生态界面视角的汽车辅助驾驶交互界面设计研究

孙多稳,郭会娟,丁明珠,胡芮瑞

(1.安徽工业大学工商学院；2.安徽工业大学 艺术与设计学院,安徽 马鞍山 243002)

随着现代化车联网技术的飞速发展，汽车辅助驾驶系统已成为驾驶员安全行车过程的得力助手，逐渐呈现智能化、数字化特点。汽车辅助驾驶系统数字交互界面是驾驶员与车辆进行信息交互的重要媒介，其设计的合理性影响驾驶的安全性和舒适性。目前国内外学者的研究主要集中在车辆辅助驾驶智能化和信息可视化等相关技术开发的本体层面，较少从人-机系统整体达到平衡的角度考虑界面设计以及界面的可持续性。生态界面设计理论给出了一种复杂的人机界面设计方法，为解决以上问题提供了很好的思路和优势。

一、汽车辅助驾驶系统与生态界面设计

(一)生态界面理论溯源

生态界面设计源于“生态学”的基本观点，倡导以一种系统的视角看待周围环境中的各项要素，并考虑它们之间的关联性，追求人机交互系统的和谐、统一。其理论基础主要是利用抽象层级方法和三类认知控制法则来设计复杂社会技术系统中的人机界面。由于复杂技术系统具有信息容量大、数据关系链杂、高度自动化等特性，导致用户对信息的可接受度、辨识度低，容易产生认知障碍。以系统整体为出发点，采用自顶而下的设计方法[1]，对控制过程中的抽象层次内容以更加简单化、标准化、规范化、图示化的形式呈现，并建立合理的语义映射关系，将复杂的社会技术系统内部数据以精简的功能视图形式直观地显示出来，符合人的视觉生理特征和认知规律，能够减轻操作者的视觉负担、行为负担及心理负担，使操作者无需过多思考，凭习惯操作即可知道如何应对系统突发情况，是一种促进人机和谐的、可持续的交互界面设计[2]。生态界面设计的终极目标是为用户提供一个能够使他们在未预知事件发生时做出有效适应性行为的界面，从而保障人-机系统的安全[3]。

(二) 汽车辅助驾驶系统

汽车辅助驾驶系统指的是汽车倚靠车辆自身承载的传感器进行道路扫描[4]，感知环境变化，以对驾驶员的驾驶进行辅助操作的系统。它融合了多种高新电子通信技术，以实现人-车-环境之间的信息传递和处理。以奔驰、丰田、奥迪等品牌系列为调研对象，梳理发现汽车辅助驾驶系统多以自主式为主，包含自适应巡航控制、车道偏离警示、车道保持辅助等8大类不同功能的子系统，其界面信息容量大、层次复杂，具有许多诸如导航、环境监测等高度复杂化和自动化的功能。依据不同的驾驶情境，界面交互主要内容包括两点:一方面是在正常驾驶情境下，驾驶辅助系统通过监测车身状态和车辆工作状况，以可视化的信息传递给用户，另一方面是行车遇到复杂驾驶情境，依据系统检测数据进行逻辑性的智能运算，对突发情况进行判断和预测，提供合理有效的解决方式，由驾驶员根据掌握的知识对系统目标进行分析、梳理，并且进行功能性的思考、推理、决策。由此界面设计的合理性决定了驾驶员对系统信息的感知理解度以及决策的有效性，进而影响驾驶效率和行车安全性。

(三)生态界面导入汽车辅助驾驶系统设计的优势

引入生态界面设计理念，是将驾驶员、驾驶环境、辅助驾驶系统作为一个动态、有机的整体进行设计，使得辅助驾驶系统能够在和谐、平衡、可持续的状态下科学、高效地发挥作用，有效降低驾驶员的认知负担。如图1所示，以ACC界面为例，经过生态界面设计优化后，图标清晰易懂，符合驾驶员认知习惯，界面信息布局与用户视觉习惯相一致，便于理解，界面信息显示方式与现实环境相符，能根据不同情境提供指示操作信息。

图1 生态界面与传统界面对比

与传统人机界面设计相比，生态界面导入汽车辅助驾驶系统设计的优势主要体现在三个方面：

一是以认知能力为基础，充分考虑了驾驶员认知特点。汽车辅助驾驶界面作为信息传递的媒介，其信息架构设计逻辑与用户信息处理方式的匹配度影响用户对界面显示信息的可接受度，两者呈正相关影响。生态界面设计以人的认知能力为基础，针对不同层级的操作任务进行界面设计，能够满足不同认知-控制级别的操作能力及需求，有效调节用户感知、加工、决策界面信息时的认知负荷。

