自动驾驶工况下汽车虚拟人人机交互探索

张诗墨，暴宏志，杜才贞

（1．广东科学技术职业学院，广东 珠海 519180；2.珠海上富电技股份有限公司，广东 珠海 519085）

1 引言

传统汽车属于驾驶员在环控制系统，汽车传感系统、执行机构和驾驶员共同构成车辆操控系统，所以驾驶员与车辆之间的人机交互系统复杂而且繁琐。随着技术发展，各种车辆传感系统、车辆执行系统、驾驶辅助系统将高度进化，车辆操纵正在变得越来越轻松愉悦。

随着环境感知技术、高精度地图技术、人工智能技术、深度学习算法、车辆V2X通讯等技术的不断进步，预计几年之内，汽车市场上将会出现完全改变现有驾驶模式的自动驾驶量产车。届时，重新定义的驾驶员将部分或者完全抛弃现有的方向盘操控驾驶模式，在新的操控模式下，此时的车辆可以被我们理解成一个虚拟汽车人，而且是一个可以带有感情的虚拟人，后续可称为“汽车虚拟人”。汽车虚拟人在自主地完成车辆驾驶任务时，汽车的人机交互设计理念需要进行全新的构建，将给设计者以更多的想象空间。比较起来，自动驾驶汽车具有自主收集传感器信息、自主规划决策驾驶行为和主动交互等多种特性。此时的人机交互，可能已经不完全是“仪表、中控、动力、方向盘、车门窗”等传统意义上的人机交互，还将包括驾驶员与汽车虚拟人之间，互为交互对象的双向交互行为，交互内容最主要指的是驾驶行为决策信息双向传递。驾驶员已经变成了驾驶行为的决策者而非操作在环的实施者［1］。因此，面向自动驾驶车的人机交互的全新设计面临了新的机遇和挑战。而且随着车辆控制权的转移，车辆驾驶任务的承担主体将变成车辆本身，汽车驾驶人的概念将变得模糊和不确定性，虚拟意义上的驾驶人数将会增加，新的驾驶模式一定会带来全新的人车交互系统关系。因此，我们需要探讨并规划，为新的驾驶环境及交互场景下的“乘客”提供一个更适合的“驾乘体验”。

2 ADAS（高级驾驶辅助系统）及自动驾驶人机交互系统现状综述

目前阶段，驾驶员依然是车辆操控主体。但是ACC自适应巡航、AEB自动紧急制动、LKS车道线保持、APA全自动泊车等多种驾驶辅助系统正在逐渐得到大量应用。某些汽车厂商相对激进一些，已经在量产车型中，配置了部分自动驾驶功能，号称整车自动驾驶水平达到了L3或者更高。

2.1 ADAS介绍

先进驾驶辅助系统 （Advanced Driver Assistance System），简称ADAS，是辅助驾驶人进行汽车驾驶的系统［2］。当含有人机交互接口时，它可以增加车辆的安全性和道路的安全性。利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。早期的ADAS技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时，会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的ADAS技术来说，主动式干预也很常见。

2.2 自动驾驶系统的分类

自动驾驶技术有技术水平的划分，SAE将汽车的自动驾驶技术按照技术水平分为5个阶段。

1）Level 0没有自动驾驶功能。

2）Level 1-Level 3，自动驾驶技术逐渐深入参与到车辆控制之中，从辅助驾驶到一定限度内的控制车辆，再到特定工况接管车辆控制权限。虽然没有达到完全不需要驾驶员介入的水平，但也可以看做是在突发状况时驾驶员介入，防止事故发生的程度。目前市面上可见的号称具备自动驾驶功能的量产车型多处在这一技术阶段。

3）Level 4-Level 5，最高级的自动驾驶，超越传统驾驶技术的界限，可以视为无人驾驶汽车时代的到来，驾驶员的概念将消失，只剩下搭乘者的概念。在这个阶段，不需要驾驶员的介入，因此，方向盘或踏板等也已经没必要配置。本文后续将主要探讨在这一级别下，自动驾驶模式人机交互系统的设计。

