智能座舱多模态交互设计

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跟着5G的开展，智能座舱中新技术、新场景、新模式不停涌现，车载交互装备的数量曾经疾速地达到了下限，设计师需求斟酌如何让驾驶员在驾驶车辆时有平安、高效、温馨的人机交互体验，多模态交互将会成为将来人机交互的主流。本文次要从智能座舱和多模态交互的概念、智能座舱的常见模态及优缺陷剖析、多模态交互的首要性及运用、多模态交互面临的问题等做探讨。

“智能座舱”目前尚无一个一致的定义，它的概念自身始终跟着外界环境的开展而不停变动着。跟传统座舱比拟，智能座舱的“智能”次要体当初下列几个方面：
典礼感：App近程管制、车门迎宾灯+交互式大灯、智能形象+语音欢送语等；科技性：ADAS驾驶辅佐、高精地图、智能导航、驾驶员疲劳监测、被动调理驾驶坐姿等；易用性：多屏互联（中控屏、副驾驶文娱屏、仪表盘、HUD）、智能语音、多模交互等；平安感：底盘操控、驾乘质量感、先进技术加持等；兽性化：模式调理、自动停车、寻觅充电桩、自动充电等；第三空间：沉迷式座舱、k歌模式、智能游戏、社交互联等。“模态”（modality）一词是由德国生理学赫尔姆霍兹提出的生物学概念，即生物凭借感知器官与教训来接纳信息的通道，例如人类能够经过五感来获得外界信息。“多模态交互”就是融会了人的视觉、听觉、触觉等多种感官，计算机利用多种通讯通道响应输出，并充沛摹拟人与人之间的交互形式。
二、智能座舱中常见的模态有哪些？
目前智能座舱的模态包罗视觉、听觉、触觉、手势和嗅觉，下列将会分别引见这几个模态在智能座舱中对应的载体有哪些
视觉：HUD+仪表盘+中控+后视镜+气氛灯

听觉：音乐+语音交互+警示音

触觉：标的目的盘+按键+中控+挡位+座椅+平安带更多用于提醒场景

手势：隔空管制音量、切换歌曲、管制车窗等场景

嗅觉：不同气息用于不同场景，疲劳场景可用于提神（现实L9）
三、智能座舱常见模态的优缺陷
全部智能座舱的大部份的信息都放在视觉通道外面，这无疑会减少驾驶员的认知负荷，单模态交互难以知足繁杂的驾驶场景，各模块彼其间的关联性不强，大大升高了信息感知的价值。

如何完成高效、平安、易用的人机交互，防止驾驶员留意力扩散，升高交互认知和改良人车交互体验是值得思考的问题。
因此，这也是接上去要探讨的多模态的交互如何改良驾驶进程的平安与效力。
四、智能座舱为何需求多模态交互
经钻研标明，人类更习气多模态交互，尤为高优先级动静以多模态的冗余增益能够放慢处置时间，例如视觉+听觉或视觉+振动触觉正告比单模正告具有更快响应。
下列将?经过【多重资源实践】和【态势感知】两个模型来进行剖析
多重资源实践：一个通道接纳的信息是有下限的，当信息过载时，会致使人的认知负荷，从而升高效力。为了不视觉通道超负荷，能够将部份信息经过听觉通道呈现，这能无效升高司机的任务负荷。

态势感知：态势感知（Situation Awareness，SA）是一种感触者按照环境要素而静态、总体地舆解以后情境的才能，由此能够晋升对平安危险的发现辨认、了解剖析及响应才能，以便于做出终究的决策与行为。
关于老手司机来讲，在驾驶过程中，会对比关注路面，这时候候假如在视觉上弹出信息，就很容易形成他们的留意力扩散，这就是态势感知的丢失。这时候假如经过语音或者触觉的通道去反馈，能够包管驾驶员留意力不被扩散，从而也进步了平安性和效力。

智能座舱多模态交互的首要性
对驾驶员行动和形态进行多模监测
经过对标的目的盘的转向，行驶轨迹，油门的加加速，以及视觉摄像头的剖析，能够判别驾驶员是不是在开启ADAS零碎后，处于瞌睡、疲劳、专心等脱离驾驶形态中。
多模提醒让驾驶员放弃良好的态势感知
当车辆开启ACC（Adaptive Cruise Control，ACC）功用时，车辆监测车外环境，包罗其余车辆的静止形态、特定工况等，结合车内静态信息显示在AR-HUD上，好比当下时速、车距、根本车辆信息，帮忙驾驶员判别前车静止轨迹，加强态势感知，升高驾驶员任务负荷，及时作出无效判别及行为。
五、智能座舱多模态交互的运用1. 语音+视觉
语音交互在实际运用中自身是不成见的货色，假如不与视觉模态进行融会，驾驶员很难预判出他们收回的指令处于哪一个形态，从而失去把控感。好比在进行语音命令时，它发生的形态有：唤醒-倾听-辨认-播报-继续聆听，经过中控屏幕上的语音虚构形象或者实体机器人的空间方位和形态来区分不同阶段，能够进步驾驶员的平安感。

2. 视觉+触觉
小鹏P7关上车道辅佐时，为了增加驾驶员在开车时抬头看仪表盘，标的目的盘会经过颤动的形式来提醒目前车辆压线了；此外，还能够经过标的目的盘的物理按键唤醒语音，语音虚构形象的形态变动显示在中控屏上。
除了惯例的多模态交互之外，在狭义的模态交互还包罗了甚么？
经过脸部特点辨认剖析以后驾驶者的坐姿设置，自动调理座椅和标的目的盘高度经过眼动追踪、心电、呼吸特点监测驾驶者是不是疲劳、身材异样、分神等异样状况，进行多模态警示，来保障驾驶者的平安眼动追踪在短时间内精度无奈再进步，这容易致使AR-HUD贴合和疲劳检测泛起部份问题。
2. 不同模态融会精确率有待进步
以分神驾驶为例，眼动追踪、头部追踪、标的目的回旋转角度、路途偏移等参数整合时存在一定的不主观性（环境要素、个体差别等等）。
3. 多模态辨认需求的算力在目前无奈提供
眼动追踪、手势辨认、头部追踪都需求实时计算，且需求的算力无奈知足。
七、思考：甚么是好的多模态交互？
我以为好的多模态交互首先要知足智能座舱的平安，再在此根底上让交互变得更温馨和高效，合乎人体天然的使用习气和感知需要，好比被动调理驾驶坐姿、温度让驾驶者和乘坐者获取最温馨的驾乘体验，人的眼帘能够天然看到信息而不需求抬头，手能够触碰到操作功用而不需求哈腰等等。将来智能座舱的交互零碎会更为智能化、了解用户用意，汽车将成为更好的糊口空间。
（以上内容仅用于学习交流探讨）
【1】谭浩, 谭征宇, 景春晖. 汽车人机交互界面设计[M]. 北京: 电子工业出版社, 2015. TAN Hao, TAN Zheng-yu, JING Chun-hui. Automo- tive HMI Design[M]. Beijing: Electronic Industry Press, 2015.
【2】黄超俊. 智能座舱开发中的人机与交互安插钻研沙龙.
【3】王建民, 刘宇佳，李阳，由芳. 基于态势感知的汽车人机界面设计钻研, 2021.
http://www.researchgate.net/publication/350871476_jiyutaishiganzhideqicherenjijiemianshejiyanjiu_wangjianmin
【4】车载多模交互设计 http://zhuanlan.zhihu.com/p/172438084
【5】薛志荣. 智能座舱多模交互体验设计沙龙
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