汽车人机交互课件：汽车人机交互安全防控方法

汽车人机交互1汽车人机交互安全防控方法CONTENT&1

汽车驾驶次任务分心机理与安全防控&1.1

驾驶次任务

&1.3驾驶次任务分心的风险&2

汽车驾驶疲劳机理与安全防控&2.1驾驶疲劳的产生&2.3驾驶疲劳防控&1.2

驾驶次任务负荷判别方法&2.2驾驶疲劳识别方法CONTENT&3汽车驾驶员消极情绪影响与干预&3.1驾驶员消极情绪对驾驶的影响&3.3驾驶员情绪干预&3.2驾驶员情绪识别与分析&4汽车驾驶风格识别与安全防控&4.1驾驶风格数据采集方法&4.3驾驶风格干预&4.2驾驶风格识别5&1

汽车驾驶次任务分心机理与安全防控&1.1

驾驶次任务交互行为分类主任务交互行为分为横向交互如转向灯、方向盘操作，与纵向交互如离合、制动踏板、加速踏板、挡位操作。视觉信息输入环境可感知信息通过视觉通道进入大脑，为后续认知加工与操作指令提供基础。肢体执行操作大脑调动认知资源产生操作指令，肢体执行操作作用于车内交互控制模块，完成交互。主次任务关系驾驶过程既有主任务，也存在多个并行的驾驶次任务，次任务易引发分心，影响主任务执行。6&1

汽车驾驶次任务分心机理与安全防控&1.1

驾驶次任务车载信息技术发展使汽车从出行工具变为数字化交互空间，催生大量车载信息娱乐系统与应用。使用手机打电话使用手机打电话是典型驾驶次任务之一，会占用驾驶员视觉与认知资源，增加分心风险。读取消息读取微信等应用的消息，需频繁查看屏幕，易导致注意力分散，影响驾驶安全。车载信息系统操作操作车载信息系统，如导航设置、多媒体播放等，会分散驾驶员注意力，增加事故风险。其他次任务空调操作、与乘客交谈、深入思考等也是常见驾驶次任务，对驾驶安全有一定影响。车内信息交互为主的次任务成为驾驶行为重要组成部分，对驾驶安全产生显著影响。7&1

汽车驾驶次任务分心机理与安全防控&1.1

驾驶次任务信息输入通道车载信息系统信息输入通道包括视觉与听觉，常见呈现方式是视觉显示与听觉播报结合。导航功能示例导航功能中，触摸屏显示路线、转向、距离信息，语音播报提供听觉路线提示，提升交互效率。驾驶员主要输出方式驾驶员向车载系统输出指令主要通过触摸屏与功能按键，语音输入为辅。触控交互特点触控交互主要通过力触觉实现，力触觉是人类重要感觉通道，可在不依赖视觉的情况下操作车载信息系统。语音输入局限语音输入受识别精度限制，错误率增加，驾驶员信赖度不足，仍需通过触摸屏反馈确认。8&1

汽车驾驶次任务分心机理与安全防控&1.1

驾驶次任务驾驶次任务人机交互过程车载信息系统通过视觉与听觉相结合的信息呈现方式将车况信息、多媒体信息、车载导航信息、即时通信信息等传入大脑认知层。通过大脑认知层的复杂信息处理对身体执行部位发送操作输入指令，包括触控输入与语音输入。车载信息系统的信息通信技术接受指令并执行指令，从而更迭信息。9认知层面多模态次任务人机交互在认知层面影响驾驶员注意力分配与信息处理能力。行为层面在行为层面，影响驾驶员的操作行为与反应速度，增加驾驶风险。心理层面心理层面影响驾驶员的情绪与心理状态，长期处于高负荷状态可能导致疲劳与焦虑。&1

