基于情境意识的汽车接管请求界面设计研究

摘要：针对自动驾驶技术导致的驾驶安全问题，从情境意识角度出发，研究汽车接管请求界面设计对其影响。基于情境意识三级理论，提出汽车接管请求界面设计评估指标。分析典型案例，从中提取关键设计要素。通过关键设计要素组合与实验评估，总结其对于不同评估指标的影响。提出基于情境意识的汽车接管请求界面设计策略。实验相关结论可为自动驾驶汽车HMI设计提供指导性建议，以提高有条件自动驾驶汽车的驾驶安全性。

关键词：情境意识；自动驾驶；接管请求；界面设计；汽车HMI

中图分类号：TB472 文献标识码：A文章编号：1003-0069（2024）12-0136-04

Abstract：In order to solve the driving safety problems caused by automatic driving technology，from the perspective of situational awareness，to study the impact of the vehicle takeover request interface on the recovery of the driver’s situational awareness. Based on the three-level theory of situational awareness，the evaluation index of car takeover request interface design were put forward. Analyze typical cases and extract key design elements from them. Through the combination of key design elements and experimental evaluation，the influence of key design elements on different evaluation index is summarized. A situational awareness-based design strategy for vehicle takeover request interface was proposed. The relevant conclusions of the experiment can provide guiding suggestions for the HMI design of autonomous vehicles to improve the driving safety of conditional autonomous vehicles.

Keywords：Situational awareness；Automatic driving；Takeover request；Display design；HMI

引言

自动驾驶已经成为汽车行业发展的必然趋势，麦肯锡预测自动驾驶车辆将在2030年将占机动车总销量的15%，许多相关领域学者表示自动驾驶系统将在21世纪中叶实现大规模应用[1]。然而，技术的实现并非一步到位，在完全的自动驾驶到来之前，自动驾驶技术将会处于长时间的过渡阶段，即驾驶人与驾驶系统协作的人机共驾阶段。美国汽车工程师学会（Society of Automotive Engineers，SAE）根据自动化程度，将自动驾驶系统分为五个等级。其中，L2级及以下的自动驾驶系统可以为驾驶人提供辅助驾驶功能，但要求驾驶人必须处于驾驶状态。L4级及以上则可以实现在设计工况内的高度自动化，自动驾驶系统完成所有的动态任务还能有效应对系统失控的情况，无需驾驶人介入。L3级自动驾驶作为人类和系统掌控驾驶的分水岭，被定义为有条件自动驾驶，自动驾驶系统可以在限定的工况内完成所有驾驶任务，但要求驾驶人时刻准备接管驾驶权，在接管过程中恢复情境意识，并对接管后的驾驶情境做出决策与反应。驾驶人的情境意识影响接管绩效，情境意识也被认为是实现安全驾驶最重要的人为因素之一[2]。本文从恢复驾驶人情境意识的角度出发，基于情境意识三级模型，提出汽车接管请求界面评估指标，并通过案例分析与实验评估，提出相应设计策略，为汽车HMI设计提供参考。

一、接管请求场景中的驾驶人情境意识

（一）情境意识相关理论基础：情境意识（Situation Awareness，SA）是个体对所处环境组成成分的获取、理解及预测。情境意识研究起源于航空航天领域，在后续发展过程中逐渐应用于船舶导航、应急服务以及汽车驾驶等领域[3]。

Ends1ey将情境意识划分为3个层级，感知要素—理解情境—预测未来，3个层级的关系是自下而上的，见图1[4]。用户的情境意识源于对环境要素的感知，这一过程主要通过五感，即视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉完成；对感知到的要素进行加工以理解当前情境，这一过程中主要受到个体经历和记忆的影响；预测未来是用户基于感知和理解的结果，对外部环境的变化趋势进行预测，以辅助其决策与操作。

（二）驾驶人情境意识：基于情境意识的定义，驾驶人情境意识是指驾驶人对当前所处驾驶环境中交通状况、车辆状态、天气状况等诸多要素的感知、理解及预测。在传统的手动驾驶场景中，驾驶人主要通过挡风玻璃、反光镜、后视镜等从车外获取驾驶环境中的信息并形成判断从而作出决策，而在自动驾驶场景下，驾驶人则主要通过汽车人机界面获取信息。

