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榮耀標(biāo)識盤點汽車HMI設(shè)計中的人因因素
編輯導(dǎo)語：隨著智能汽車的不斷發(fā)展，HMI地位開始越來越高，汽車廠商越來越重視用戶體驗感。這篇文章作者從感官、認(rèn)知、決策及自動化四大部分對汽車HMI設(shè)計中包含的人因因素進行了盤點，感興趣的朋友一起來看看吧。
駕駛是一項信息處理活動，在駕駛過程中，駕駛?cè)瞬粩嗟貜母鞣N感官通道獲取信息、處理信息，從而做出決策，并采取適當(dāng)?shù)男袆涌刂栖囕v運動。本文將從感官、認(rèn)知、決策以及自動化四大部分帶你一探究竟……
一、感官Senses
1. 視覺
（1）視力
眼睛辨別物體的能力叫作視力，視力分為靜視力和動視力。靜視力即駕駛員靜止時的視力，動視力是汽車運動過程中駕駛員的視力。視力正常的人在觀察遠(yuǎn)處物體時，動視力隨速度的增大而迅速降低，如車速為60km/h時，可看清240m處的交通標(biāo)志；車速為80km/h時，只能看清160m處的交通標(biāo)志。另外，根據(jù)NHTSA2010-0053，駕駛?cè)说囊暰€不能離開前方路面太久，2秒為公認(rèn)的安全時限。
（2）視野
視野是指兩眼注視某一目標(biāo)，注視點兩側(cè)可以看到的范圍。視野的大小與車速有關(guān)，隨著車速的增大，駕駛員的視野明顯變窄。如車速為40km/h時，視野為90°～100°；車速為80km/h時，視野為60°。有用視野（Useful Field of View，UFOV）是指在不同的注視中心之間眼睛連續(xù)運動的間隔直徑，在這個視角范圍內(nèi)，存在的目標(biāo)都可以觀看到，UFOV已經(jīng)被證明與車輛碰撞風(fēng)險、障礙物碰撞和跌倒傾向相關(guān)。
人眼視野范圍
（3）顏色
人對不同顏色的辨認(rèn)和感覺叫色感。人對不同的顏色有不同的反應(yīng)，比如，紅色光易見性高，刺激性強，使人產(chǎn)生警覺；黃色光亮度最高，反射光強度最大，易喚起人們的注意；綠色光比較柔和，給人以平靜、安全感。因此，交通工程中將紅色光作為禁行信號，黃色光作為警告信號，綠色光作為通行信號。
百度車聯(lián)網(wǎng)視覺規(guī)范
2. 聽覺
當(dāng)人類駕駛員的視覺通道被占用時，聽覺交互能夠很好地喚醒并引導(dǎo)駕駛員的注意力。聲音符號的類型主要可以分為簡單音、耳標(biāo)音、象征音以及語音信息。
簡單音能夠引起駕駛員的注意力，與視覺交互相結(jié)合能夠縮短駕駛員的反應(yīng)時間。耳標(biāo)音適用于傳達提示性信息，可應(yīng)用于危險程度較低的場景。簡單音和耳標(biāo)音需要駕駛員事先學(xué)習(xí)，否則可能導(dǎo)致錯誤的反應(yīng)。
象征音具有語境意義，能夠促進駕駛員對突發(fā)狀況的理解，但干擾性較強，友好程度較低。語音消息所攜帶的語音信息會導(dǎo)致響應(yīng)速度變慢，但隨著車輛智能程度的提高，語音消息可以滿足對信息細(xì)節(jié)傳達的高需求。
小鵬汽車語音助手小P
3. 觸覺
在汽車上，絕大部分的操作、信息的輸入等在語音交互還沒有完全普及之前，都是靠手來完成的。汽車上很多按鍵的設(shè)計，也是為了方便駕駛員可以“盲操作”：不用眼睛看，只需手摸就能夠完成信息的輸入。目前大屏化的智能座艙趨勢下，也有不少廠家在觸摸式的屏幕上增加觸覺點擊反饋。
另外，作為警告提醒，相較于視覺和聽覺的提示方式，有相關(guān)研究表明，視覺的提示打擾性最低，而觸覺的提示方式打擾性較高。所以在十分緊急的駕駛場景下，可以利用觸覺提示最大程度上地提高駕駛員的警惕性。
二、認(rèn)知Cognition
1. 注意力
安全駕駛中，駕駛員的注意力是非常關(guān)鍵的一個因素。視覺注意力中需要了解一個新的概念，關(guān)注區(qū)域（Area of Interest，AOI）。AOI是指外在的一個物理區(qū)域，在這個區(qū)域里，人們能夠找到與相應(yīng)任務(wù)相關(guān)聯(lián)的信息。兩個AOI之間的距離決定了視覺付出努力的多少，稱為信息捕獲努力度（Information Access Effort，IAE）。在實際駕駛場景中，抬頭顯示HUD的優(yōu)勢就是縮短了道路AOI和中控屏AOI的距離。
