浙江大學 張克俊 杜稼淳 宋雨珂
摘要:
本文總結了前人檢測駕駛情緒的方法,并以此為基礎研究了一種基于多感官通道的人車交互系統VISI。文中利用攝像頭、眼動儀、傳感器等方式記錄被試者的駕駛行為,比較其使用系統前后的駕駛行為差異,并基于此進行數據分析,對該系統在降低駕駛錯誤的有效性上進行評估。
關鍵詞:
駕駛 人車交互 情感監測 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
文獻標識碼: 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、降低事故發生率已成為亟待解決的問題。
傳統的信息表達方式以視覺化表達為主,但視覺表達有它的缺點,那就是人們必須時時用雙眼搜集來自道路、交通的各種信息,關注車載信息顯示屏,這將導致兩個問題: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,信息表達方式的多樣化在這里是必要的。除了視覺表達外,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所導致的厭煩情緒。
目前檢測司機情緒行為或者疲勞程度的裝置大多是接觸式外加設備,需要司機進行額外佩戴,使用起來并不方便。能否設計出針對路怒癥的車載簡易檢測裝置,并檢測它的有效性,也是本課題關注的問題之一。
分析后,我們認為以聯覺為基礎的人車交互系統可以極大地豐富汽車輸出信息的方式,使人與車在一個相對平等的環境中進行交流,提高駕駛過程的安全性。
基于此我們設計了VISI人車交互系統。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,以及皮膚電感應部分。路況檢測部分用于檢測后車身兩側與后方來車的距離。車況檢測部分用于檢測車輛的駕駛運行狀況。皮膚電感應部分用于檢測駕駛員的皮膚電信號并傳輸到相應的終端。分析處理模塊在樣機上是基于單片機完成的。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,把對應信息投影于車前玻璃上。聽覺輸出模塊負責輸出對應信息的語音提示。觸覺輸出模塊通過方向盤兩側振動電機輸出對應信息的振動提示。
VISI人車交互系統實驗樣機通過硬件部分輸入模擬信號后,程序將輸入的信號特性與預設的閾值相比較,得出是否需要提示駕駛員的結論,并通過單片機產生相應的電流輸出來實現各提示功能。通過程序可實現導航、車況檢測、附近車輛快速靠近提示、超速提醒、駕駛情感調節等功能。(圖1)
三 實驗研究
眼動實驗
盡管VISI已經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,并在系統發出警示時盡快注意到抬頭顯示屏上的警告信號。為了理想的效果,許多設計細節值得注意。
在顏色搭配方面,低飽和度的調色板、明亮的淺色更易讓人聯想到簡潔、時尚,且更平易近人——這正是我們想要達成的設計目標,一個溫暖的、平易近人的界面設計。過多的顏色可能會讓駕駛者面對過多不必要的信息。我們利用顏色來區分不同的信息模塊,比如,用橘黃色代表警告式樣,白色代表正常狀態。用顏色區分模塊甚至能幫助用戶加強對于界面信息的理解。
通過眼動儀及其視覺跟蹤技術,我們在本實驗中全程實時記錄被試驗者瀏覽素材界面(各組實驗含不同的自變量)時的視覺軌跡移動情況,了解用戶在注視駕駛室空間時感興趣或注意的空間位置及其注意力的轉移過程,以此測試界面中各要素的排版設置是否合理。
我們的實驗目的有三個:測試有無警示(有警示、無警示)與界面可視性的關系;測試不同顏色(白色、橘色)的HMI與界面可視性的關系;測試不同位置(左側、中間、右側)的HMI與界面可視性的關系。實驗步驟為:選定界面素材,定義目標被試;設計實驗,實驗程序部署;實施實驗,數據采集;數據分析與解讀。
在實驗中,我們以被試者的注視頻率衡量其對某區域的關注程度。對于有無警示的測試顯示,被試者在“有警示”時對前方區域及HMI區域的注視頻率高于“無警示”時注視頻率。且根據眼動儀記錄的視頻分析可知,每當“警示”信息出現時,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、導航方向等消息。即當警示信息出現時,被試者能更快地注意到HMI區域的變化,并將更多的注意力集中到前方區域上。此外,值得注意的是,在“有警示”的情況下,被試者對于車內區域的關注頻次明顯下降,對HMI的關注頻次較“無警示”時提升了13.6%。這證明,警示交互界面設計是成功的。
對于顏色的測試顯示,當HMI為“橘色”時,被試者給予前方區域(包括HMI區域)更多注意,即橘色的HMI更容易在短時間內引起駕駛員的注意。被試者對橘色界面中前方注視區域的注視頻率約為86.7%,高于“白色”時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HMI在左側時,最易引起被試者的注意,此時前方區域除HMI外獲得被試者的注意頻率也為最高( 40.9%)。總體而言,當HMI設計在最左邊時,被試者給予前方區域最多的注意,界面設計效果最佳。
