智能網(wǎng)聯(lián)大潮下，ADAS作為離現(xiàn)實最近的自動駕駛實現(xiàn)手段，備受行業(yè)關注。近日，“第三屆智能汽車技術國際論壇暨創(chuàng)新展”集合諸多行業(yè)專家、學者針對此話題展開深入探討，蓋世汽車將論壇中部分演講進行梳理，以饗以內。

北京航空航天大學交通科學與工程學院 王穎副教授

以下內容為英飛凌科技股份公司汽車電子全球資深市場經理Mr.Kai Michael Konrad先生關于“芯片企業(yè)能夠為自動駕駛做什么”的演講實錄：

謝謝大家，非常高興見到各位同仁，我想剛才前面兩位的演講者陳芳教授和Dr.-Ing.Peter Roessger都給我的演講打下了非常好的基礎。我今天的演講題目是“智能車的聰明設計，考慮人因學問題”。剛才有人問這方面的人才去哪里找？我們有一個專業(yè)叫人因專業(yè)。

這是我本人的教育經歷和工作經歷，我的專業(yè)叫工業(yè)工程，在國外叫IE，是工程門類里面一個非常重要的分支。IE下面有一個研究方向叫人因工程，這個專業(yè)本身就是一個交叉學科，它包括機械、系統(tǒng)、數(shù)學、工程心理學，它本身就是一個交叉學科，這個專業(yè)就是來解決剛才Dr.-Ing.Peter Roessger和陳老師提到的各種各樣的問題，國內大多數(shù)的院校都有這個專業(yè)，他們分支的人都有人從事關于HMI的研究。我的報告分為幾個內容：第一，汽車中新興的人因學問題。第二，汽車機人交互設計與評估。第三，駕駛人狀態(tài)管理。第四，問題解決指南。

首先來看一下汽車中新興的人因學問題。我可以點幾個比較有用的基礎理論，我把它叫做交通人因學，比如說HMI，我認為是交通人因學里面非常重要的研究放心，這個學科不是單個門類，它本身就是一個交叉學科，就是人、路、車相交叉，我們知道人車路中的每一個交叉都會新派生出來很多汽車領域的研究方向。那么人因學本身就是一個心理學、生理學、人體測量學、道路交通工程等多學科交叉，它的目的是如何提高交通系統(tǒng)的宜人性、安全性、效率。宜人性就是怎么樣讓駕駛員更適應的操作汽車工具，安全是我們最關心的以及效率也是。我們這個學科關注的問題，從駕駛員來講關注的問題簡而言之分為三方面：生理、心理、行為。我們知道汽車人體測量學，研究座椅怎么讓人坐的舒服，比如說寶馬坐的比捷達要舒服很多，這就是生理上的研究。此外我們還有年輕、性別，不同年齡、性別的駕駛員是不一樣的，如何考慮他們的生理特征來設計你們的汽車。此外還有視力、健康等等，這個領域有無數(shù)的文件來討論這個問題，感興趣的可以就你們的需要來了解。還有一個學科是認知心理學，我們認為在心理學上來講，從人因學工程角度考慮，最重要的是三個階段：感知、認知、反映。另外一個是行為，我們知道國外叫受影響的研究（酒駕、藥物駕駛），還有分心駕駛，跟HMI結合最緊密的問題就是分心。還有同伴影響，這是針對青年駕駛員的，年輕人容易受同伴的影響，這些都是行為上的。我們人因工程，很重要的是約束人的行為方法不是靠技術，最主要的約束方法是社會規(guī)范，這個社會認為你什么是好的，大家會無形去遵守，如果這個社會不關心這件事，大家也就無所謂了。所以這是我們比較關注的問題。