（三）接管请求界面对驾驶人情境意识的影响：在有条件自动驾驶中，自动驾驶系统可以完成大多数驾驶任务，但是，当自动驾驶系统发生故障或无法识别当前情境信息或情境信息超出自动驾驶条件时，自动驾驶系统就会发出请求，要求驾驶人对车辆进行接管，驾驶系统发出的请求就被称为接管请求。由于当自动驾驶系统接管车辆时，驾驶人被允许进行驾驶无关任务，例如打电话、看报纸、发短信等，因此驾驶人的注意力并非一直集中在驾驶任务中。当接管请求发出时，驾驶人需要从驾驶无关任务中脱离出来并接管车辆，此时，驾驶人能否快速恢复情境意识显得尤为重要[5]。合理的汽车接管请求界面，有助于驾驶人情境意识的恢复[6]。

汽车人机界面是车辆与驾驶人沟通的桥梁[7]。在目前的汽车人机界面设计中，接管请求往往通过视觉、听觉和触觉等多通道形式进行传递。本文聚焦于汽车人机界面的显示设计，文中提到的接管请求界面特指通过视觉通道向驾驶人传达接管请求信息的人机界面，其物理载体为汽车仪表盘[8]。

二、基于情境意识的汽车接管请求界面评估指标

在接管请求场景下，驾驶人通过汽车接管请求界面感知信息，完成对当前情境的理解以及对未来情境的预测，以执行接管操作。本文基于接管请求场景的任务特征和Endsley的情境意识三级模型，对汽车接管请求界面的设计要点进行分析，明确后续实验的评估指标。

（一）感知信息：驾驶人的情境意识始于对信息的感知，在接管请求场景中，表现为对汽车接管请求界面中信息的感知。在此阶段，驾驶人获取信息的方式是被动的，因为当接管请求发生时，驾驶人可能正处于各种类型的驾驶无关任务中。因此，汽车接管请求界面必须足够明显与强烈，以快速吸引驾驶人的注意力。此外，界面的信息组织需要具有可读性，以提高驾驶人获取信息的效率，为情境意识的恢复打下基础。

（二）理解情境：理解情境是驾驶人对感知到的信息进行加工的过程，以理解所处情境。该阶段与驾驶人的认知水平和驾驶经验相关，通过将信息与记忆中的情境相匹配，快速理解当前情境状态。降低用户对情境信息理解的难度是快速恢复情境意识水平的有效途径[9]。

在此阶段，驾驶人需要在有限的时间内尽快作出决策，界面信息的表达方式应当具有可识别性，提高驾驶人理解情境的效率，从而更快地作出接管决策。当驾驶人从驾驶无关任务中脱离并重新投入到驾驶任务中后，其需要了解当前所处的驾驶环境以进行正确的驾驶决策。因此，汽车接管请求界面需要为驾驶人提供与驾驶环境相关的完整信息，如交通状况、车辆状态等，确保驾驶人准确认识和理解当前所处的驾驶环境。

（三）预测未来：预测未来是情境意识的最高层次，驾驶人基于感知的信息和理解的情境预测未来可能发生的变化以作出决策，未来预测的准确度基于情境意识前两个层次的精度，也与驾驶人的驾驶经验和驾驶能力相关[3]。

在接管请求场景下，预测未来是指驾驶人对接管后驾驶行为的预测，如制动或转动方向盘，也包括对驾驶环境的预测，如前方道路变窄等。因此，汽车接管请求界面需要提供指示性的信息，告知驾驶人接管请求发生的原因或正确驾驶的操作等，帮助驾驶人正确预测未来驾驶情境，提高驾驶安全性[10]。

基于接管请求场景的任务特征与情境意识三级模型，分析汽车接管请求界面对驾驶人情境意识不同认知加工阶段的影响，并总结其设计评估指标，见图2。

在感知信息阶段，信息的可感知性与可读性影响驾驶人获取信息的效率，可感知性即信息的表达方式是否容易吸引驾驶人的注意力，可读性即信息是否容易阅读；在理解情境阶段，信息的可识别性和完整性影响驾驶人对当前驾驶情境的理解程度，可识别性即信息是否容易被快速理解，完整性即信息能否完整描述驾驶人所处的驾驶环境；在预测未来阶段，信息的指示性影响驾驶人预测未来情境的精度，指示性即信息能否指引驾驶人后续的驾驶操作。这些评估指标可用于衡量汽车接管请求界面设计方案是否有助于驾驶人情境意识的恢复。

