徐禕青
摘要:利用AR-HUD可实现的图像信息与实景融合的效果进行界面设计研究,以拓展驾驶员的环境信息感知和优化驾驶注意力资源分配。分析AR-HUD车载交互界面的发展现状,研究并综合驾驶者注意力分配模型和用户心智模型提出未来AR-HUD设计中的信息架构和潜在机会点。AR-HUD的界面设计须尊重驾驶过程中不同级别任务对于信息的需求,并且结合视觉注意力分配的规律来合理适宜得增强相关信息。后续设计中考虑利用服务设计的方法基于场景提供增强的信息类型。
关键词:交互设计 AR-HUD 车载HMI
中图分类号:J05文献标识码:A
文章编号:1003-0069(2019)01-0084-04
Abstract: To study the interface design of AR-HUD based on its fusion between achievable image information and real-life, for expanding the driver's environmental information perception and optimize driving attention resource allocation. Doing research on the development status of AR-HUD interface, combining driver attention distribution model and user mental model to propose the information architecture and potential opportunities in the future AR-HUD design. The interface design of AR-HUD must respect the information needs of different levels of tasks in the driving process, and combine the mles of visual attention distribution to reasonably improve the relevant information. The use of service design approaches can be used in subsequent designs to provide enhanced information types based on scenarios. Keywords: Interaction Design AR-HUD In-vehicle HMI
引言
随着人们出行需求的进一步增长,不同的信息和服务需求也随之而来。私家车保有量日益攀升催生了更多城市拥堵以及人们更长的车内时间;而公共交通也衍生出了更多形式的革新,例如“网约车”和“汽车分时租赁”。在这样的背景下,无论从人们日常通勤、走亲访友、自驾出游这些不同目的的出行行为看,抑或普通私家车车主、网约车车主、租车用户等不同的驾驶人群看,准确、安全、实时和完善的车载信息系统愈加不可或缺,它起到帮助用户更好地处理驾驶过程中遇到的任务和丰富驾驶时间的作用。另一方面,伴随消费升级,城市居民也青睐购置功能完备,电子化程度高和自动化水平高的汽车都增加了整个车载人机信息系统的复杂性,对汽车人机界面设计提出了挑战。
一、AR-HUD产生背景和技术实现
伴随着GPS全球卫星定位系统的成熟,车载GPS系统逐渐成为前装标配。目前大部分车载导航以及手机导航应用仍然以平面二维导航为主,使人们需要将其中的地图信息在使用移动导航应用时与现实环境映射。在行車过程中驾驶员观察导航界面信息、车载娱乐信息和中空面板信息等占用大量视觉资源的次任务被称为视觉次任务(Visual Secondary task),这些视觉次任务会和驾驶主任务在视觉通道资源的使用上形成竞争,易在长时间的使用过程中产生疲劳从而影响驾驶安全[1]。现在的车载信息服务系统一方面干扰着驾驶用户必要的前方嘹望时间,另一方面是二维车载导航界面有很多使用体验上的局限性和不流畅存在。例如触屏的交互方式和界面设计让用户在多岔路执行操作和中途变更路线的时候受到了很大的困扰。GPS在高度上又有感知的缺陷,使得缺乏实景导航的二维导航很容易让用户在高架道路与地面道路重叠的区位“上下不分”。这让HUD平视显示映入人们的眼帘,它是实现车载二维导航向实景导航转移的第一步。
HUD(Head Up Display,平视显示器)是从战斗机应用过渡向车载的光学投影技术,帮助飞机驾驶员减轻认知负荷,提高飞机操控舒适度的应用。目前运用在HUD的主要技术包括LCD投影、DLP投影、激光扫描投影、LC0S投影等o
由于技术、成本等限制因素,传统车载HUD在分辨率、视场角等指标上差强人意,没有广泛应用的前提提交。伴随增强现实技术(AR)日趋成熟的发展,与AR相结合的HUD技术进入人们的视野,它具有克服现有车载信息人机交互需求瓶颈的潜力。一代HUD视场角在5度左右,投影距离约2米,显示尺寸4-8寸,这类产品被比喻为诺基亚功能机;二代HUD视场角为10度左右,投影距离为约3米,显示尺寸15-20寸,这类产品被视为智能车载显示器,把其类比为智能手机;第三代HUD视场角大于50度,实现全车窗信息显示,这类产品被类比为AR眼镜。[3]