接下來我介紹三個理論，第一，多資源理論模型。這個模型非常易懂，它是很簡潔的把人的處理信息模式用一個立方體來表示，比如說最右邊，人接收信息是視覺和聽覺以及觸覺，但是對開車而言最主要的是視覺，其次是聽覺。我接收信息以后，大腦對信息進行加工，通過認知（大腦空間記憶認知）對接收到的信息進行語言編碼處理，然后我們用手進行操作或者用聲音把這件事（語音交互）說出來，就是這樣一個模型，很簡單那么多資源理論模型有很多衍生的理論，感興趣的同仁可以查。比如說我這個公司設計了一個HMI產品，也沒有相關人員檢測，我怎么知道我這個東西好用不好用？你就對著這個理論來看一下，駕駛員在使用這個系統(tǒng)的時候，他接收信息、處理信息、反饋信息的過程中有沒有和駕駛任務本身進行了沖突，一旦有了沖突，就會占用他的駕駛資源，就有可能出問題。如果HMI占用的太多，會導致注意力分散，會導致事故。稍微定量一下，你可以根據(jù)任務的重要性，比如說分配權重再進行計算，這是一個比較簡單的理論，你們看跟多資源理論相關的技術規(guī)范和學術論文都可以看到非常簡單易用的方法。

第二，情景意識。這其實是跟汽車的自動化息息相關，剛才有同仁認為無人車時代就不要人了，這個觀點肯定是錯誤的。很簡單你模仿一下航天系統(tǒng)，飛機大部分的時間是在自己飛行的，但是飛機能離了駕駛員嗎？不可能的。在航天系統(tǒng)和核電系統(tǒng)中，操作人員依然是最重要的，而且在核電系統(tǒng)、航天系統(tǒng)發(fā)生事故最主要的原因就是人的問題，為什么人會發(fā)生錯誤呢？我們看一下這個圖，中間這部分，人在開車時對道路的情況進行信息采集，然后中間會有情景意識，這就是對我現(xiàn)在和所處的狀態(tài)有一個感知，在航空航天的情景意識已經研究了很多年，航天員、核電操作員的操作環(huán)境長期都是自動化的，時間長了他就忘了，已經喪失了情景意識，他不知道自己在做什么了，等到突然有需要操作的時候，會出現(xiàn)這樣的問題，所以發(fā)生了事故。

第三，耶德定律。我在MIT時的導師把這個用在了駕駛理論里面，比如說我們開車時的壓力和工作量越高和越低的，如果工作量越高，容易出事。如果工作負荷特別低，那就是在高速公路上出現(xiàn)的疲勞。那么我們技術能夠幫助的就是檢測駕駛員，比如說張偉博士做的疲勞檢測，然后給你一個反饋讓你回到清醒狀態(tài)。不管你的狀態(tài)到了哪一端，我都應該用技術幫你反饋過來。

這兩個圖是2005年教皇舊址和2013年新教皇舊址的照片，200就職的時候有很多人在看就職013年的時候大家都在用手機在拍，現(xiàn)在大家無可無視的跟手機進行無線連接。那么你開車用手機，雖然眼睛看著路，用藍牙耳機聽電話，還有汽車的人機交互，雖然我眼睛沒有離開路，但是如果我的交互過程非常復雜，難以進行下去，人會產生認知分心，就是你眼睛雖然在看的，但你的腦子不知道在哪兒了。右下角的圖大家知道，比如說滴滴叫車，他們的車里最少放兩個電話。交通領域有很多手機APP應運而生，但是對駕駛員最大的影響就是分心。特斯拉引以為傲就是中控臺，它的按鈕在最下面，你看一眼都比看其他車的中控要費勁。

這個是數(shù)據(jù)事實，我作為一個研究者，確實我找不到在中國的可靠的數(shù)據(jù)源。而這個數(shù)據(jù)非常的詳細，我們對這個數(shù)據(jù)進行了處理，2010至2014年跟手機相關的事故顯著上升。還有跟車載設備，除去空調和音響，剩下的就是各種各樣的電子設備，這方面也在上升。這是我們自己做的自然駕駛實驗，我們發(fā)現(xiàn)我們有一千多個駕駛員過路口的駕駛員，有大部分人都在用手機，這種移動互聯(lián)的生活給我們交通駕駛帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。

我認為我們的解決方法是，你在手機上做APP，我們應該出臺智能手機APP和車載APP行駛安全標準。第二，依據(jù)標準嚴格設計上述軟硬件的功能HMI。第三，我一開車以后，智能手機進入一個駕駛模式（類似飛行模式）。