三、汽车接管请求界面典型案例分析

（一）典型案例关键设计要素提取：通过分析市面上现有自动驾驶系统或驾驶辅助系统的汽车接管请求界面，提取其关键设计要素。目前，已上市的典型L3级自动驾驶车辆包括奥迪A8、广汽AION S、长安UNI-T以及本田Legend。此外，L2级自动驾驶汽车在开启驾驶辅助功能时，要求驾驶人双手不能离开方向盘，若脱手超过一定时间，系统将发出警告，分析其脱手警告界面对本课题研究同样具有重要意义。因此，除了上述L3级自动驾驶车辆以外，还选择了特斯拉Model3、理想ONE、蔚来ES8以及小鹏G3四款典型L2级自动驾驶车辆的脱手警告界面进行案例分析，见图3。基于界面设计要素，本文从信息内容、页面布局以及视觉设计3个维度对典型案例进行分析。

（二）典型案例关键设计要素分析

1. 信息内容：基于典型案例信息内容的属性，将其归纳总结为提醒信息、车辆信息、交通信息、导航信息、辅助信息五大类，见表1。典型案例在信息内容维度的主要变量在于提醒信息，部分案例包含图标与文字提醒，部分案例则为纯文字提醒。

2. 页面布局：基于典型案例页面布局的特征，总结为6种页面布局类型，见图4。整体布局可分为上下布局和左中右布局两种，其主要区别在于车速信息放置的位置。上下布局中车速信息位于页面顶部，左中右布局则更接近传统汽车仪表盘的布局方式，车速信息位于页面右侧。根据接管提醒信息位置的不同，可分为吸顶、居中、吸底3种形式，其中居中提醒往往为图标与文字提醒，而吸顶与吸底提醒则为纯文字提醒。

3. 视觉设计：由于接管请求场景较为紧急，因此典型案例采用的色彩体系较为一致，均以红色系、橙色系等警戒色为主，但其应用的位置却并未统一，见表2。在图标元素中，部分案例将警戒色应用于方向盘，部分应用于双手，部分则应用于整个图标。在文本元素中，部分案例并未运用警戒色，部分案例将警戒色用于文字本身，部分案例则用于文本背景。

四、关键设计要素组合与实验评估

（一）汽车接管请求界面关键设计要素组合：基于上述案例分析结果，发现典型案例在页面布局上存在较大差异，因此，以6种页面布局形式为基础变量，并补充视觉设计上的两个变量（警戒色在图标元素中的应用位置与警戒色在文本元素中的应用位置），最终确定8个设计原型方案：1）左中右布局+吸顶提醒+文字警戒色；2）左中右布局+居中提醒+双手警戒色；3）左中右布局+吸底提醒+文字警戒色；4）上下布局+吸顶提醒+文字警戒色；5）上下布局+居中提醒+双手警戒色；6）上下布局+吸底提醒+文字警戒色；7）上下布局+吸顶提醒+背景警戒色；8）上下布局+居中提醒+方向盘警戒色，见图5。

（二）设计原型方案实验评估

1. 被试、实验环境与设备：本次实验共招募了来自江南大学设计学院的22名研究生作为被试，其中男性10名，女性12名，平均年龄24.1岁，被试年龄范围属于自动驾驶高接受度年龄段。被试都具有正常的视力或矫正视力，并且有2年以上驾驶经验。实验环境为室内环境，实验主要设备包括：华硕15.6寸笔记本一台，亮度为94cd/㎡，用于设计原型方案图片的展示；录音笔一支，用于记录用户访谈过程中的声音材料。