二是从系统性的角度出发，关注界面整体设计要素。汽车辅助驾驶界面是连接驾驶员与车辆之间的综合信息平台，能够帮助驾驶员与车辆之间实现双向交互，完成驾驶任务，它是人-车-环境系统的一部分。生态界面是以系统整体为出发点，综合考虑人-机-环境各项要素进行设计。它运用抽象层级方法，对不同层级的信息进行梳理，用户通过观察和理解不同层级信息，有效地获取目标信息。

三是符合用户认知规律。汽车辅助驾驶界面主要包括驾驶员和车辆之间交流信息和动作操控的活动，用户通过各种感官通道接受界面传达的信息，同时在大脑中判断、决策，并通过操控车辆来实现与界面的交互。生态界面基于认知心理学的相关知识，能降低界面的信息复杂度，如在界面信息的视觉图形、布局设计中，考虑用户的视觉搜索规律、心理特点和认知经验。

二、汽车辅助驾驶系统生态界面交互设计原则

(一)增强认知效率，均衡认知负荷

资源有限理论的核心观点在于人们的认知资源主要分为注意资源和工作记忆资源，各项认知活动都会占用认知资源，容量有限性是其主要特征[5]。汽车辅助驾驶系统的人机交互过程是通过界面传递信息，用户需要通过视觉、听觉、触觉等行为交互感知系统信息，经过大脑的加工处理，进而产生驾驶操作决策，保障汽车驾驶过程中的流畅性、稳定性和安全性。由于系统信息的复杂程度高、数据呈现量大、驾驶过程持续性长等因素的影响，用户的认知负担加重，容易形成认知负荷，因此界面交互设计应合理分配驾驶员的认知资源，将更多的认知资源用在需要解决的问题上，均衡认知负荷。

(二)提升信息透明度，简化界面显示

汽车辅助驾驶系统是多种新技术的集合体，其信息加工是一种自动化的、隐蔽的过程，由传感器收集内在车辆状态信息、外在环境信息，并在中央控制系统进行自主分析处理，以辅助驾驶界面为载体传递给用户。Verberne等人2012年的研究结果显示给予用户驾驶信息并分享驾驶目标能够提升智能驾驶系统的信任度和接受度[6]。信息系统自动化程度越高，表明汽车与用户之间的信息交流很少，用户无法了解车辆驾驶状态，失去了对车辆的把控，容易导致用户产生焦虑感[7]。汽车辅助驾驶系统作为用户行车助手，应考虑用户的心理需求，对信息显示的内容、层次等进行合理的规划、整合，提升信息整体的透明化程度，减少与用户之间的信息障碍。

(三)提高信息接受度，反馈动态操作状态

在车辆正常行驶过程中，不同服务功能所包含的信息不同，并且处于一种动态变化的状态，随周边环境信息、驾驶员操作动向变化而变化。在信息传递过程中，有效、实时的信息反馈能够帮助用户对车辆驾驶状态进行理解和掌控。比如当车辆检测到前面将有行人路过，车载界面将提前提供预警提示信息，显示障碍物的方向、距离、属性，直至行人安全路过并保持安全距离，在此过程中，汽车辅助驾驶系统需要向用户动态反馈行人行进状态，与车辆之间的距离等信息，帮助用户掌握实时路况。

三、生态界面视角的汽车辅助驾驶交互界面设计策略

(一)以SRK认知-控制分类法作为信息内容整合的设计思路

认知-控制理论认为，人机界面所提供的不同性质的信息将激发三种不同的交互行为，包括基于技能的行为(SBB)、基于规则的行为(RBB)、基于知识的行为(KBB)[3]。设计应尽量激发驾驶员低级别(SBB、RBB)的认知控制行为，最大限度运用操作者的认知、行为习惯和图式机制，使其能够依靠感知完成大部分的界面认知及驾驶操作，减轻驾驶员在理解界面呈现信息并进行决策过程中的内在认知负荷，提升操作绩效。不同认知-控制层级的信息需要根据驾驶员不同的驾驶任务情境进行分层显示，以最大化利用界面的显示空间，提高驾驶员的认知效率。

依据辅助系统界面信息需求的不同，可将驾驶任务情境分为三类[8]：(1)一般情境中熟悉的交通事件，界面往往只需要显示相关状态提示信息即可，如前方车辆测速，提示安全速度值等。(2)复杂情境中陌生可预料的交通事件，界面需显示相应的提示引导信息，如当前方道路拥堵，驾驶员无法了解完整的交通状况，需要界面提示正确的路径方向，经判断完成接下来的驾驶操作。(3)复杂情境中陌生难预料的交通事件，一般为驾驶员未知的信息，容易导致驾驶员操作不及时，界面需显示各类深层次的人-车-环境系统内在逻辑、状态变化，如提供车辆即将与前方障碍发生碰撞的时间变化趋势，供驾驶员进行驾驶决策。综合这三类任务情景，可构建图2所示的汽车辅助驾驶系统功能信息框架。