下面我講一下駕駛技術的展望，我們現(xiàn)在還在ADAS的階段，那么這個階段把很多的技術放到車里面去，駕駛員90%的信息是用眼睛獲得的，所有的ADAS都應該經過比較嚴格的視覺認知需求有多高的評測。接下來，可能現(xiàn)在我們一只腳已經邁到半自動化了，有很多的主動安全的技術，我們要提供給駕駛員主動安全技術和主動檢測技術。有很多汽車ADAS制造商跟我說，他們的東西投到市場中很多人不用，絕大多數(shù)人不用你們的產品，為什么？因為不好用，而且這些東西一旦失效一次，他就不會再用了。全自動化更是如此，技術信任非常重要，以及我剛才講的情景意識。

人因學問題，這篇文章的作者是美國MIT實驗室的專家，他總結了五個。第一，技術的魯膀（音））性。2.倦怠和分心。我開車的時候，你自動化程度一高，就不想希望關注了，非常容易倦怠。這些都會導致對行駛中的關鍵時候反映緩慢。3.模式困惑，比如說可能有人用蘋果手機，同時也用三星手機，你肯定會發(fā)生困惑，你來回換的時候肯定會換錯鍵。那我們在自動狀態(tài)和半自動狀態(tài)、人工狀態(tài)的切換之中，人一定會發(fā)生問題的，這是肯定的。所以如果人們對系統(tǒng)當前所處的模式混淆不清，非常容易做出錯誤決策。4.技術信任，如果駕駛員如果發(fā)現(xiàn)某個功能失效，以后再也不用。5.技能退化。因此應對這些問題都要有一些對策，比如說技能退化，你不應該讓駕駛員天天都自動駕駛，你每天至少讓他練練吧。

我們的解決方法是：第一，設計恰當?shù)腍MI。比如說1.清晰表現(xiàn)權利分享狀況，這方法在歐洲，還有陳老師所在的瑞典的專家做這方面的研究，他們非常的發(fā)達，我覺得參考他們是對的，美國沒有歐洲做的好。2.有交互的模式切換，在開車過程中你始終要跟駕駛員交互。3.駕駛員的狀態(tài)評估。我們知道自動化程度很高的時候，你確實不用把腳一直放在油門上，但是自動車應該評估駕駛員現(xiàn)在正在做什么，這叫駕駛員的狀態(tài)評估，你知道他的評估才可以采用適當?shù)姆椒ㄈヮA警他或者喚醒他。4.不完美的系統(tǒng)有利于駕駛員的安全。你偶爾可以在可控的范圍內讓駕駛員知道你不是100%可靠，他這樣就會自動的補償他的行為。

第二部分，研究方法。研究領域有很多的方法，比如說測試車、仿真器（高保真、低保真），還有非駕駛實驗，純粹在計算機上做，但凡做一個，都比什么都不做強。那么我們做駕駛員的行為研究，還有他們跟HMI研究，你需要很多數(shù)據(jù)的研究。我們的研究目的：1.我用你的HMI，需要駕駛員多少視覺分析和視覺資源和認知資源，視覺和認知方面的負荷。2.評估HMI對車輛操作的影響。3.評估HMI對駕駛安全的影響，安全包括用HMI的時，對道路的觀察和行為決策會產生什么樣的影響。4.建議更優(yōu)的HMI設計，提升用戶體驗，體現(xiàn)在安全性、舒適型、易用性。我們希望更多的HMI設計和應用準則來保障交通安全。

研究工具—工作負荷合乎度量，直接測量法，它的主觀度量：NASA-TLX。但是我們知道主觀度量是主觀的。另外一個是客觀測量，我們可以知道駕駛員使用這個設備時的時長、分布等等。還有他用你的東西不應該單次完成某個任務眼睛離開0.5秒。其次是認知負荷，就是我費了多少腦力怎么去測？我們用生理指標可以測，腦電等都可以反映出駕駛員現(xiàn)在的壓力是不是大，負荷是不是高。

