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趋势 | 为你‘点赞’,未来智能汽车竟然可以这么玩

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作者王亚辉,本文获独家授权

编辑陈云培

随着物联网和社交网络服务的广泛渗透,道路上驾驶员之间的关系可能变得更为透明,使社交信息能够穿透汽车的钢壳,用一种更富情感化的方式表达出来。为了通过技术和新的交互方式丰富驾驶员的驾驶行为,本文引入了一个概念,让驾驶员通过手势互动来表达对其他驾驶员礼貌驾驶行为的赞赏。

关键词:自然用户界面,C2C通信,社交计算,手势交互,增强现实

通常驾驶行为本身发生在周围有其他驾驶员的环境之下,这意味着驾驶员需要相互配合从而共享基础道路设施。然而,当驾驶员在驾驶汽车之时,只有很少的沟通渠道可以支持彼此的配合和交互。本文提出的为其他驾驶员点赞,不仅可以排解无聊,也可以释放孤独和压力。

该研究提出了一个基于驾驶员到驾驶员的通信和社交网络系统,使用户能够表达对附近驾驶员在路上的礼貌行为的赞赏,展示了一个针对此概念的基于手势的交互系统,并列出了将原型集成在驾驶模拟器的用户测试结果。

为其他驾驶员的行为“点赞”

在之前的一项研究中,有超过二十人讨论了三十种不同的“社交汽车”想法,“为其他司机‘点赞’”成为最具前景的概念之一。这个想法认为“你可以给其他司机一个“喜欢”或“不喜欢”(类似于网络视频的支持&不支持)。超过一半的参与者倾向于只接受“喜欢”这一个功能,因为他们认为“不喜欢”可能被滥用。该概念应用于驾驶模拟器进行了更深入的研究和探索。

交互设计

当前的车载人机界面(HMI)可以完成传统的车载任务,如导航、娱乐和手机通话等任务,但在本文的研究情境下,HMI系统必须使驾驶员能够与周围的车辆进行沟通交流来完成社交互动,目前的交互系统在这种情境下似乎无法运行,但这种概念已经成为当下车载HMI研究领域热门话题。也为手势交互提供了一种重要的参考。

使用手势界面进行车内交互可以减少视觉负荷,从而提高驾驶的安全性。手势的优点是它不需要与另一个界面进行物理交互。Althoff等人研究了17种不同的手势和6种不同的头部姿势,并将它们用于车载信息娱乐系统的复杂交互中,以增强手势的表现力。Mahr等设计了一套简化的微型手势(共三种),适用于手放在方向盘上的情况。但是,所有这些方法仅仅是替换菜单结构中的现有控件,他们没有引入只有通过手势交互才能实现的用例,例如与环境中对象的直接交互。

指示性手势是一种指示环境中物理实体的自然方式,标志性手势也是一种通过相对的手的位置和手的运动轨迹来表达空间和物体之间关系的交互方式。Rümelin等人提出了汽车中手势交互的一种轻量形式,他们制作了一个原型,能够通过深度相机识别驾驶员指向挡风玻璃外的物体。

经过一系列实验室实验,识别率达到96%。在他们的系统中,系统通过音频反馈确认指向操作之前,驾驶员的手必须保持在稳定位置。结果表明,保持时间越短,用户的容忍度越高,并且“在街道上选择物体”这一任务的反馈是积极的。Fujimura等人提出了一种驾驶员与环境互动的系统,结合3D平视显示器(3D-HUD)的视觉反馈,使驾驶员能够在保持对方向盘掌握的同时指向外部目标。不过,相比于在环境中提示对象,他们的手势没有提供更多的语义信息,需要进一步的操作才能完成一项具体任务。

“点赞”行为的操作流程

在本文涉及的研究中,主要任务是向附近的目标车辆表达感谢。为此设计了一个交互流程将选择目标和传达“喜欢”的操作结合在一个手势中,通过增强现实显示给予驾驶员清楚的视觉反馈。

图1 “点赞”交互行为的操作流程

“点赞”交互行为操作的流程可分为3个步骤(图1):

步骤1:驾驶员处于正常驾驶状态。当手势传感器(可能设置在仪表板前面)没有检测到除操纵汽车之外的任何手势时,HUD处于待机状态或显示主要驾驶信息,例如速度和导航。

步骤2:驾驶员想给道路上其他驾驶员点赞。驾驶员从方向盘上松开一只手,伸出拇指,给目标车一个“赞”。这一举动将激活平视显示器(HUD),显示出附近车辆并在其上作圆圈标记。作为光标的拇指icon会显示驾驶员手的相对位置。

步骤3:驾驶员用拇指指向目标车,并伸直手臂以确认“点赞”操作。系统识别此动作并提供视觉和音频反馈。

驾驶模拟器上的研究

该研究创建了评估该概念的一套装置,将手势传感器,投影仪与驾驶模拟器集成为一体。 驾驶模拟器系统包括了方向盘,座椅,踏板和六个17寸屏幕等设备(图2)。

图2 基于驾驶模拟器的手势交互原型的建立

在这项研究中,使用了一个Leap Motion控制器,它固定于方向盘上以跟踪参与者的手势。计算机模拟器将附近汽车位置的协调数据实时传输到外部笔记本电脑,笔记本电脑通过大功率投影仪直接在模拟器屏幕上投影UI图形。笔记本电脑上运行的应用程序使用Processing语言开发。驱动程序的后面设置了一个录像机,记录整个过程以供进一步分析。