图2 汽车辅助驾驶系统功能信息框架

(二)以目的-手段作为信息组织方式的设计路径

信息架构的合理性影响驾驶员操作的流畅性。运用AH抽象层级分析方法，以驾驶员安全、舒适驾驶体验为目标，合理进行信息组织和信息结构设计，能够优化驾驶员的认知资源配置，有利于他们快速、高效地获取能够指导驾驶操作任务的对应信息，使人-车-环境系统始终处于“和谐、平衡”的状态。AH抽象层级主要有功能性目的、抽象功能、一般性功能、物理性功能、物理形式五个层级[1]，在汽车辅助驾驶系统的各类抽象层次信息中，运用目的-手段关系联结各层次功能信息。以ACC系统为例，其界面抽象层次信息的主要内容如表1所示。

表1汽车ACC系统抽象层级分析

根据以上抽象层级分析的结果，对信息内容进行细化，并构建汽车ACC系统的生态界面信息架构，如图3所示，其内容主要分为六块，功能性目的信息、抽象功能信息、一般性功能信息、物理性功能信息、系统设置信息以及相关辅助功能信息。在生态界面设计中，该系统主要的目的-手段约束关系：驾驶策略选择—安全状态、速度值—碰撞时间状态—工作域状态—车辆关键参数，驾驶员可以据此逐级了解各工作域的工作状态，并将它们串联起来，形成整体的情境意识。当某些工作域中的信息发生变化时，可以根据约束关系迅速判断意外情况发生的原因、趋势，并采取相应的策略。当工作域中的约束被打破时，也可以根据各层次的关系迅速判断故障所在。

图3 汽车ACC系统生态界面信息架构

(三)以语义映射作为信息视觉呈现的设计手法

1.符合用户的认知经验

基于用户认知特征，将驾驶信息进行准确的视觉映射，并将抽象的数据信息转化为符合用户认知的视觉语言，这对驾驶信息透明化有决定性的影响。在选择视觉编码的过程中，设计者要深入挖掘数据信息和驾驶知识相关的图形符号之间的关系，并依据目标用户群体的审美习惯和所熟知的符号元素，使用户易于对信息进行认知加工。此外，通过设计使得界面的视觉语言符号元素、色彩文本图形设计、信息布局以及交互方式上保持整体性、一致性。如图4所示，速度表整体用圆形表示，速度值大小随着绿色部分数量的变化而变化，在中间显示速度的具体数值。当汽车速度过高时，界面圆心会显示红色，以警示驾驶员。

图4 汽车车速状态显示

2.合理应用隐喻手法

当用户从传统驾驶行为转变为数字界面辅助操作时，对界面信息的理解应建立在原有认知基础上，所以界面设计中需合理隐喻原有中控台的形式、用户的驾驶经验以及真实的人-车-环境系统。如图5，用虚拟的立体图形表示前方的道路，用箭头表示应当执行的驾驶操作。右上方的指南针用来指示汽车现在的行驶方位。此外，当汽车途径交叉路口时，辅助功能界面还显示红绿灯的状态，这些图形设计符合驾驶员关于交通的认知经验，易于辨认和理解。

图5 汽车驾驶操作提示

3.采用多通道的信息交互方式

交互方式对界面信息的传递效果有很大影响。采用更加自然、多通道的信息交互方式，有利于驾驶员对驾驶信息的直觉化感知，有助于优化认知资源的分配。当前汽车辅助驾驶交互界面仍以视觉交互为主，界面上的主要信息都靠视觉图形和文本来表示，辅以语音交互、触觉反馈交互。语音和触觉反馈拉近了用户与车辆之间的距离，实现了用户与信息的直接互动。如图6所示，当驾驶员状态不集中时，界面会弹出警示信息框，同时发出语音警报，甚至座椅会振动预警唤醒驾驶员。

图6 汽车ACC系统驾驶员状态警报界

四、结语

智能信息技术对复杂交通环境来说是一把“双刃剑”，一方面，智能驾驶、自动驾驶有助于提高驾驶环境感知精度，缩短环境反应时间，增加车辆行为的可预测性，完善车辆的主动安全；但另一方面也会产生新的安全问题：交互信息容易分散驾驶员的注意力，不合理的信息结构也会造成驾驶员散失驾驶情景意识，失去对车辆的控制。本文引入生态界面设计理论，运用SRK认知-控制分类方法、目的-手段信息组织方法和语义映射信息可视化方法指导汽车辅助驾驶交互界面，能够解决情境感知与认知负荷之间的失衡问题，有助于人机交互的平衡、和谐和可持续。