2. 评估方法与过程：在实验之前，向被试传递有关有条件自动驾驶和接管请求的知识并告知被试在接下来的实验中他们将会看到一系列的汽车接管请求界面，他们需要想象自己是一名L3级自动驾驶汽车驾驶员，车辆正处于自动驾驶中，然后根据界面传递给他们的信息，判断能否快速理解当前驾驶环境以及做出后续操作。

在实验过程中，笔记本电脑屏幕按照随机顺序播放设计原型方案，要求被试在浏览完每个方案后，对其进行主观评分。评分方法为李克特七点量表计分法（7分非常有用，4分一般，1分完全没有用），基于汽车接管请求界面评估指标，要求被试从可感知性、可读性、可识别性、完整性以及指示性5个维度对方案进行打分，见表3。

在实验结束后，对被试进行用户访谈并对实验数据和访谈结果进行整理、计算和分析。

3.实验结果分析：基于被试的主观评价结果，计算其平均值，结果如图6所示，该结果展示了不同设计原型方案在不同评估指标的得分情况。

（1）可感知性：方差分析结果显示不同设计原型方案的可感知性（F=7.454，P=0.000<0.05）存在显著性差异。其中，图标加文字提醒（方案2、5）的可感知性普遍强于纯文字提醒（方案1、3、4、6）。此外，对比方案7与方案4可以发现，增加警戒色的使用面积也可以增强界面的可感知性。

（2）可读性：方差分析结果显示不同设计原型方案的可读性（F=11.568，P=0.000<0.05）存在显著性差异。其中，上下布局界面（方案4、5、6）的可读性明显强于左中右布局（方案1、2、3）。

（3）可识别性：方差分析结果显示不同设计原型方案的可识别性（F=3.579，P=0.001<0.05）存在显著性差异。其中，包含图标提醒方案（方案2、5）的可识别性明显强于纯文字提醒方案（方案1、3、4、6）。

（4）完整性：方差分析结果显示不同设计原型方案的完整性（F=4.446，P=0.000<0.05）存在显著性差异。其中，含有附近车况方案（方案1、3、4、6）的完整性明显强于不含附近车况的方案（方案2、5）。

（5）指示性：方差分析结果显示不同设计原型方案的指示性（F4.988，P=0.000<0.05）存在显著性差异。其中，包含图标提醒方案（方案2、5）的指示性明显高于纯文字提醒方案（方案1、3、4、6）。此外，警戒色运用于图标中的双手（方案2）相比于运用于方向盘（方案8）具有更强的指示性。

五、基于情境意识的汽车接管请求界面设计策略

（一）突出接管提醒，增强可感知性：上文中提到，汽车接管请求界面设计必须足够明显与强烈，以快速吸引驾驶人的注意力。基于实验结果可知，适当突出接管提醒信息，有利于增强界面的可感知性。突出接管提醒信息的具体设计表现方式包括但不限于扩大提醒信息的面积、增加警戒色的范围、弱化其他信息等。

对比本田legend的自动驾驶与接管请求界面可以发现，当接管请求发生时，其隐藏了与当前任务场景无关的信息内容，重点突出接管提醒与实时车速，有助于驾驶人快速感知并获取信息，如图7。

（二）缩短视觉动线，增强可读性：在突出接管提醒信息的基础上，应通过合理的页面布局、整合关联信息，缩短用户的视觉动线，增强界面可读性，确保驾驶人在最短的时间内获取必要的信息。

广汽AION S与本田legend的接管请求界面分别是左中右布局与上下布局的代表，对比两者可以发现，前者的页面布局导致驾驶人视觉动线混乱、不连贯，信息获取效率低，后者的视觉动线既明确又简短，即自上而下，驾驶人信息获取效率高，如图8。

（三）准确运用图标，增强可识别性：相关研究表明，图标的可识别性要优于文字，因为图标可以快速传达其所蕴含的信息，而文字则会受到长度的影响与限制。图标的准确性对其可识别性有直接的影响，一方面，图标的样式需要符合用户在日常生活中的认知以确保其可被理解，另一方面，图标需要准确传达其真实含义，避免产生误解。在接管请求场景中，图标应当准确传达“请接管车辆”的含义。

