基于驾驶员的智能座舱人机工效测评研究*

郁淑聪，孟 健，郝 斌

（1.中国汽车技术研究中心有限公司，天津 300000；2.中汽数据有限公司，天津 300000）

前言

随着智能网联技术的发展，汽车座舱正在从传统的机械化座舱向智能化的情感座舱转变。但是这种拼盘化的智能座舱功能与用户真正需要的座舱体验之间并不完全匹配，造成了功能上的冗余和成本的增加，也会增加驾驶员认知负荷，影响驾驶绩效。为了解决这些问题，需要建立一套科学的智能座舱测试评价体系，对座舱及其功能进行合理评估，验证其有效性，引导汽车座舱的交互设计。

当前智能座舱测评多数由媒体主导，基于个人主观经验对汽车软硬件进行评价。这存在内容不全面、方法不客观、思路不清晰等问题，难以形成行业公认的评价体系，更无法有力支撑企业产品研究工作。在此背景下，本文中提出了一种基于用车情景的智能座舱评测体系，以实际驾驶场景下的真实性能表现为核心评价维度，同时考虑功能的系统设计与人机交互的体验感受等多个层面，采用主客观数据相结合的方法对座舱功能点进行量化评价，最后由功能点上升到座舱功能的应用场景，实现汽车座舱的全方位评测，形成了一套标准的测试流程体系。

1 座舱国内外研究现状

1.1 座舱发展

随着灯光等电气控制的逐渐增多以及安全美观等结构考虑，封闭式座舱及内部仪表板、中控台等结构和功能区逐渐定型，现代汽车座舱的雏形已形成。按照配置类别与功能层级座舱经历3 个发展阶段：机械时代、电子时代和智能时代。

机械时代座舱以基本功能实现为主，围绕驾驶展开，代表部件如机械式仪表、收音机等。汽车座舱的电子时代特征为大量电子元器件的涌入。座舱借助于电子技术迈出了座舱由交通工具向移动空间的第一步。汽车驾驶座舱智能时代表现为HUD（head up display）、AR（augmented reality）、智能助手等先进配置功能的兴起，其带来的最直接变化为驾乘人员舱内功能体验的横向大幅度扩展和纵向全面升级，从单纯的使用和被使用关系逐步向合作伙伴关系演进。

未来驾驶座舱功能需求不应依赖先进技术的发展而简单堆砌，而应通过驾驶员在使用过程中的切实需求与体验进行专门开发。

1.2 座舱功能

座舱功能逐渐由辅助驾驶的车内设施便捷操控转变为多种功能交融的操作平台，按键控制也逐渐被触屏与语音交互所取代，Jamie B提到GPU 与NNA 为座舱功能提供了更多的可能性。张颖认为全数字液晶仪表为座舱显示屏的发展方向，交互方法会进一步更替。张腾龙提出显示屏应更加关注安全方面的内容，而不能泛娱乐化，实现交通信息共享来服务驾驶。冯世杰等提出了基于CAN总线的汽车语音功能设计，并在海马某车型上量产发布。

目前的座舱发展为驾驶员提供了更加便捷与集成化的交互方式与多样化的生态，但在具体使用过程中难免出现未考虑到驾驶细节的状况，因此需根据驾驶场景进行进一步优化，来保证驾驶安全与功能使用便捷。

1.3 座舱测评体系

座舱的系统性测评首先在部分车评人与车辆信息网站中展开，其中具有代表性的包括太平洋汽车的ICT-300 智能汽车评测体系，座舱作为其中一部分测评内容，对座舱功能表现进行评价，车云的CC-1000T 智能座舱测评体系测评内容包括智能表现、易用性、外观、可信赖度、创新性和负面性6 个方面。新出行提出了XCX-IC Test 智能座舱测试体系不采用打分方式，通过用户体验结果进行评价。网易新闻通过采取媒体人说车的方式对座舱表现进行评价。众多测评方式偏向于定性与主观评价，可信度较低。

1.4 座舱测评方法

随着软件功能的日益丰富，人机交互的体验也愈发得到学者们的重视。法国瓦朗谢纳大学的Riera B 等提出了一种评价座舱内人机交互界面的方法，搭建了一个简单的模拟驾驶环境。在评测过程中验证了视线偏移时间可以用来反映人机交互的难度。Alm T 等基于飞行器模拟驾驶座舱的经验，提出将模拟驾驶器应用到汽车座舱开发的思想。