2.3 当前主流自动驾驶系统的人机交互现状

对于L3以下的自动驾驶系统而言，汽车操控的主体责任者还是驾驶员，汽车辅助驾驶系统起到的是驾驶员感知与操控系统的延伸作用。此时交互系统设计的最重要理念是如何及时快速将车辆所处的行驶环境信息简单快捷地通知驾驶员，同时将驾驶员的操控信息传递给车辆，以增加车辆驾驶的安全性，更好地起到辅助驾驶的作用。

同时，在一定条件限制的交通环境内，简单快捷地将驾驶员操作指令传递给自动驾驶系统，同时将车辆的控制权限交给自动驾驶系统进行车辆操控驾驶。在遇到系统无法解决的路况条件时，系统需要快捷有效提醒驾驶员接管车辆操控权限，以确保车辆安全行驶。

特斯拉Model 3车型可以说是一款设计时基本很少考虑驾驶员的驾驶体验，重点面向无人驾驶工况下的操控过程。颠覆了汽车产品交互系统的传统设计理念，在产品科技感、未来感、艺术感方面为后续同类产品设置了产品标杆。Model 3可以自定义自己的操作习惯并在方向盘及UI界面中加以体现。产品有很多的潜在交互行为，需要在停车等特定场景进行操作。车辆人机交互方面给驾驶员最直接的感受是取消了旋钮按钮等实体操作功能，取而代之的是扁平化的UI界面，弱化了驾驶员的操控体验，强化了包括驾驶员在内的全部乘员的乘坐体验。可以说，特斯拉这样做不只是为了前卫的概念，而是在为没有驾驶员的车辆环境做了非常多的设计准备。

3 未来自动驾驶人机交互系统的设计探索

目前阶段，自动驾驶水平基本处在Level 1-Level 3层次，传统的触控式人机交互方式依然是主流操作模式，但是向触摸式交互、语音识别交互和手势交互方向过渡的趋势已经显现。

自动驾驶模式下，汽车虚拟人可以独立完成乘员运送的全部功能，此时的人机交互将完全颠覆传统意义上的驾驶员在环操控系统，乘员个性化的出行需求、环境舒适性需求、乘员对外沟通需求、生理需求等多种需求传递至汽车虚拟人的控制系统即可，汽车虚拟人在指挥车辆完成运送的过程中，相关突发情况需要传递给乘员，同时乘员也可以在运送过程中修正初始需求。

随着人工智能、虚拟现实、增强现实技术的发展，特别是在快速发展并且无处不在的多种显示技术的影响下，人机交互智能产品正在向着显示控制多元一体化的方向演进，汽车人机交互界面的深度需求正在推进颠覆传统的新交互方式及交互模式的出现。可以预见，在未来汽车环境人机交互应用中，车内的多种车载设施均有可能成为汽车虚拟人与驾驶员进行人机交互的媒介，并被赋予新的人机交互功能。而且，在自动驾驶场景下，会催生出新的实体交互控制方式与媒介，传统的操纵与交互设施也可能被隐藏或消失，并被新的方式替代，突破传统并形成的实体人机交互媒介。从技术层面，未来人机交互将更多关注人工智能、虚拟现实相关技术的应用，更加强调人机交互的参与性与沉浸型［3］。从使用方面，人机交互的模式将随着驾驶员范围的扩大，使用人群的拓展，非专业技术人群将更多参与到交互活动中来，所以车辆驾驶将必然越来越回归一种“自然”的交互方式［4］。未来的人机交互方式一定会向一种最原始的方式发展，人机交互互动过程将更为方便快捷。

3.1 语音交互方式

为了实现双向语音交互，需要依托语音识别技术和语音合成技术。语音识别技术也被称为机器语音自动识别技术，通过对语音的分析、提取相关语音词汇，解析相关语义，同时分析相关情绪包含，排除歧义，实现准确的语音获取。语音合成技术指其通过对语音输入内容的分析，结合相关语言环境，给出语言反馈，并通过机器合成语言语音，表述给交互对象的过程。

