個(gè)維度，分別是：
眨眼次數(shù)：用戶每分鐘的眨眼次數(shù)。
皺眉次數(shù)：用戶每分鐘的皺眉次數(shù)。
眼動(dòng)次數(shù)：用戶每分鐘眼珠突然移動(dòng)的次數(shù)。此動(dòng)作表明用戶注意力被突然出現(xiàn)的狀況吸引。
駕駛錯(cuò)誤：除對照組實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)的由模擬駕駛固有問題導(dǎo)致的駕駛錯(cuò)誤外，用戶所有的駕駛錯(cuò)誤，如越過雙黃線、撞車、熄火等等。記錄用戶每分鐘內(nèi)的駕駛錯(cuò)誤個(gè)數(shù)。
語言行為：用戶每分鐘講話的多少。 0表示沒有講話， 5為最高值。
身體動(dòng)作幅度：用戶每分鐘內(nèi)表現(xiàn)出的肢體動(dòng)作幅度。 1為基準(zhǔn)分， 5為最高值。
情緒行為：用戶每分鐘內(nèi)表現(xiàn)出的整體情緒狀態(tài)評分。 1為基準(zhǔn)分， 5為最高值。
正確次數(shù)：用戶在每五分鐘的數(shù)學(xué)問題測試中回答正確次數(shù)。
數(shù)學(xué)問題測試共有7次，每次包含5個(gè)問題。
干擾錯(cuò)誤：用戶在每五分鐘的數(shù)學(xué)問題測試中因?yàn)榛卮饐栴}分心而導(dǎo)致的駕駛意外。
反應(yīng)速度：用戶在回答數(shù)學(xué)題的反應(yīng)速度，以0～10評分。對應(yīng)于每個(gè)被試者，我們可以收集2個(gè)10×30的矩陣（對照組、實(shí)驗(yàn)組），每個(gè)矩陣定義為該被試者在此次實(shí)驗(yàn)中的行為矩陣。
首先分析系統(tǒng)對減緩疲勞度的影響。采用K-means方法聚類計(jì)算眨眼次數(shù)、皺眉次數(shù)、眼睛上下左右移動(dòng)次數(shù)，將30個(gè)分鐘數(shù)聚成兩類，通過均值比較兩聚類的駕駛錯(cuò)誤建立疲勞行為矩陣。最后通過T值檢驗(yàn)檢
測系統(tǒng)顯著性。我們以駕駛錯(cuò)誤率衡量駕駛員在駕駛過程中的疲勞程度。對照組和實(shí)驗(yàn)組的駕駛錯(cuò)誤數(shù)進(jìn)行T值檢驗(yàn)。
通過對比，發(fā)現(xiàn)對照組與實(shí)驗(yàn)組錯(cuò)誤次數(shù)的平均差異，相差了0.69次/分鐘； T值為2.830， R檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量觀測值對應(yīng)的雙尾概率P-值0.009，接近于0。如果顯著性水平為0.05，由于概率P-值小于顯著性水平，應(yīng)拒絕零假設(shè)，意味著對照組與實(shí)驗(yàn)組的犯錯(cuò)次數(shù)平均值存在顯著差異。因此，我們認(rèn)為對于被試者， VISI系統(tǒng)在降低駕駛犯錯(cuò)行為次數(shù)上有明顯作用，即對緩解疲勞有明顯作用。
分析安裝系統(tǒng)前后駕駛員行為矩陣的變化。用歸一化法和多元線性回歸法分析得出VISI系統(tǒng)的行為影響矩陣。再額外加入新的被試驗(yàn)者，將該新被試驗(yàn)者的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與通過數(shù)學(xué)分析方法得到的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較，驗(yàn)證歸一化法、多元線性回歸法分析的有效性及VISI系統(tǒng)對于改變駕駛員行為模式的有效性。
歸一法得到預(yù)測行為矩陣與實(shí)際行為矩陣相關(guān)系數(shù)為0.4的結(jié)論，說明通過歸一法得到的行為影響矩陣有較高的參考價(jià)值。而對照組與實(shí)驗(yàn)組的多元線性回歸預(yù)測能成功預(yù)測幾個(gè)峰值，說明多元線性回歸能較好的擬合本系統(tǒng)的駕駛行為趨勢。結(jié)合前面的t值檢驗(yàn)以及均值分析等手段可以看出VISI系統(tǒng)大大改變了駕駛員的行為模式，使其駕駛行為更加謹(jǐn)慎、出錯(cuò)率降低。（圖3）
四 總結(jié)與展望
本文主要闡述了以聯(lián)覺為基礎(chǔ)的新型智能人車交互系統(tǒng)（ VISI人車交互系統(tǒng)），所完成的工作及取得的研究成果主要包括以下幾方面：確定了一種基于多感官通道的新型人車交互系統(tǒng)的框架；完成系統(tǒng)的硬件部分的電路設(shè)計(jì)和軟件部分的程序編寫，并制作樣機(jī)；以新的實(shí)驗(yàn)方法完成了對該系統(tǒng)的有效性測試與分析。
由于該實(shí)驗(yàn)建立在駕駛模擬器上，會(huì)有一定的系統(tǒng)誤差。在進(jìn)一步的研究中將會(huì)把改進(jìn)后的系統(tǒng)與實(shí)驗(yàn)放置于車輛中進(jìn)行測試。
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