智能驾驶与人机交互课件 第一章 概述

智能驾驶与人机交互

第1章

概述

案例导入：长安UNI-T汽车人机交互1汽车人机交互发展历程2汽车人机交互安全性要求3汽车人机交互演变与趋势案例导入长安UNI-T是首款搭载国产AI芯片的智能汽车，通过多模态交互实现主动化服务。发布时间：2020年6月21日。核心配置：搭载地平线征程二代车规级AI芯片（J2），AI算力5TOPS。交互系统：UNILife车载智能交互系统。主要功能：疲劳驾驶检测与干预、视线亮屏、高速下道分心提醒、FACEID无感登录、全语音交互（车载微信）、遥控代客泊车、自适应巡航等。案例导入UNI-T的设计遵循“第一性原理”，回归问题本质进行场景开发。第一性原理：打破知识桎梏，回归事物本源思考，不照搬经验。设计方法：深挖用户痛点（57个场景需求，30多场头脑风暴）。注意力识别开发流程：研究→建立测试环境→采集真实数据→多模态记录→分析归纳→策略验证。早期技术与CAN总线无线电、磁带、CAN总线等早期技术奠定了汽车交互的物理与通信基础。1924年：第一台车载收音机（听觉交互开端）。1965年：车载磁带播放器（个性化娱乐开端）。1991年：奔驰W140搭载CAN总线，实现ECU间数据通信。CAN功能：车窗/车门/后视镜自动调节、车辆状态显示、OBD诊断。液晶、触摸与HUD液晶显示、触摸屏和抬头显示大幅提升了信息呈现与操作便捷性。液晶显示（LCD）推动电子仪表盘取代机械仪表。2012年特斯拉ModelS搭载17英寸触摸屏，取消物理按键。2014年Navdy推出集导航、语音、手势于一体的后装HUD。导航、互联与传感器GPS、CarPlay及多模态传感器进一步拓宽了交互场景。定位导航：从“Iter-Auto”滚动地图到GPS民用化（2006年）。CarPlay/AndroidAuto（2014年）实现手机与车机深度互联。传感器（MEMS）与多模态交互：理想L7融合语音、手势、触控。芯片、软件与云计算AI芯片、软件框架（Qt/Unity）和车云技术使座舱具备强大计算与智能化能力。芯片从CPU→GPU→SoC→AI加速器；小米SU7搭载骁龙8295（30TOPS）。软件：Qt用于仪表/中控界面，Unity用于3D沉浸式体验。云计算：特斯拉FSD基于百万辆车云端深度学习。社会变迁与座舱演进社会美学演变（机械→技术→认知→智能）推动座舱从机械式到智能化发展。美学阶段：机械美学（被动交互）→技术美学（协同）→认知美学（单一主动）→智能美学（主动交互）。座舱三阶段：机械式（无集成）→电子化（低集成）→智能座舱（高度集成）。未来趋势：“第三生活空间”，以乘客为中心，完全自动化。驾驶员行为分析驾驶员行为分操作、意图和模式三个层次；描述性模型从静态角度分类行为。驾驶员行为三层次：操作（短时控制）、意图（稳定目的）、

模式（场景+个性）。描述性模型：任务分析模型（Hackman/McKnight）、

层级模型（Rasmussen/Michon/GADGET/ECOM）、

Trait模型（因子/统计）。功能性驾驶员行为模型功能性模型深入认知层面，包括自适应控制、计划行为理论、信息处理和动机模型。自适应控制：伺服控制（转向）和信息流控制（跟驰）。TPB模型：外生变量→行为意向→驾驶行为。信息处理：多重资源模型、工作负荷模型、有限能力模型。动机模型：风险平衡、零风险、风险规避、安全边界。驾驶员心理分析驾驶员心理状态受个性、情绪、认知负荷和反应时间综合影响。个性（外向/神经质/尽责性）和即时情绪（愤怒/焦虑）显著影响驾驶行为。认知负荷过高延长反应时间；即时反馈可改善驾驶表现。适度应激提升警觉，过度应激降低判断力。驾驶员心理分析驾驶经验、风险意识、态度动机和社会责任共同塑造安全驾驶行为。经验丰富者风险感知更强，形成“经验→风险意识→更安全”的正反馈。内在动机（兴趣/价值观）比外在动机（奖励/惩罚）更稳定。社会责任感强的驾驶员更遵守法规，更愿采取公益行为。机械式座舱1980年代前，座舱以机械操作为主，功能单一，交互被动。转向盘（1894年出现）、三点式安全带（1955年发明）。温度控制：从发动机暖风到冷暖一体空调。音乐娱乐：车载收音机、磁带播放器。电子化座舱1980年代至2015年，液晶屏、电子仪表、CD/MP3、倒车雷达等逐步普及。彩色液晶屏（1987年丰田皇冠）、带功能键的转向盘（1994年宝马）。音乐娱乐：CD→MP3→iPod→CarPlay。倒车雷达（1982年丰田）、流媒体后视镜（2014年日产）。智能座舱2015年至今，多传感器、多联屏、AI交互成为主流，未来向“第三生活空