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文档简介

智能驾驶与人机交互

第9章

智能驾驶人机交互应用开发

案例导入：驾驶员抽烟识别及交互应用1智能驾驶人机交互应用类型2人机交互应用开发框架3人机交互应用开发规则抽烟场景开发案例通过事件监听、冲突处理和交互反馈完成抽烟车窗调节场景。事件监听：registerSmokeEventListener（主驾/副驾）。冲突处理：资源引用计数，按优先级排队。交互反馈：弹窗+TTS播报，5秒内不取消则开窗+空气净化。应用类型与软硬件方案多传感器（DMS/IMS/RMS/MIC/解锁摄像头）配合AIBoard和APBoard，Antares提供感知服务。硬件：AIBoard（感知）+APBoard（场景应用）。软件：感知软件（J3）→序列化→Antares（系统服务）→App。数据流：感知输出→序列化→设备适配→服务注册→OTA管理→感知能力开放→云端对接。Antares框架分层Antares分物理层、HAL、组件层、业务层、对外API和AI应用，组件化设计解耦。物理层：SDIO/USB/SPI（一体机）或以太网（分体机）。HAL：HBService（诊断/通信）。组件层：功能组件（基础）+业务组件（具体）。业务层：内置/自定义场景。对外API：感知结果、FaceID。通信与数据处理内部通过HBService（TCP/IP）和Binder通信，云端通过TCP/IP；数据中转站统一格式分发。内部通信：HBService+Antares→Binder对外。云端通信：FaceID、场景配置、语音资源。数据处理：多平台数据接入→格式转换→数据队列→解析分发（高频队列+丢帧，低频直接分发）。组件化与感知组件组件按业务/功能/AOP划分，感知组件通过Native→JNI→Java队列解析proto数据。组件分类：打包组件（壳）、业务组件、功能组件。感知组件：Native层分类消息类型，Java层ArrayBlockingQueue管理，解析后分发。示例：疲劳等级解析→onFatigueLevel回调。FaceID与工程模式FaceID端云一体化用于账户/座椅/起动；工程模式提供诊断、升级、视线标定等功能。FaceID流程：视频（1s，25fps）→活体检测→人脸优选→注册/识别。工程模式：芯片诊断（Efuse/温度/功耗）、上下电诊断、OTA升级、视线标定（精度提升2°）。对外输出与冲突处理AntaresManager通过Binder连接池提供Core/DMS/FaceID/Speech接口；冲突处理采用状态管理和资源引用计数。Binder连接池：一个Service管理所有AIDL，queryBinder返回对应Binder。冲突处理

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