汽车驾驶次任务分心机理与安全防控&1.1

驾驶次任务10&1

汽车驾驶次任务分心机理与安全防控&1.2

驾驶次任务负荷判别方法表征指标表征维度已验证的关联度优点缺点脑电认知负荷（生理）高实时性侵入性强，数据采集难度高心电认知负荷（生理）高实时性侵入性强脉搏波认知负荷（生理）高实时性，侵入性可接受无皮电认知负荷（生理）中实时性，侵入性可接受无面部表情认知负荷（生理）中实时性，无侵入性无瞳孔大小认知负荷（生理）低实时性侵入性强眼跳次数认知负荷（生理）高实时性侵入性强手指线速度行为负荷（手动）高无侵入性，操作简便，实时性暂无手指角速度行为负荷（手动）高无侵入性，操作简便，实时性暂无手指移动距离行为负荷（手动）高无侵入性，操作简便缺乏实时性手指总转角行为负荷（手动）高无侵入性，操作简便缺乏实时性肌电行为负荷（手动）高实时性侵入性高语音频率行为负荷（语音）高无侵入性，实时性暂无语音速度行为负荷（语音）高无侵入性，实时性暂无基本频率扰动行为负荷（语音）高无侵入性，实时性暂无11表征指标表征维度已验证的关联度优点缺点心理需求心理负荷高无侵入性，操作简便缺乏实时性体力需求心理负荷高无侵入性，操作简便缺乏实时性时间需求心理负荷高无侵入性，操作简便缺乏实时性绩效心理负荷高无侵入性，操作简便缺乏实时性努力心理负荷高无侵入性，操作简便缺乏实时性挫折心理负荷高无侵入性，操作简便缺乏实时性&1

汽车驾驶次任务分心机理与安全防控&1.2

驾驶次任务负荷判别方法心理负荷是执行人机交互任务过程中所需认知与行动资源总量，是对认知与行为负荷的概括与语义转化。测量手段：测量手段包括自我认知量表与生理指标，两者结合可提升评价效度。NASA-TLX量表从心理需求、体力需求、时间需求、绩效、努力、挫折六维评估心理负荷，为研究提供量化工具。12&1

汽车驾驶次任务分心机理与安全防控&1.3

驾驶次任务分心的风险驾驶分心导致横向与纵向控制能力下降，进而影响驾驶绩效。不同类型分心影响视觉分心使车道偏移增加，认知分心如谈话对车道偏移影响较小，但会影响速度及其变化。关联分析指标驾驶分心的风险通常通过多个横向或纵向绩效指标来衡量包括速度控制、方向盘转角、踏板位移、加速度、反应时间和车道偏移次数等语音交谈类分心源语音交谈类分心源包括与乘客交谈、通过手机或蓝牙电话交谈，主要占用认知资源，对视觉注意干扰较小。智能终端类分心源智能终端类分心源如车载信息娱乐系统、手机应用等，已成为交通事故重要原因之一。常见驾驶分心源13&1

汽车驾驶次任务分心机理与安全防控&1.3

驾驶次任务分心的风险低风险策略低风险（小于1秒）采用多模态预警，如手环振动、语音提醒，提醒分心危险性。中风险策略中风险（1至3秒）切断分心源，监测手机、车载系统使用情境，持续分心且风险系数达中风险则锁定界面。高风险策略高风险（大于3秒）智能接管，分心监测系统与ADAS联动，采取紧急措施保障安全。14&2

汽车驾驶疲劳机理与安全防控疲劳定义驾驶疲劳是连续驾驶一段时间不休息产生的生理现象，如连续驾驶三小时以上。疲劳表现疲劳表现为注意力不集中、反应迟钝、手脚协调性降低，过度疲劳时行车安全潜在危险显著增加。1215&2

汽车驾驶疲劳机理与安全防控&2.1

驾驶疲劳的产生能源消耗论长时间高强度工作使肌糖元快速下降，血糖降低导致四肢和大脑能量供应不足，体力和注意力减弱。乳酸累积论高度精神紧张导致乳酸过度堆积，影响神经-肌肉传导，钙离子浓度降低，肌肉兴奋度下降。中枢系统变化论重复活动使大脑神经中枢兴奋反应被抑制，信息传递受阻，四肢难以及时准确执行。生理解释16&2