图3.1-3.3显示了驾驶模拟器中手势交互的3个步骤。

图3.1


图3.2


图3.3


实验设计

10名参与者(7名男性,3名女性; 年龄为26至30岁,平均27.6岁,均具有超过5年的驾驶经验)参加了测试。首先,他们了解了研究主题后,接受了15分钟的培训来熟悉系统。测试场景是一条笔直的高速公路,有3个车道。要求被试抬起手,伸出拇指,在驾驶时给随机车辆“点赞”。 之后,给出一系列任务:

1.参与者必须在高速公路上跟随一辆速度为110公里/小时的汽车并保持250米的距离。然后他们需要将距离改为200米,150米,100米,并在这些距离时分别给前车3个“赞”。 

2.从右车道赶超前车。当他们与刚超过的车辆距离为50米时,需要给后方车辆一个“赞”。

3. 重新返回慢车道,等待后面的车完成超车并在30米处给它一个“赞”。每位参与者完成5轮任务后还需要完成采集主观工作量,感知可用性和用户体验的问卷,以及为了总结得出问题,偏好程度和整体反馈的采访。

结果分析

主观工作量表使用NASA TLX(任务负荷指数)问卷评估主观工作量。六个维度的评级均为低至中等(图4)。

图4 主观工作量(来自于NASA TLX 问卷)

易用性:使用系统可用性量表(SUS)评估感知可用性。总分为73.5,与平均SUS分数相比,该分数可以认定为“好”。相比于平均值(P=0.068 and 0.013) ,反映可学性的两项指标 “不需要技术支持”和“不需要学习很多内容”获得了很高的分数。

图5 感知可用性量表(来自于SUS)

用户体验:AttrakDiff有助于评估该系统的享受性质量(HQ)和实用性质量(PQ)。AttrakDiff调查问卷的结果表明,该系统在享受和实用质量方面均被评为相当积极(图6)。该产品的整体印象颇具吸引力,但在享受性质量方面仍有改进的空间,用性也是如此。

图6 用户体验的结果(来自于AttrakDiff)

讨论

概念的评估:参与者非常积极地评估了这一概念,从享受和实用质量的积极评分中可以看出这一点。 有趣的是,超过一半的参与者想要添加“不喜欢”功能。

使用视觉反馈映射手势:Fujimura等人将系统中的通信(组合手势和3D-AR显示)划分为两个观点:允许驾驶员输入信息并向驾驶员提供反馈。在研究中,参与者通过“喜欢”手势提供输入,该手势会被Leap Motion传感器识别; 由增强现实显示信息提供反馈,包括作为投射在模拟器屏幕上的光标:“喜欢”icon。自然用户界面将输入和输出组合在一起。

 最自然的方法是删除“喜欢”光标并使司机能够用手直接与其他汽车互动。然而,这可能在驾驶环境中引起另一个问题:用户拇指的焦点平面不同于目标的焦点平面,可能增加视觉干扰并降低选择的准确性。 这一问题将会在未来的研究中通过其他原型得到验证。

减少视觉干扰:大多数参与者认为干扰的主要来源是视觉反馈。在这种情况下,当“点赞”操作成功时,粒子效应显示会直接覆盖目标车(如图3.3所示)。许多参与者抱怨这遮挡了他们的视野。一些参与者建议将视觉反馈移动到目标汽车的顶部,因为道路上的景象应始终清晰。另一个由2位参与者提及的重要因素涉及2D图形元素。场景中的反馈信息是一个叠加在3个元素中的2D图形。测试结束后,我们重新设计了一个包含3D元素,能够更好的融入场景中的更为简洁的“点赞”反馈icon。当我们向几位参与者展示时,新的视觉设计获得了更多有针对性的反馈。

语义&易学性:根据参与者的陈述,“点赞”的手势设计非常直观且易于记忆,这与SUS调查问卷中反映可学性的两个项目结论一致。此外,他们也熟悉投影在屏幕上的拇指图标,因为它被Facebook和Instagram等社交网络广泛使用。但一位参与者认为,如果将来有许多APP,可能需要不同的手势来控制不同的APP,所以人们可能需要记住许多不同的手势。

一个更好的解决方案是单个手势可适用于多个APP,系统可基于情境理解语义。例如,系统不仅可以识别你的拇指,还可以像“喜欢”操作一样向别人挥手。在其他情况下,伸出拇指并挥手可能代表“确认”和“取消”命令。

结论&未来工作

这项研究展现并评估了一个驾驶员可以提供有关其他驾驶员驾驶行为的积极反馈的概念。 从评分中可以看出这一概念得到了参与者的认同。 此外,该研究基于手势的交互设计,小样本量的调查表明,手势交互与增强现实视觉反馈相结合,可以使驾驶员在有限的工作量和容易接受的可用性的情况下,表达对他人驾驶行为的欣赏。

这项研究还有些因素没有评估,如任务完成时间,错误率和视觉干扰等问题,此外,该研究对驾驶行为的影响也没有分析,样本量小也是一个问题。然而,值得注意的是,为其他驾驶员“点赞”这一行为意味着我们的驾驶行为可能被其他驾驶员“喜欢”。 下一步,该研究将转换视角,调查驾驶员对于接收到其他驾驶员对自己的评估反馈的感受,从而更广泛深入的研究驾驶过程中的社交行为。



* 原创声明:本文获汽车HMI专栏作者王亚辉独家授权,若需转载,请联系Albert,微信号:ZXAuto8_Albert


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