97av视频-97se色在在线视频-97se视频-97爱sese-久久久久国产-久久久久国产精品美女毛片

基于多感官通道的人車交互系統(tǒng)探究

0

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(cè)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(duì)該系統(tǒng)在降低駕駛錯(cuò)誤的有效性上進(jìn)行評(píng)估。

關(guān)鍵詞:
駕駛 人車交互 情感監(jiān)測(cè) 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(hào): U463.6
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A 
文章編號(hào): 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(cè)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(duì)路怒癥的車載簡(jiǎn)易檢測(cè)裝置,并檢測(cè)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(duì)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?cè)O(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(cè)部分、路況檢測(cè)部分,以及皮膚電感應(yīng)部分。路況檢測(cè)部分用于檢測(cè)后車身兩側(cè)與后方來車的距離。車況檢測(cè)部分用于檢測(cè)車輛的駕駛運(yùn)行狀況。皮膚電感應(yīng)部分用于檢測(cè)駕駛員的皮膚電信號(hào)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(duì)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(duì)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(duì)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(hào)后,程序?qū)⑤斎氲男盘?hào)特性與預(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(cè)、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(hào)。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(jiǎn)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(duì)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(duì)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?cè)诒緦?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(cè)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(cè)試有無警示(有警示、無警示)與界面可視性的關(guān)系;測(cè)試不同顏色(白色、橘色)的HMI與界面可視性的關(guān)系;測(cè)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(duì)某區(qū)域的關(guān)注程度。對(duì)于有無警示的測(cè)試顯示,被試者在“有警示”時(shí)對(duì)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(duì)于車內(nèi)區(qū)域的關(guān)注頻次明顯下降,對(duì)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(duì)于顏色的測(cè)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(duì)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(duì)HMI的注視頻率約為54.5%,與對(duì)白色界面中HMI注視頻率基本持平。
    對(duì)于不同位置的測(cè)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%)??傮w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(duì)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?cè)诒辉囌叩那吧戏皆O(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(cè)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(duì)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(zhǎng)為30分鐘的模擬駕駛。在駕駛過程中也進(jìn)行簡(jiǎn)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(cè)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(duì)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(píng)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(cè)試中回答正確次數(shù)。

    數(shù)學(xué)問題測(cè)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(cè)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(píng)分。對(duì)應(yīng)于每個(gè)被試者,我們可以收集2個(gè)10×30的矩陣(對(duì)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(duì)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(cè)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(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的駕駛錯(cuò)誤數(shù)進(jìn)行T值檢驗(yàn)。

QQ截圖20150819162409.png

    通過對(duì)比,發(fā)現(xiàn)對(duì)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(cè)值對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(cè)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(duì)于改變駕駛員行為模式的有效性。
    歸一法得到預(yù)測(cè)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(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組的多元線性回歸預(yù)測(cè)能成功預(yù)測(cè)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(shì)。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(duì)該系統(tǒng)的有效性測(cè)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(cè)試。

QQ截圖20150819162540.png

參考文獻(xiàn)
[1] 唐勇, 劉海波, 張鐵壁等. 基于小波技術(shù)的疲勞駕駛行為識(shí)別研究[J]. 儀表技術(shù)與傳感器, 2011, (1):49-51.DOI:10.3969/j.issn.1002-1841.2011.01.017.
[2] 施臻彥, 葛列眾, 胡曉晴. 駕駛分心行為的測(cè)量方法及其應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 人類工效學(xué), 2010, 16(3):70-74.DOI:10.3724/SP.J.1142.2010.40521.
[3] Hernandez J, McDuff D, Benavides X, et al. AutoEmotive: Bringing empathy to the driving experience to managestress[C]//Proceedings of the 2014 companion publication on Designing interactive systems. ACM, 2014: 53-56.


主站蜘蛛池模板: 绥宁县| 潍坊市| 嘉善县| 合肥市| 荣昌县| 定结县| 营山县| 武穴市| 张家口市| 朝阳市| 江永县| 玉屏| 桐城市| 资兴市| 永福县| 华安县| 繁昌县| 南安市| 双城市| 南丰县| 通城县| 芜湖县| 中阳县| 抚顺县| 伊通| 同德县| 瓮安县| 南安市| 神木县| 枣庄市| 改则县| 额济纳旗| 白山市| 湖州市| 化州市| 富平县| 平乐县| 孟州市| 吉水县| 象山县| 多伦县|