AR-HUD
我們的視覺通常會有兩個并行的過程：自動把外部環(huán)境中相似的內(nèi)容分組，同時用選擇性注意力把我們要關(guān)注的信息從中找出來。因此，在展示信息時，相關(guān)信息有機組合對更有效的視覺搜索是很重要的。
格式塔原理
聲音的感知受兩種注意力的支配：一個是分化注意力，比如一個人同時聽不同的聲音；另一個是選擇性注意力，比如我們把注意力集中在某個聲音上。人們一般通過幾個不同的聲音元素來區(qū)別（識別）聲音，包括音節(jié)、音高、音色空間位置和時機。座艙內(nèi)的聲音設(shè)計需清晰地為駕駛?cè)吮鎰e主要信息與次要信息。
蔚來汽車5.1揚聲器配置
2. 記憶
人的記憶可以分為工作記憶和長期記憶。工作記憶是一種比較活躍的記憶，具有臨時性，用來存儲新的信息，它對注意力有很高要求。長期記憶就是我們長時間存儲關(guān)于這個世界的現(xiàn)象和我們?nèi)绾巫鍪碌闹R。在安全駕駛中，工作記憶更為重要。
在工作記憶中，語言信息以文字和語音方式存儲；空間信息是以聲音空間定位和圖像的方式存儲。當(dāng)一個簡短的文字信息需要傳達給駕駛員時，最佳的方法是通過語音，這樣信息不會在聽覺感官在信息接收時就丟失了，聲音保留在聽覺感官上的時間有3~4s，比視覺保留時間長。但如果是比較長的信息，那么還是以文字書寫的方式能停留的時間長一些，或者是重復(fù)語音信息。
人能同時記憶多少事項與每個事項占用的時間也有關(guān)聯(lián)。設(shè)計中千萬不要要求用戶同時記住超過5個數(shù)字或者字母的內(nèi)容。
3. 工作負(fù)荷
工作負(fù)荷（Workload）是指單位時間內(nèi)人體承受的工作量。駕駛工作負(fù)荷是指駕駛?cè)嗽诘缆?、交通和環(huán)境對其影響下的信息處理能力，更多的是指駕駛?cè)说男睦碡?fù)荷。
對于一個熟練的駕駛員來說，高速公路駕駛是他駕輕就熟的場景，他還有多余的心理資源去完成其他任務(wù)，比如打電話、操作車機界面。而如果遇到前方出現(xiàn)事故或者道路施工，他需要變道或者駛出高速公路，那么這些任務(wù)對他心理負(fù)荷的需求就達到了臨界點，這個時候有來電的話，他可能也不會接聽。
NASA-TLX工作負(fù)荷量表
三、決策Decision
1. SRK行為理論
基于技能-規(guī)則-知識的行為模型（把人的工作根據(jù)認(rèn)知參與的復(fù)雜程度，分成三種不同的水平。基于技能（Skill-based Behavior，SBB）的操作，是非常熟練的、幾乎是潛意識的操作，也可以稱為本能的操作。
比如老司機可以熟練地駕駛車輛，眼睛、手腳間配合默契。對應(yīng)的界面多為狀態(tài)型界面，如車輛的安全狀態(tài)、車速。基于規(guī)則（Rule-based Behavior，RBB）的操作，按照各種規(guī)則來操作，比如保持車道線、遵守交通法律，就屬于此類操作?？墒褂靡龑?dǎo)型界面，例如駕駛操作提示、碰撞時間的狀態(tài)。
基于知識（Knowledge-based Behavior，KBB）的操，面對的問題相對比較復(fù)雜，需要大量的知識、分析和判斷。在界面設(shè)計上需要提供盡可能多的有用信息，以輔助駕駛員的思考。
AR-HUD RBB引導(dǎo)信息
2. 情景意識
情景意識（Situation Awareness，SA）是駕駛?cè)艘庾R到在他的周圍正在發(fā)生的事情，理解相關(guān)信息的意義，以及該信息對未來意味著什么。
情景意識分成三個階段：感知、理解、預(yù)判。感知階段可以向駕駛員提供當(dāng)前狀態(tài)、目標(biāo)、意圖和計劃的基本信息。理解階段需揭示推理的過程以及所考慮的約束限制與選擇。預(yù)測階段，向駕駛員提供有關(guān)其對未來狀態(tài)的預(yù)測、預(yù)測的后果、成功或失敗的可能性。