浙江大学的李金波等在测试人机交互性能时，探索了认知负荷的综合评估建模方法。发现使用心理努力、任务主观难度、注视时间、注视次数、主任务反应、主任务正确率等6 个指标可以较好地反映受试者完成某项任务的难度。

许多学者使用客观的数据代替主观评价来对体验效果进行评估。如测试肌肉的松弛程度来评估座椅舒适度，萨莱诺大学的Trapanese S 等通过分析人体肌肉的松弛程度来表征座舱内舒适度。具体而言，使用AnyBodyTM 和CaMAN®软件，用于对座舱内人体关节进行分析。

2 智能座舱测试评价模型

2.1 测评模型主要结构

智能座舱测试评价模型如图1 所示，总体上包括了座舱端结构、评价体系与测评流程。座舱端以驾驶员角度的用车场景为出发点，通过用车路线对主情景进行切片，对切片后基本交互情景进行解析，提取不同场景下所涉及和使用的功能点。由座舱端的情景输入，牵引出评价指标体系的确定，采用层级目标分析法对评价指标不断细分，建立了包含三级指标的评价体系。

图1 智能座舱测试评价模型图

2.2 用车情景

用车情景是人机交互体验的载体，在智能座舱中，功能的使用和人机交互行为都是在特定的场景下进行的。因此，本文中提出的是一种基于情景体验的智能座舱测试评价模型，该模型以交互体验为核心，考虑了整个人机交互过程中与之相关的所有要素和场景。

驾驶员（用户）用车情景由人、车、环境3 大类元素组成。按驾驶阶段划分，典型的用车场景包括寻车、解锁、载物、上车、车内准备、起动、驾驶、泊车、锁车、停车等。由于车型不同，使用场景也有异同，例如加油、充电等情景。

座舱测试场景的选取由测评目的所决定，对座舱某个功能进行测评时，可以选取一种用车场景或者用车阶段的某部分片段的多种用车场景；对整个智能座舱进行综合评价，选取完整用车路线的核心用车场景的集合进行测试。

2.3 座舱功能点

智能座舱最显著的特点之一是集成了先进的车载系统。车载系统是指驾驶员在驾驶过程中通过多通道交互技术可以操纵、阅读、聆听和交谈的设备和系统，包括了控制、显示、警告和通信等功能模块。随着汽车智能化水平的不断提高，智能座舱在导航、车况健康检测、音乐电台等基本出行服务功能的基础上，不断完善和增添，引入了更加人性化的功能。对于智能座舱产品而言，个性化功能和黑科技层出不穷，功能迭代十分迅速。为了对座舱进行系统性的评测，需要以用车情景为核心，梳理不同场景下的功能点。因此，智能座舱的总体评测转化为一系列情境下细分功能的评测。

用车情景对应功能点的选取，对整个测评体系有很大的影响。其选择方法应根据汽车真实驾驶场景，从驾驶员驾驶操作与用车需求来挖掘和提炼全面且关键的功能点。

在典型的驾驶场景中，寻车是用车路线都会经过的一环，这一环节的需求是如何快速找到车辆位置，由此衍生了手机汽车联动功能，即手机应用于汽车位置定位；在汽车起动与行车准备环节中，驾驶员会进行点火、氛围调节、唤醒智能助手等驾驶行为，从这些行为中凝练出相应的功能；驾驶是用车阶段占比最大的情景，这一情景下，需保证驾驶员的安全，因此，这一阶段从驾驶员监控、智能控制设备、语音交互等方面提取功能点；同理，汽车泊车、锁车或其他用车场景涉及的功能点均以相同的选择方法获取。典型用车情景的座舱功能点如表1所示。

表1 基于用车情景的座舱功能点

2.4 评价体系

指标是衡量智能座舱交互体验的重要参数，智能座舱评价体系是由一系列表征座舱功能性能和交互特征的指标组成的有机整体，其建立遵循可行性、代表性、简约性和有效性的原则。

本文的评价体系主要基于驾驶员位置的人机工效测评，以驾驶员在使用过程中的感受为主。汽车座舱包括了硬件物理结构和软件信息系统，为了确定一个更加科学、客观且能全面反映座舱功能特点的评测体系，采用层次分析法，兼顾软硬件两个方向的功能点，将指标体系分层划分。在一级指标，以软硬件性能、操作设计合理性和用户体验为依据，划分为系统性能、逻辑能力和交互表现3 个指标，在此基础上，层层细分了8个二级指标和34个三级指标，如表2 所示。由于汽车座舱向功能丰富化、交互形式多样化和网联化服务个性化等趋势发展，势必也会引起指标体系的迭代更新，与智能座舱发展相适应。

