智能座舱的色光交互对用户视觉疲劳的影响

关键词：色光；智能座舱；EEG；EPR；视觉疲劳；交互设计

中图分类号：TB47 文献标识码：A

文章编号：1003-0069（2024）24-0142-05

引言

智能座舱是伴随人工智能、物联网、云计算、大数据、大模型等技术发展下乘坐与操控空间，情绪识别、意图识别等技术的发展，使座舱能够与用户产生更自然的交互，满足用户的需求。色光作为智能座舱一种信息输出形式，不仅仅传递座舱系统发出的信号，还能以内部装饰的形式与用户进行情感交互，调节用户情绪，在限制较小的座舱空间内，色光能够在主动照顾用户生理欲望和情感需求起到重要作用，如图1 所示，汽车制造企业在不同阶段推出的车内色光交互方案表明，在设计中巧妙运用色光交互，不仅可以提升座舱的照明功能、信息提示等，还能增强视觉吸引力。情感化的色光设计能更好地优化用户的认知状态和驾驶体验。但是，随着驾乘时间的延长，用户会因为长时间暴露在单一色光下而产生视觉疲劳。这种疲劳不仅影响用户的舒适度和注意力，还可能影响驾驶安全。智能座舱的色光交互设计需要更加注意色光的科学选择和动态调节，以解决视觉疲劳问题，从而提升用户的视觉兴奋度和舒适度。因此，文中深入探讨不同色彩的色光交互对智能座舱用户的视觉疲劳产生的潜在影响，为未来智能座舱的色光交互设计提供可参考的数据。

一、色光交互对视觉疲劳的影响及测量

（一）色光交互对视觉疲劳的影响

环境色光的波长、色温和照度均是影响情绪的重要物理因素，色光的情绪效应同时还受到色光时长、时间点、个体特征、主观偏好及基因类型等的调节[1]。相比于中波长的绿光和高波长的红光，短波长的蓝光能够对情绪、警觉性和生物节律产生更显著的影响效应[2]。不同色温的灯光对人的情绪和创造力有不同的影响，高色温对积极情绪有显著的提升效应，对缓解疲劳也有显著作用。低色温的灯光会给人一种收缩感，给人带来一种温馨、宜人的视觉感受[3]。光照环境与人体疲劳有较强相关性，570 到870lx 的照度下，疲劳程度变化最大[4]。在光的交互设计中，交互的动态效果为色光设计提供了更多的维度。学者Izso 引入了“动态光”这个术语，用来表示随时间变化并可被感知的光照输出形式，从而将这种变化的光与传统的静态光区分开来[5]。在相同色温和照度条件设置下，动态灯光相较于静态灯光能带来更强烈的情感反应和警觉性[6]。动态光的变化形式、变化周期均对视觉感知度具有显著影响[7]。不同速度下环境光的变化会影响驾驶员对车速的感知，从而影响驾驶体验。连续平滑过渡的动态光会给用户带来安全和舒适的感觉，中速能提供最活跃的气氛，高速的动态光会让人感觉紧张和不舒适[8]。不同颜色和形式的色光能引起用户特定的情感反应，从而调节用户情绪状态，这些情感反应能够降低视觉压力和疲劳感。色光还能通过影响生物节律，调节警觉性和视觉恢复质量，从而进一步缓解视觉疲劳。

（二）基于脑电的视觉疲劳测量

在以往研究中，通过脑电和VR 结合的形式，探索司机在超长隧道驾驶过程中的视觉疲劳表现，帮助分析制订超长隧道中视觉疲劳缓解区的布局[9]。还有研究对光环境视觉疲劳的评价方法进行了研究综述，认为脑电这些生理数据在评价光环境的视觉疲劳方面更具有优势[10]。前人的研究表明了脑电在视觉疲劳测量中的潜力。