技术实现主要依靠AR-HUD使用了增强投影面技术,通过数字微镜元件生成图像元素,成像幕通过反射镜最终射向挡风玻璃。增强过后的导航信息在驾驶员视野中与车道线已经进行了融合。
接下来以大陆集团的AR-HUD为例简要说明其实现原理。它投影产生两个不同距离的投影面,也被称为状态投影面或近投影,和增强投影面或远投影。近投影出现在驾驶者视线下前方的发动机罩末端,能够显示驾驶员所选的状态信息,如限速及即时车速和ACC当前设置。远投影由一个薄膜晶体管显示器产生,它用LED强背光产生显示内容。此成像单元紧凑地集成在AR-HUD模块的上部,将虚拟的信息放大显示(如图1)。
接下来的光学路径类似于传统平视显示器的光学路径:成像幕上的图像通过第一个反射镜反射到第二个更大的镜子(ARHUD镜)上,再从那里射向挡风玻璃。增强光学系统的出射面几乎达到DINA4尺寸,相当于直接视野内有几何宽度130厘米和高度63厘米的可增强视域。两个投影面的成像显示光密度可达到10000坎德拉/平方米以上,几乎在大多强烈的环境光条件下都能清晰显示。
综上简述,大多数环境情况下,行业内已有增强现实平视显示系统使用两个不同投影距离的投影面能够做到7.5m远投影在行驶道路上图像信息,2.4m近投影显示状态信息[4]。
二、行业发展现状与现有产品界面特征
目前的行业现状更多地将研发投入放在技术实现上,包含输出视频流畅度、光学效果、位置追踪和系统稳定性等。AR-HUD车载信息系统完备得走向大范围市场应用是一个对系统稳定性有很强要求的场景。在高速运动的车内空间保持虚拟物体成像清晰并正确锚定在正确的位置;提高它与整车的配合度以及准确率;在投影上更好的视觉感受;这些是现阶段提升用户体验最核心的部分。另一方面目前产业界也更多停留在探索这个产品的商业模式和信息框架上,还没有予以界面设计中的架构和与用户的视觉匹配给予足够多重视和关注度。
针对界面设计,现对现有的几款前装以及后装HUD产品的功能信息元素和布局特征进行了简单的归纳和分析,详见(如表1)。
现在的市场主体包括众多主机厂BMW,凯迪拉克等。也有很多广受关注的后装初创企业,例如NAVYD和Waymy。它们之中真正达到增强现实车载信息界面效果的,即全天窗信息呈现的主要是宝马,大陆,Wayray以及现代的平视显示产品。大多对外展示出来的产品还在演示视频阶段,在此简要展示一些产品演示界面并加以分析(如图2、3)。
这几款产品基本上都包含了如下的信息功能:当下车速、ACC自适应巡航辅助、车距警告、变道提示、环境行人警告、车道偏离预警、前车预警。它们在导航信息的呈现方式上并不完全一样。虽然界面还是用转向箭头的方式向驾驶者展示车辆下一个行进轨迹变化。但是转向或者变道箭头会完全贴合实际的道路形状。并且不同产品将这些信息的成像距离控制在视线前相同位置。而Wayray的产品演示中对导航信息的设计展示则更为创新和多元,摒弃了从二维导航界面中移植来的视线正中央虚拟箭头,而是用虚拟元素制造的弯曲车道贴在现实路况上,从而模拟出驾驶员的行径轨迹(如图4)。这些产品的界面视觉元素都用了红、黄、蓝、绿这些高饱和颜色,并且符合颜色语义,例如红色代表警示性符号。因为上述多为国外产品原型,交通环境信号与车载信息表达规则和我国不完全一致,在此不进行更深入的分析。
三、AR-HUD界面信息分类及选择
(一)AR驾驶系统信息界面对驾驶者视觉注意力分配的影响
关于AR-HUD车载信息系统界面设计的信息选择和信息架构,学术界的研究侧重在AR-HUD车载信息系统界面与驾驶用户信息感知和处理的匹配上。RobinEyraud等人通过不同类型信息的增强高亮辅助驾驶对于驾驶者的视觉注意力分配影响的实验研究给了设计者合理设计AR系统重要的参考[5],实验的内容和结论如下:
在Mkhon的经典驾驶模型中,驾驶任务被分为三种级别。一是维持汽车正常行驶的操作,即一般控制任务(ControlTask);二是为维持汽车安全行驶,并且根据交通规则和行车环境,与其他车辆或行人进行安全交互的任务,所谓机动控制任务(Manoeuvring Task);三是例如路线规划这类需要驾驶员推理和构思的策略任务(StrategicTask)。这三级任务在驾驶过程的重要度随依次递增,并且交替产生、相互关联、共同作用使驾驶行为处在安全、稳定的范围内[6]。
实验用After Effects模拟增强了环境中针对控制任务的一般环境信息和跟技术任务相关的操作信息,并设置了对照组。试验结果显示AR在驾驶决策阶段更强烈地影响视觉注意力的分配。当AR趋于呈现技术任务相关线索时,AR优化驾驶行为。一个有效的AR系统应该只提供突出的或优先的信息,这些信息与执行该技术任务直接相关。一个非针对技术任务的AR会降低视觉注意力的分配,反而导致在需要驾驶员进行任务前的决策分心。
这个研究结果仅限于此处研究的AR模式,即突出显示环境中已存在的图形元素。这种类型的AR旨在增强现有信息的显著性,而不增加新的信息。向环境中添加信息(例如车辆间距离,兴趣点)的其他形式的AR提出了关于修改视觉注意力分配的进一步问题。
(二)问卷支持