表2 基于用户体验座舱评价指标体系

2.5 测试方案

汽车座舱的测试评价可以分为座舱功能点的测评和整个智能座舱的综合评估，因此测试方案的拟定，首先需要明确具体的测评对象和目的；然后根据测试目的安排实验场景，筛选测评指标，再合理设计实验，并借助各种设备仪器采集数据；最后对原始主客观数据进行处理，生成测评报告。

不同的评价指标，需要的数据采集方式或仪器有所差异。针对本文的座舱测评体系，主要包括以下数据采集方式。

（1）实验量表：采用5 分制量表采集座舱功能体验、外观设计和页面布局等方面的主观评价数据。

（2）眼动仪：使用眼动仪记录被测人员的眼睛注视、扫视和眼跳等数据。

（3）实验平台：借助模拟驾驶平台采集驾驶数据，并对全程驾驶过程录像，通过手动计时计步，获得操作时长和位移等数据。

2.6 数据处理

2.6.1 指标权重设置准则

本文中提出的体系中指标的权重具体数值通过层次分析法进行确定，层次分析法适用于将决策问题分解为不同层次的情况，符合本文的逐级分解细化的指标体系，通过问卷、专家打分等方式确定同级指标的重要度，分别赋予不同的权重。

不同指标对综合评价结果的影响程度是不同的，在对座舱进行综合测评时，需要对权重进行合理设置。由于座舱测试项目错综复杂，对应功能点，测试指标的筛选灵活多变，指标层级的细粒化程度并没有规范统一，即权重维度的大小没有规定，但是指标权重必须满足以下设置准则。

一级指标β的权重之和必须为1，且上级指标所属的各个下级权重之和也为1。

本文指标体系的层级为3，相应权重维度3，其设计准则如图2 所示，权重维数代表指标的层级数。权重设置准则数学表达式如式（1）～式（4）所示。

图2 权重设置准则

对于一维权重而言：

式中：β表示第个一级指标的权重；表示一级指标的个数。

对于二维权重而言：

式中：β表示第个一级指标下第个二级指标的权重；代表其所属下级指标个数。由于在测座舱某一功能点，有些指标在综合评价的重要程度很小，可忽略不计，即在指标筛选时，只选取了个别指标，其它未选择的同级指标权重设置为0，并没有参与到计算内，其下级指标也为0。

同理，在三维权重中：

式中：β表示α指标的第个三级指标；代表其所属的指标个数。

当汽车座舱发展到新的阶段时，指标体系相应地进行变更，可能会出现多于三级指标的情形，但仍须满足权重设置准则。

对于维权重而言：

式中：β表示β指标下的第h个指标的权重；代表所属的指标个数。

对于功能点来说，每个细分的功能点对于该功能的重要程度有主次之分，也需要设置不同的权重，上述的权重设计准则同样适用于功能划分的情景。

2.6.2 数据处理流程

每一个最细分的功能都会选取测试指标进行评测，在整个测试评价的实验中会采集多个被试的主客观数据，通过映射关系，将所有指标转化为评价分数，然后与对应的指标权重进行加权求和获得某个功能点的综合评分，最后将每个功能点综合评分线性加权获得最终的座舱总体评价分数，如图3所示。

图3 数据处理流程图

原始数据处理包括了主观数据处理与客观数据处理两个方面。主观数据通过将多个被试的量表数据取平均值获取，座舱用户体验主观评分表如表3所示。

表3 用户体验主观评价表

客观数据主要包括眼动数据和驾驶数据。眼动数据主要包括注视点数、视线偏移时间（测试任务中，被试视线离开兴趣区域的时间）、操作步数和位移等；驾驶数据包括车速变化和车道保持，反映对汽车的横纵向控制能力，分别用与目标车速差值的标准差σ和车道偏移标准差σ来表示，其计算公式如下：