間接測量法。它很重要的一個任務是DRT，美國人用的很多，這個任務是我用你的周邊視覺，眼睛余光縮到的東西，我們認為不管你做什么任務的時候，你對周邊的視覺和刺激反映是人的基礎生理反映時間，可以體現(xiàn)到你的大腦消耗有多少。所以DRT分很多種，比如說我做測試，車里面放一個燈，它閃一下就可以測到反映時間。還有一種是觸覺式，總之有了一個刺激就按一個按鈕來進行反映。當人們用了HMI，當大腦不在這個事情上時，或者無人駕駛疲勞的時候，它的反映都會變慢。比如說還有換道任務知道你這個設計好不好，這些是間接的測量方法。

具體在評估HMI的時候，我可以有很多方法來評估。一種是實際任務，就是讓駕駛員來用我的HMI。還有一個是標準任務，這些標準任務可以模擬，比如說我知道這個任務是語音交互，或者是視覺任務，我可以用標準任務來替代，標準任務有很多的文獻對比，可以通過對比知道HMI好不好。另外在自動駕駛當中，我需要自動駕駛當中的覺醒意識有多好，那么這些任務是認知類的語言記憶、鐘表任務、箭頭任務這些都有國際標準。

案例方面，比如說HMI，這是我做的一個研究，比如說HMI字體，你投入了很大功夫使得預警精度可以提前一秒，但是字體沒有設計好，我們看到這兩種字體，方的字體，我們發(fā)現(xiàn)針對男性來說在用這個設備時的注視頻率和時都要比不用增加了10%多。這個是伏特的自動泊車系統(tǒng)的壓力緩解效果，大家覺得一般，我們對它進行了客觀測量，生理上，用了自動泊車系統(tǒng)，確實讓他的心率降低了，讓他放松了這說明客觀值比主觀值更為可靠。

第三個是我自己做的研究，就是抬頭顯示和HUD，如果兩者相結合可以達到很好的效果，我就不詳細展開的。

第三，駕駛人狀態(tài)管理。它對于傳統(tǒng)汽車是ADAS的重點，重中之重，因為駕駛員管理可以更遭的預警，防止碰撞，提升安全。那么我們駕駛人狀態(tài)管理是怎么管理的？剛才張偉博士講到疲勞里面有很多的多元信息，生理的、視覺的、情緒、駕駛行為等可以體現(xiàn)駕駛人的狀態(tài)。對于自動汽車來說，我們認為比較值得研究的一個領域是模式切換過程，因為我們知道自動汽車到L4，到L3也需要人工接管，不管是車的系統(tǒng)壞了，需要人來接管這個人。那么很多事故發(fā)生在接管過程中，比如說谷歌的11起事故里面有2起或3起是發(fā)生在切換的。自動車，建議大家看密歇根大學交通研究所有一位研究員寫了一系列的文章，大家可以看一下。人工接管的過程我不詳細講了。我們在接管之前根據(jù)接管狀態(tài)，如果駕駛員是疲勞狀態(tài)，你干脆把車停在邊上，不需要他來接管了。

最后，簡單跟大家說一下可以找什么東西。

第一，ISO國際標準，就是車里面的信息系統(tǒng)，HMI，它有一堆的標準，它有你的屏幕怎么設計，聲音怎么設計。還有DRT的檢測反映任務和替代任務怎么設計，它會有一些標準。

第二，還有一個很重要的是ISO15007，它會詳細的指導你如何做HMI視覺上設計的方法、怎么去評價、怎么去評估，非常詳細。

學術期刊方面，前兩個是人因工程領域的，中間兩個是交通領域的，最后一個是計算機人機交互領域的（圖示） ，這幾個期刊都比較多，跟汽車HMI尤其是半自動化時代相關性比較多，現(xiàn)在比較熱門的東西在這上面都有有很多的文章在發(fā)表，大家可以參考。

還有三個會議大家可以看一下，因為我對美國的會議比較熟，歐洲也比較多，但是我不太了解。一個是automotive UI每年都有，一年在美國，一年在歐洲。另外一個會議是driver Assessment Conference是兩年一次。最后一個會議是HFES。

以上是我的報告，以上是我的網(wǎng)址，無論我在哪里工作，我的網(wǎng)址大家都可以找得到。

謝謝大家。

（文章來源：蓋世汽車）

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