这一过程，与人类的真实交互过程完全相同，对于人类而言，不需要任何的学习就可以直接使用，所以具有先天的交互优势，所以语音交互被看做最适合于人机交互的交互方式之一［5］。目前语音识别交互方式已经得到广泛使用，只是在复杂语音背景，多人语音同时输入等方面还存在不足，尤其语言输入具有很大的不确定性，也就是语言的歧义性很大，所以如何结合交互者的情感对语义进行正确解析是一个比较大的挑战。

3.2 触摸交互方式

触摸屏与传统旋钮操控相比，具有简单、自然、复用、节省空间等多种优点。以奥迪轿车为例，一套MMI设计下来占用的空间庞大、设计复杂度高，操作难度比较高。很多按键从未被使用，但是空间已经被占用，很难复用。从特斯拉车型大屏触控开始，触摸交互方式开始被广泛应用，关于触摸交互的相关技术得到快速发展。

例如多点触控技术，随着人工智能技术的发展，作为是一种新生的人机交互技术，可以允许多个用户在同一个交互界面上，通过手指按压、手指手势等多种操控输入方式进行人机交互，实现多用户、多需求同时交互的操控实现，增强了用户体验。后续自动驾驶模式下，多名乘员均可以成为车辆驾驶员，汽车虚拟人与多个车辆驾驶员之间必然形成多重交互，交互过程中的重叠与冲突不可避免，如何在冲突情况下实现正确的人机交互结果，目前的多点触控技术可以提供相关的技术探索渠道。

3.3 体感交互方式

人与人之间交流，除直接语言交流之外，肢体语言的交流会大大加快交流的速度和理解的深度，所以人与人面对面交流的效果会比电话交流起到更好的沟通交流效果［6］。这一结论同样适用于人机交互范畴，真实的人类驾驶员与汽车虚拟人之间建立体感交互方式，将肢体语言融入人机交互中，将大大促进交流的进程并会提升交流结果的正确性。

肢体语言交流也就是体感交流技术主要依托于动作识别技术。目前阶段主要发展的技术包括手势识别技术、形体动作识别技术等。当前，全球三大游戏厂商均推出过自己的体感控制器，如微软和索尼推出的体感辅助设备Kinect和PSMove，任天堂的Wii则一直是以体感进行控制的游戏机。限于车辆内部操作空间有限，车辆应用还以手势识别为主，相信后续车辆的整体布置已经不再考虑驾驶员操控需求之后，驾驶舱的布局将会有新的变化，众多的体感交互技术将会得到新的应用。

3.4 心理感知交互技术

人类对汽车的个性化推动了汽车技术的发展，同时如何实现个性化的人机交互模式和方式也逐步涌现出来新的技术。生物识别与感知技术是当前技术发展的一个热门领域，如何通过不同驾驶员的生理特征确认驾驶员的个性化需求。未来，根据驾驶员的生理参数变化、包括情绪的变化，向车辆虚拟人传递模糊化的操控指令将成为一个发展方向。

在驾驶员身份识别的基础上，通过接触式以及非接触式方式实时感知驾驶员的相关生理及心理参数。根据驾驶员的相关参数，以驾驶员生物数据为依据，实时提供相关服务［7］。例如感知到驾驶员体感过热，可以实时调整空调温度；根据驾驶员认为空间过吵，可以调整音响设备的音量；根据驾驶员困倦需求，提供香薰服务等。

当然，目前生物及心理数据感知技术基础还比较薄弱，通过生物及心理技术数据直接操控车辆的技术还不成熟。同时也伴随着个人隐私的数据泄露的风险，但是与语音交互和体感交互不同，心理感知技术不会对其他乘员形成环境影响，而且更加满足驾驶员的个性化需求，未来也有着巨大的发展潜力。

4 结语

总体而言，人机交互系统是人车协同、人路协同、人网协同的重要环节，是传统驾驶与自动驾驶均需要的重要环节。

本文对传统驾驶模式下人机交互分析，以及多ADAS系统逐渐普及环境下的人机交互进行了分析，对传统驾驶模式与自动系统架构的背景和趋势进行了研究，提出了当前发展驾驶方式所面临的问题。然后大胆预测了未来自动驾驶模式下，汽车人机交互系统的交互模式及发展方向，希望能够为后续自动驾驶模式下人机交互系统设计师提供一定的参考。