式中：v表示测试时间段内第个采样点的速度；表示实验要求的目标车速；表示测试时间段内采样点总数。

式中：s表示测试时间段内第个采样点的车道偏移量，如图4 所示；ˉ表示给定时间段内车道偏移量的均值；表示测试时间段内采样点总数。

图4 车道偏移示意图

所有客观数据均采用函数映射关系()，将原始数据转化为与主观量表一致的5 分制分数。车辆大数据显示，各个评价指标测试数据服从正态分布，即～(，)，以此确定函数表达式：

式中：表示测评实验中某一类客观数据的实际计算值；分别表示该类客观数据在车辆大数据下的均值和标准差。

原始数据处理后，按式（8）计算单功能点综合评分S：

式中S表示与评价指标相对应的5分制评分。

则汽车座舱的总体评价分数S为

式中S表示与情景、功能点相对应的某一功能点的得分。

3 模型应用案例

为了验证智能座舱测试评价体系的有效性，选取某一款座舱智能化水平较高的车型进行测试，以驾驶场景下的触屏交互表现为测试对象，分别对音乐、空调、电话、导航等功能点进行测评，通过测评专家设置功能点权重及指标权重，然后招募被试，进行实验，详细记录每个测试任务的数据。利用评价体系的数据处理方法对每个子功能点逐项打分，最后通过线性加权获得座舱触屏表现的综合评价，如表4所示。

表4 测试案例评价得分表

从表中可以看出，驾驶过程中，座舱的音乐、空调、电话、导航等功能的触屏表现均在3～4 分之间，即略高于预期功能，体验较好。就音乐功能来说，音量与曲目的调节表现出色，达到了4 分，而歌曲搜索与切换蓝牙音源的交互表现相对普通。分析每个功能点的测试评分，发现音乐界面布局合理，信息呈现较为清晰，加之触屏反馈，驾驶员很快就能理解音乐界面的信息，调节音量、曲目时，操作更加快捷、安全。但是由于音乐搜索位置远离驾驶位，且蓝牙图标没有呈现，造成了后两个功能点交互表现较差。

对空调功能而言，与音乐功能评价类似，信息布局直观合理，温度调节体验很好，但是由于风量调节位置不合理，伸手触及性略微较差，导致风量调节交互表现相对较差，只有3.19的评分。

大屏式触屏交互的电话功能在接听电话与号码输入都很便利，相应的交互评分都较高，但由于拨号界面联系人首字母索引字号太小了，造成拨号功能交互表现较为普通。

导航界面中，地理位置十分详尽，名称、类别、坐标、分类等POI（point of interest）信息丰富且完善，相应的POI 与退出导航功能较好，但由于目的地输入位置不合理，显得此功能交互表现较普通。

综合来看，在该座舱驾驶场景下触屏功能交互达到了3.76 分，处于中等偏上的水平，各个功能的交互表现相对均衡，但是由于功能布局中个别子功能点位置安排有些不足，伸手操作时有些没那么便利，可以将搜索或经常使用的功能模块布置在伸手时易于触碰的地方。

通过测试案例可以看出，本研究所提出的智能座舱测试评价研究方法能直接有效地衡量座舱交互体验，且通过分数量化交互体验，从而能细致直观地表现座舱的功能评价。

4 结论

本研究回顾了汽车座舱的发展历史，并研究了国内外在各个时期的座舱用户体验的测试评价方法。在此基础上，提出了一套智能座舱测试评价体系，评价体系从驾驶员用车情景出发将座舱功能点细分，同时基于交互体验构建了多维度指标体系，并依托细分功能点和多维度指标体系提出了主客观结合的智能座舱交互体验测试评价流程。将该评价体系应用于某汽车智能座舱的交互功能评测上，得到了各功能的交互层级得分与综合交互体验分数，从而能够在细分层面与总体层面上得到交互表现的评价。结果表明：该方法能够较为准确地量化体现该车型智能座舱的用户交互体验。

本研究旨在日新月异的智能座舱发展时代提出一套稳定适用的测试评价体系，为各主机厂研发生产座舱提供用户体验量化数据。未来研究方向可侧重于多维指标体系的完善，结合多通道的生理数据量化指标来丰富主客观指标体系；同时丰富用车情景也能使测试评价体系涵盖更全面。