情境意識三階段
四、自動化Automation
1. 分神
駕駛分神是指駕駛員的注意力從安全駕駛活動轉(zhuǎn)移到其他競爭性活動上，這在輔助駕駛條件下很容易發(fā)生。
當(dāng)自動化水平為L3時，駕駛員不需要監(jiān)管道路情況，駕駛員可以參與到一些非駕駛的次任務(wù)中，比如使用手機聊天、觀看視頻等。這樣會降低駕駛員的情景意識，需要先理解當(dāng)前情境，才能做出應(yīng)對措施，這導(dǎo)致接管的時間過長和決策能力下降，駕駛的安全性遭到了極大的挑戰(zhàn)，也使駕駛員對自動化系統(tǒng)不再信任，自動駕駛體驗感變差。
設(shè)計自動駕駛背景下的接管行為，設(shè)計師需要著重考慮駕駛員不處在駕駛閉環(huán)（out-of-the loop）時的情況。
自動駕駛輔助系統(tǒng)接管提示
2. 分工
自動化系統(tǒng)在與人的交互中需要明確各自的分工。什么任務(wù)是人可以完成的，什么任務(wù)是系統(tǒng)可以完成的。如果自動化系統(tǒng)的信息處理和決策過程與人沒有交流，人就會處在黑暗中，摸不著頭腦。因此，自動化系統(tǒng)的反饋設(shè)計非常重要。
另外，分工還可以是道路使用者之間。隨著車車通信技術(shù)（Vehicle to Vehicle ，V2V）的發(fā)展，可以通過車輛通信了解各自的意圖。比如，匝道合并的過程中，可以更好地銜接、避讓。
3. 信任度
在自動化的人機交互中，“信任”非常重要。二者的相對關(guān)系主要有適當(dāng)信任、信任不足和過度信任三種。適當(dāng)信任（appropriate trust）指駕駛員的主觀信任水平與系統(tǒng)的客觀信任水平相一致。信任不足（under-trust）指駕駛員主觀信任水平低于系統(tǒng)的客觀信任水平。過度信任（over-trust）往往是駕駛員高估了自動駕駛系統(tǒng)的能力，對自動化功能濫用。
智己汽車置信度信號
4. 接受度
相較于信任度，接受度是更底層的因素，信任度是建立在接受度的基礎(chǔ)上的。接受度是指人們對新信息技術(shù)的使用意愿。具體可以從有用性和易用性上理解，有用性是駕駛員對自動化系統(tǒng)有用性程度的衡量，而易用性是駕駛員認(rèn)為的自動化系統(tǒng)在多大程度上容易使用。增加接受度的方式之一可以通過擬人化、情感化的外觀特征實現(xiàn)，提供自然、感性的互動感受。
蔚來汽車語音助手NOMI
五、總結(jié)
智能座艙為駕駛員和乘客提供了豐富的功能、便捷的操作，對人因因素的底層認(rèn)識十分重要，汽車HMI設(shè)計的設(shè)計中無時無刻不暗含著人因因素的影響……
參考資料：
《以人為本的智能汽車交互設(shè)計HMI》
楊雪. 車載AR-HUD道路安全提示信息界面設(shè)計原則研究
Gabbard J L , Swan, D Hix, et al. An empirical user-based study of text drawing styles and outdoor background textures for augmented reality
百度.百度車載生態(tài)開放平臺設(shè)計規(guī)范
DOT HS 812 360,Human factors design guidance for driver-vehicle interfaces
Endsley M R . Toward a theory of situation awareness in dynamic systems
Chen, J Y C , Barnes M J,et al. Situation awareness-based agent transparency for human-autonomy teaming effectiveness
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作者分析的很全面，很容易理解，圖文也很清晰有條理