在这个研究结论的基础上,AR-HUD信息系统须优先增强和用户执行技术任务和策略任务相关的信息。将汽车人机系统信息分类为导航信息,汽车状态信息以及环境兴趣点信息,对232名驾驶员进行问卷调研以了解这些信息对用户驾驶决策的重要程度。调査问卷(如图5)所示。回收有效问卷巧9份。结果(如表2、3、4)所示,去除平均值為负的导航信息和汽车状态信息,进入之后的设计环节。
四、AR-HUD界面设计探索
(一)结合SEEV模型和问卷结果制定信息布局根据前文提到的实验结果可以看到在后续设计AR-HUD时需要尊重驾驶用户在驾驶过程中的视觉规律,在恰当时机提供必要的信息。根据SEEV模型,影响驾驶注意力的有4个影响因素:突显性(Salience)、努力(Effort)、预期性(Expectancy)和价值(Value)。在一个情境中有效的信息设计策略必须服务于那个场景的特定任务。在SEEV模型中,虽然视觉注意力受到四个因素的影响,但它必须主要由自上而下的因素(预期性和价值)来指导,以获得最佳效果。相反,自下而上的因素(突显性和努力)必须最小化或使用。预期性是指一个信息元素的出现符合用户心智的预期。价值是另一个自上而下的因素,是执行任务时某个视觉元素的重要性,以及任务本身的重要性。一个优质的AR-HUD的表现可以被定义为价值和突显性之间的一致性。[7]即利用AR增强高重要度和任务相关性的元素,以及不违背用户心智预期的信息元素。综上,制定了如下的信息布局图(如图6)。
(二)自定义界面和自适应性模块
鉴于不同用户的驾驶习惯和偏好各有差异。而汽车人机交互尤其是车载导航的交互过程中,用户行为需求具有多任务并行的结构特征。这样的状态下,完成各个任务需要用户分配调动自身的任务资源,不同任务间就存在一定资源冲突,所以AR-HUD的设计可以给用户保留自定义的空间,来开关他们需要的信息模块以及选择符合他们视觉偏好的信息元素设计。界面可以有更强的自适应性,即分区布局,有固定的区块和常显的信息,也有自适应的模块承载随机信息。例如可以在没有特殊汽车状态信息显示的时候切换为信息娱乐系统的信息。在此将之前的所有信息元素按照常显与否以及动态区块分了类别(如图7)。并将导航信息模块和汽车状态&信息模块的设计做了一些尝试(如图8、9)。
(三)基于情境的服务设计
在后期AR-HUD发展成熟可以发展更多功能的时候,须考虑怎么合理进行人机界面后续兴趣点的信息筛选和交互设计,有必要站在基于情境的设计方法上以服务为导向看待设计问题。如果将AR-HUD看作向用户提供潜在服务的接触点。可以思考的方向有;0BD所承载的汽车状态信息很多,没有必要全部展示出来。而兴趣点的提示如果过多势必造成驾驶用户的烦扰,如果结合两者为用户提供必要的兴趣点信息可能就是符合情境的好服务了。例如当感知汽车油量濒危时,AR-HUD为用户投影出油箱告急的提示之外,也为用户提示附近加油站的位置。同理,停车位、汽车维修厂等兴趣点提示都可以结合汽车状态信息而被呈现(如图10)。
(四)结合语音交互,把握信息显示时机
研究表明,在驾驶行为发生前2.5秒到3秒呈现相关信息是最好帮助用户感知和决策的时机,后续设计中可以考虑结合车速对所投影的影响驾驶任务信息投放时机进行控制。
至于声音信息,设计时要考虑这些元素:声音本身、用户听觉感知和声音认知的规律,综合以上因素制定信息内容和信息传达的形式;至于导航中的指示信息据研究表明应以空间表征和行为指示组合的语言组织为主,如“前方、右转”。指示语音宜建立在自然语言的基础上,另一方面尽量使用较短的词和句减少记忆和认知负担。相对于视觉传达,声音信息的传达力度更强,因此较为适合情境信息或指示信息使用[8]。
结语
本文首先介绍了AR-HUD出现的时代背景和技术条件,结合需求调研了当下的行业产品界面设计,进行了分析和归纳。在此基础上用问卷调查的方法获悉了用户对不同类型信息的重视程度,结合驾驶视觉注意力分配的需求制订了信息架构和界面信息布局。并且针对AR-HUD的设计提出了一些不同角度的设计思考,并完成了对应模块的设计尝试,后续值得进行更完整的系统设计和测试落实。
基金项目:东南大学教学改革基金项目5202007110。
参考文献
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[3]森赛威尔-迪欧HUD还是鸡肋么?这家公司正通过“前装”最大化ARHUD的商业价值[EB/OL].https://www.leiphone.com/news/201705/ZqlIh8uSTGVXxiJu.html
[4]思佳AR-HUD增强抬头显7K技术详解[EB/OL].https://www.taihuoniao.coin/topic/view-104718-l.html
[5]Eyraud,R.,Zibetti,E.,&Baccino,T.Allocation of visual attention while driving with simulated augmentedreality.Transportation Research PartFPsychology&Behaviour,2015(32):46-55.
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