通过实验后的用户访谈发现，大多被试对于在典型案例中应用较为广泛的 “双手夹方向盘”图标的理解为“双手控制方向盘”，但事实上接管请求不仅要求驾驶人的双手控制方向盘，也要求驾驶人的脚重新控制车辆。因此，当前的图标样式并未准确传达“请接管车辆”的含义，有可能导致驾驶人忽略脚部的动作，产生驾驶安全隐患。

图标的设计除了图形元素还包括色彩元素。接管请求场景较为紧急，因此需要使用警戒色。虽然警戒色可以向用户传达当前场景的紧急程度，但是滥用警戒色会导致用户心理负担过大，操作出错的可能性增加。因此，应当适度使用警戒色，控制其应用范围。此外，警戒色的滥用可能会导致其含义被用户误解，产生驾驶安全问题。以“双手加方向盘”的接管提醒图标为例，部分案例将警戒色应用于双手，部分案例则应用于方向盘，后者本意是想提示驾驶人握住方向盘以接管车辆，但部分被试却将其理解为“方向盘故障”。

（四）保留车况信息，增强完整性：当用户接管车辆时，需要了解附近的交通状况，以做出正确的驾驶决策。在传统的人工驾驶阶段，驾驶人通过反光镜、后视镜、挡风玻璃等获取车外信息，了解附近车况。在接管请求场景下，驾驶人需要在有限的时间内尽快作出决策，因此，汽车人机界面应当提供附近车辆与路况信息，减少驾驶人获取信息的时间，同时确保驾驶人理解情境的完整性。

（五）抽象操作提示，增强指示性：由于自动驾驶汽车尚未普及，大多数用户缺少相关驾驶经验并且对于部分专业名词不熟悉，因此，应将部分操作提示抽象化，以图形或动画的形式进行表达，避免因使用纯文字导致驾驶人不理解其含义所产生的驾驶安全问题。

通过实验后的用户访谈发现，大多被试对于“接管”并没有清晰的概念，但图标可以在一定程度上帮助被试大致了解其含义，从而作出相应的驾驶决策。

结语

自动驾驶技术的快速发展对汽车HMI设计也提出了更高的要求，驾驶权的接管与切换问题作为自动驾驶时代汽车人机交互的核心，是当前该领域研究的重点。解决该问题的路径有两条，一条是在技术上完成突破，实现真正意义上的自动驾驶；另一条则是在设计上不断完善，提高驾驶权切换的效率与用户体验。本文从驾驶人情境意识的角度出发，试图从后一条路径提出汽车接管请求界面设计策略，提高驾驶人的接管绩效。无论走哪一条路径，只有驾驶权的接管问题被解决，自动驾驶汽车才有可能真正普及。

基金项目：基础加强计划技术领域基金（2020-JCJQ-JJ-047）

参考文献

[1]Bansal P，Kockelman K M，Singh A. Assessing public opinions of and interest in new vehicle technologies：An Austin perspective[J].Transportation Research Part C：Emerging Technologies，2016，67：1～14.

[2]吴超仲，吴浩然，吕能超.人机共驾智能汽车的控制权切换与安全性综述[J].交通运输工程学报，2018，18（06）：131-141.

[3]张超，赵江洪.基于情境意识的汽车导航界面设计研究[J].包装工程，2016，37（02）：48-51+56.

[4]Endsley MR. Towards A theory of Situation Awareness in Dynamic Systems[J]. Human Factors，1995. 37（1）：32-64.

[5]马舒，章薇，史金磊，杨振.基于认知机制的有条件自动驾驶接管中的人因问题[J].心理科学进展，2020，28（01）：150-160.

[6]支锦亦，向泽锐，李然.情境意识理论在驾驶界面设计中的研究现状与展望[J].包装工程，2019，40（18）：35-39.

[7]郑博伟，吴亚生.新能源汽车时代车载HMI交互界面发展方向的探索[J].设计，2018，284（05）：13-15.

[8]李维杰.汽车数字仪表盘的交互设计研究[J].设计，2018，290（11）：138-140.

[9]马伶，董悦，孙龙.驾驶员情境意识理论模型及测量方法[J].人类工效学，2014，20（05）：86-89.

[10]张宁卓.面向信任问题的自动驾驶汽车人机界面设计方法研究[J].设计，2020，33（03）：50-53.