脑电波（electroencephalogram，EEG）是一种人体客观生理信号，可定量评估大脑的疲劳程度。脑电波通常有 4 个频段，分别为 δ（0.5 ～ 4 Hz）、θ（4 ～ 8 Hz）、α（8 ～ 14 Hz）和 β（14 ～ 30Hz）。 在视觉任务过程中，特别是在长时间注视屏幕或执行需要持续注意力的任务时，θ 波的平均功率会增加，这一现象被视为视觉疲劳的生理响应[11]。事件相关电位（Event-related Potential，ERP）是一种通过记录大脑在特定刺激下的电信号生理响应，事件相关电位是人脑的高级功能电位，是与判断、注意、感知、决策及工作记忆内容等认知过程相关联的脑电位变化[12]。在ERP 研究领域，与视觉相关的ERP 成分有P100、N200、P300。P300 是呈现在刺激后300-500ms 间诱发出的脑电成分，这是一种与注意力、视觉、认知加工和决策制定相关的正波，P300 成分的峰值变化反映了被试在不同条件下的视觉加工差异[13]。通过分析P300 的波形和潜伏期，能够更细致地了解被试在不同色光条件下的视觉负荷和注意力分配。

视觉疲劳还可以基于个体对自身疲劳感知的直接反馈，依靠个体自我来评估其疲劳状态，这种方式灵活且更易于实施。单一的主观评价和生理评价无法对色光引发的视觉疲劳进行相互验证，为了准确地评估色光交互对视觉疲劳的影响，本研究提出了联合主观评价和脑电生理信号评价的视觉疲劳评价方法，如图2。

二、基于EEG的色光交互与视觉疲劳的关联研究

（一）实验目的

智能座舱的智慧感在于能够自动识别人的疲劳，主动做出反馈。为了探究智能座舱中如何通过色光交互设计减少座舱中人的视觉疲劳问题，本文通过对比无色光交互的座舱和有色光交互的座舱对人视觉产生疲劳的时长，以及不同颜色的色光对视觉疲劳的影响差异，得出人在产生视觉疲劳时，不同色光持续的时长，从而为智能座舱提供色光交互设计的参考数据。同时，也通过人对色彩的偏好，来判断色光偏好是否可以延长视觉疲劳产生的时长，从而进一步确立用户主观体验与色光交互情感化设计的关联性。

（二）实验准备

本实验挑选蔚来汽车座舱作为参照物，用UE5 和AE 制作完成色光交互的智能座舱实验仿真视频。仿真视频模拟了座舱在夜黑情景下的“红、橙、黄、绿、青、蓝、紫与无色彩灯光”等色光开启效果，表1 罗列了实验中使用色光的CIE1931xy值。

共有20名被试者参与实验，每个参与实验的被试者均有正常或矫正正常的视力，无色盲和色弱，试验前24h未饮酒、抽烟、喝咖啡、服用药物。实验中的VR 设备采用华为VR glass，脑电数据采用国际10-20系统，嵌入式34 导联脑电帽与津发科技脑电系统进行采集，采样频率为40Hz，每个导联注入电导液，以使每个电极电阻低于5kΩ。

（三）实验步骤

如图3所示，实验共分为4个步骤。步骤一：在实验开始前，所有被试需戴上脑电和VR设备，休息10 秒来平复状态；步骤二：在初始阶段模拟无色光交互状态，被试体验模拟无色光交互状态的智能座舱乘坐，在感到疲劳后，通过手中控制器随机切换到有色光的智能座舱模拟乘坐，记录其体验时长；步骤三：当被试在当前色光中感到疲劳后，即可通过手中的控制器随机切换到下一个色光中，依次做完所有色光样本，记录每次体验的时长；步骤四：实验结束，汇总每种色光的体验时长和脑电数据，并对被试的偏好色光进行调查。

（四）实验数据处理方法

为了从原始脑电信号中提取对应的频率成分，同时剔除噪声和干扰，需要对脑电信号做滤波处理，去除脑电信号中的眼电和肌电等电信号，滤除低于0.5HZ 和高于50HZ 的干扰信号。计算公式为：