對于視覺化界面,我們的結論是:有警示時駕駛員更易將注意力集中于前方區域;采用橘色設計的HMI比白色設計的可見性更好;當HMI設置在界面左側時,比設置在中間、右側時的可見性更好。因此在設計VISI系統的交互界面時,我們采用橘色代表警告式樣,并將HMI置于界面左側。(圖2)
駕駛行為實驗
實驗設備采用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( 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,在獲得被試者同意的前提下,我們在被試者的前上方設置了微型攝像頭,在其后方設置了微單作駕駛行為記錄攝影用。
測試方案為:讓被試驗者先進行一次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20以內加減法問題,記錄其正確率與反應速度,以檢查用戶對外界信息的反應力以及干擾。隨后把VISI系統安裝到模擬駕駛空間中,再讓各個被試者在相同條件下進行時長為30分鐘的模擬駕駛。在駕駛過程中也進行簡單的加減法提問。在實驗中所得的全部錄像數據在實驗后將進行統一的分析處理。
在方向盤上安裝VISI的電路系統。每次測試前都會為被試者介紹VISI系統各功能。在被試者充分熟悉VISI系統之后進行實驗。通過以上的記錄方式,我們以一分鐘為一個區間,在每次實驗中記錄被試者在30個區間內的表現,并采集以下10個指標作為量化被試者的駕駛行為的10個維度,分別是:
眨眼次數:用戶每分鐘的眨眼次數。
皺眉次數:用戶每分鐘的皺眉次數。
眼動次數:用戶每分鐘眼珠突然移動的次數。此動作表明用戶注意力被突然出現的狀況吸引。
駕駛錯誤:除對照組實驗中發現的由模擬駕駛固有問題導致的駕駛錯誤外,用戶所有的駕駛錯誤,如越過雙黃線、撞車、熄火等等。記錄用戶每分鐘內的駕駛錯誤個數。
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。
身體動作幅度:用戶每分鐘內表現出的肢體動作幅度。 1為基準分, 5為最高值。
情緒行為:用戶每分鐘內表現出的整體情緒狀態評分。 1為基準分, 5為最高值。
正確次數:用戶在每五分鐘的數學問題測試中回答正確次數。
數學問題測試共有7次,每次包含5個問題。
干擾錯誤:用戶在每五分鐘的數學問題測試中因為回答問題分心而導致的駕駛意外。
反應速度:用戶在回答數學題的反應速度,以0~10評分。對應于每個被試者,我們可以收集2個10×30的矩陣(對照組、實驗組),每個矩陣定義為該被試者在此次實驗中的行為矩陣。
首先分析系統對減緩疲勞度的影響。采用K-means方法聚類計算眨眼次數、皺眉次數、眼睛上下左右移動次數,將30個分鐘數聚成兩類,通過均值比較兩聚類的駕駛錯誤建立疲勞行為矩陣。最后通過T值檢驗檢
測系統顯著性。我們以駕駛錯誤率衡量駕駛員在駕駛過程中的疲勞程度。對照組和實驗組的駕駛錯誤數進行T值檢驗。
通過對比,發現對照組與實驗組錯誤次數的平均差異,相差了0.69次/分鐘; T值為2.830, R檢驗統計量觀測值對應的雙尾概率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,應拒絕零假設,意味著對照組與實驗組的犯錯次數平均值存在顯著差異。因此,我們認為對于被試者, VISI系統在降低駕駛犯錯行為次數上有明顯作用,即對緩解疲勞有明顯作用。
分析安裝系統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系統的行為影響矩陣。再額外加入新的被試驗者,將該新被試驗者的實驗數據與通過數學分析方法得到的預測結果進行比較,驗證歸一化法、多元線性回歸法分析的有效性及VISI系統對于改變駕駛員行為模式的有效性。
歸一法得到預測行為矩陣與實際行為矩陣相關系數為0.4的結論,說明通過歸一法得到的行為影響矩陣有較高的參考價值。而對照組與實驗組的多元線性回歸預測能成功預測幾個峰值,說明多元線性回歸能較好的擬合本系統的駕駛行為趨勢。結合前面的t值檢驗以及均值分析等手段可以看出VISI系統大大改變了駕駛員的行為模式,使其駕駛行為更加謹慎、出錯率降低。(圖3)
四 總結與展望
本文主要闡述了以聯覺為基礎的新型智能人車交互系統( VISI人車交互系統),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的框架;完成系統的硬件部分的電路設計和軟件部分的程序編寫,并制作樣機;以新的實驗方法完成了對該系統的有效性測試與分析。
由于該實驗建立在駕駛模擬器上,會有一定的系統誤差。在進一步的研究中將會把改進后的系統與實驗放置于車輛中進行測試。
參考文獻
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