三、实验实施与数据分析

（一）视觉疲劳在θ波上的表现

提取被试的脑电数据导入Matlab 平台的Letswave 工具进行分析，先经过式（1）（2）对原始脑电数据进行预处理，再根据式（3）对θ 波进行平均功率计算。如图4 所示，θ 波的平均功率随着被试体验的时间增长而增大，尤其在50s-80s 的θ 波的平均功率相比于前50s 的平均功率显著增长（t=12.2，p ＜ 0.05，￠²=5.48），表明被试在50-80s 的时间内视觉负荷增长最大，被试开始进入视觉疲劳状态。在100s 以后，θ 波的平均功率达到最大，被试在此时的视觉负荷也达到最大。

（二）视觉疲劳在ERP上的表现

将经过式（1）、（2）预处理后的脑电数据导入到SPSS进行分析， 选择Fp1、Fpz、Fp2、AF4、AF3、F7、F3、Fz、P3、Pz、P4、O1、O2、OZ、FC1、FC5、FT9、FT10、FC6、FC2、F4、F8这些脑电能量活跃区域的电极进行配对T 检验，电极O1（t=3.738、plt;0.05）、O2（t=3.536、plt;0.05）、OZ（t=3.661、plt;0.05）、Pz（t=3.306，plt;0.05）、P3（t=3.028、plt;0.05）的平均差值较大，说明ERP 成分在这几个电极上有显著变化。选择以上5 个电极做ERP 分析，分析时程为切换色光呈现后800 ms，基线为切换色光前200 ms。根据式（4）做平均叠加后通过Letswave 的Figuare 工具绘制ERP 平均波形图如图5 所示。

由图5可知，在200ms 到600ms之间出现的显著正向波幅，特别是在300ms 左右的波幅最大，符合P300 的特征，P300波幅的大小被认为与被试投入的视觉注意力资源量成正比。有色光交互体验阶段的P300 波幅高于无色光交互体验阶段，表明有色光相比无色光更能有效吸引被试的视觉注意力，增加了对视觉认知加工资源的分配。较大的P300波幅表现在红色、紫色和蓝色色光交互体验阶段，红色、紫色和蓝色色光交互体验阶段相较于其他色光，大脑分配了更多的视觉注意力资源来处理这些视觉刺激。

（三）视觉疲劳在体验时长的主观表现

从实验开始到被试感到视觉疲劳所经历的时间段为视觉疲劳潜伏时长，如果该色光视觉疲劳潜伏时长较长，说明该色光对被试的眼睛造成的压力较小，视疲劳感受较为缓慢，意味着这种色光环境更适合长时间的使用，对视觉舒适度更高。汇总所有被试对不同色光的视觉疲劳潜伏时长，如图6 所示，不同色光对人视觉疲劳的影响程度不同，其中蓝色、紫色、青色3 种色光视觉疲劳潜伏时长最长，其均值分别为117 秒、111 秒和103 秒，红色和绿色3 种色光视觉疲劳潜伏时长最短分别为74 秒和80秒。

如图7所示通过对比无色光交互与有色光交互，对视觉疲劳潜伏时长的统计分析，发现在无色光交互阶段，被试的平均视觉疲劳潜伏时长为51 秒，而在有色光交互阶段，平均视觉疲劳潜伏时长显著增加至98 秒。这一结果表明，在有色光交互的情境下，被试对于单一的色光表现出了更长时间的注意力，显著影响了被试的视觉疲劳潜伏时长（t=6.57，plt;0.05，￠²⁼1.34^）。通过调查被试偏好色光，汇总随机色光视觉疲劳潜伏时长和偏好色光视觉疲劳潜伏时长。通过对随机色光和偏好色光两组数据的比较，观察到在偏好色光条件下，被试的视觉疲劳潜伏时长长于在随机色光条件下的时长具有显著性（t=4.68，p ＜ 0.05，￠²⁼1.17）。这一结果表明，被试更愿意持续参与与其喜好相关的色光交互，这与色光对情感和视觉体验的影响有关。

（四）结论

在研究中，通过被试的主观疲劳表现和脑电相关事件电位（ERP）分析两种方法，探讨了色光交互对视觉疲劳的影响。脑电数据显示，有色光交互相比无色光交互，色光交互给用户带来更多的视觉刺激，大脑会分配更多加工资源用于处理视觉信息，从而延长用户疲劳潜伏时长。经过对比分析发现，偏好色光相较于其他色光，能够引发用户情感响应，从而缓解用户疲劳。此外，对不同色光条件下的视觉疲劳时长分析发现，紫色、蓝色、青色的疲劳潜伏时长最长，而红色和绿色最短，红色尽管可以引起更强的视觉刺激，但是长时间的强视觉刺激，也会让用户视觉疲劳。综合而言，通过综合主观和客观方法，研究深刻揭示了色光在视觉疲劳方面的差异，为不同应用场景下色光的应用提供了有益的理论支持。

四、色光交互设计应用

六自由度并联机构能够模拟复杂的运动状态，因此被广泛地用于模拟具有运动特征的平台或者产品，例如，本文利用六自由度并联智能座舱来帮助用户能够体验真实的驾驶情境。座舱内部配备有高清显示屏、环绕音响系统、舒适的座椅以及智能传感设备，这些设备共同为用户提供了沉浸式的驾驶环境。通过六自由度并联智能座舱能够在实验室环境中精确模拟真实的驾驶情境，使得用户无需面对实际道路驾驶的风险，可以在完全安全的条件下感受各种驾驶乐趣。本文在六自由度并联智能座舱基础之上进行了设计优化，加入了色光交互设计，如图8 所示。色光交互系统通过改变光线的颜色和亮度来模拟更加真实的驾驶场景，还能通过影响用户的情绪状态和视觉感受来提高用户的心理和生理的舒适度，减少长时间的驾驶带来的疲劳和压力。

基于对智能座舱用户疲劳模式的深入研究以及对脑电波动的分析，发现在50秒到80秒的时间范围内，θ波的平均功率显著上升，这个时间段内，用户的视觉负荷和疲劳感增长最为显著。持续的视觉刺激会导致认知资源的持续消耗，当这种消耗达到一定阈值时，用户会开始感受到明显的疲劳。50秒到80秒这个时间段可能代表了多数用户视觉认知资源消耗的“临界点”。通过主动干预措施，在用户感受到视觉疲劳之前预先调整色光，来避免视觉疲劳进一步加剧。因此，在色光交互设计中，控制色光跳转在50秒到80秒这个区间可以有效避免单一色光带来的用户视觉疲劳。再结合不同色光给用户带来不同的视觉疲劳表现和色光的特性。例如，设计每个色光的持续时间为红色50 秒、橙色70秒、黄色60秒、绿色50 秒、青色70秒、蓝色80秒、紫色 80秒。可以更好地调控用户在智能座舱中的视觉疲劳，提供更为舒适、愉悦的乘坐体验。

在六自由度并联智能座舱的色光交互设计中，共设计3种模式：普适模式、偏好模式、随机模式，如表2所示。“普适模式”为基础模式，能够满足更广泛的需求，适用于大多数的用户。色光持续时长按照红色50秒、橙色70秒、黄色60秒、绿色50秒、青色70秒、蓝色80秒、紫色 80秒的时间变换交互。“偏好模式”中，用户需要设置自己的偏好色光，在色光交互过程中，主要以用户的偏好色光为主，同时为了避免长时间的单一色光引起的视觉疲劳，引入其他色光作为辅助调节。“随机模式”会有随机色光和随机的交互方式产生，随机模式通过色光交互和多样化的交互方式，创造出独特且令人惊喜的体验，每种色光持续最低限度时长50秒。根据Lan L的相关研究，光照度会对人的情绪和创造力产生显著影响[15]。为了最大程度地调动用户的情感状态和提高创造力，在缓解视觉疲劳的色光交互设计中，选择了300lx的照度水平。

结语

通过对智能座舱色光交互在脑电和时长上的疲劳表现研究，揭示了不同色光对用户视觉疲劳影响的差异性，参照各色光交互“时长”对智能座舱进行色光交互设计可以更好地减轻用户在座舱中的视觉疲劳。为今后智能座舱中色光交互设计优化提供了数据支持，并提出了针对各色光交互时长的设计建议。尽管这些建议目前仅为基于实验数据的推荐应用，其在实际设计实践中的效果仍需进一步观察和评估。