汽车驾驶疲劳机理与安全防控&2.1

驾驶疲劳的产生感知阶段感知阶段感受噪声、温度、振动、速度、路况等，形成疲劳原始信息。判断与决策阶段大脑神经中枢接收高密度信息，超负荷接收、判断、决策导致精神疲劳。操作阶段长时间保持固定姿态导致腰椎疼痛，腿部控制踏板导致酸胀等体力疲劳。三类疲劳（原始疲劳、精神疲劳、体力疲劳）构成信息交互的负反馈系统，相互影响，共同作用于驾驶过程17&2

汽车驾驶疲劳机理与安全防控&2.1

驾驶疲劳的产生汽车人机交互中的疲劳信息传递18&2

汽车驾驶疲劳机理与安全防控&2.2

驾驶疲劳识别方法确定参数确定能表征疲劳状态的参数，如生理信号、肢体语言、车辆行驶状态等。提取特征提取特征，通过实验确定各疲劳等级阈值，为后续识别提供标准。对比判断对比当前状态与阈值，判断疲劳等级，实现疲劳实时监测。面部特征识别基于面部特征识别疲劳，如闭眼、眨眼、点头、打哈欠等行为。脑电识别脑电EEG可反映大脑神经活动状态，用于疲劳识别。心电识别心电HRV反映心血管自主平衡调节，可用于疲劳客观量化。肌电识别肌电EMG反映肌肉活动水平和功能状态，为疲劳识别提供依据。19&2

汽车驾驶疲劳机理与安全防控感觉有活力、生机、警觉、清醒1身体机能处于较高水平，不过不在峰值，可以集中注意力2很清醒，不过身体及思维都比较放松，能及时反应但不够灵敏3有些倦意，松懈4充满倦意，不再想保持清醒，非常松懈5打瞌睡，头晕眼花，不再与睡意作斗争，只想躺下来休息6睡眠初期，出现梦境7&2.2

驾驶疲劳识别方法斯坦福睡意量表是最早评估睡意和困倦程度的技术之一，与脑电图和行为变量密切相关该量表已被广泛应用于轮班工作、时差、驾驶能力以及注意力和表现等研究，它有助于评估对环境因素、昼夜节律和药物作用的反应变化。20&2

汽车驾驶疲劳机理与安全防控客观量化信号客观量化信号如EEG、EMG、ECG、EOG可靠且准确，但多需佩戴设备。DMS系统DMS系统基于面部疲劳特征检测，是当前车内常用疲劳检测方法。系统优势DMS系统可实时监测驾驶员疲劳状态，为安全驾驶提供保障。&2.2

驾驶疲劳识别方法21&2

汽车驾驶疲劳机理与安全防控&2.3

驾驶疲劳防控常用设备常用防控设备包括车载视频监控设备、车载摄像机、驾驶主动安全套件等。系统功能系统通过监测驾驶员状态与车辆行驶数据，判断疲劳等级并触发预警。技术优势技术优势在于实时监测与快速响应，有效降低疲劳驾驶风险。驾驶疲劳防控车载系统构成22&3

汽车驾驶员消极情绪影响与干预&3.1

驾驶员消极情绪对驾驶的影响交通事故的主要诱因可以分为主观因素和客观因素客观因素主要是道路问题、天气等主观因素主要是车辆故障、驾驶员行为等，而大多数交通事故都由主观因素引发。驾驶员在驾驶活动中产生驾驶行为，情绪则是驾驶交互过程中的重要影响因素。研究驾驶员情绪对驾驶的影响可以通过实验手段激发被试者的情绪刺激诱导法通过视频音频等感官刺激材料诱导情绪，如IAPS、IADS情绪材料系统。自我回忆情境法回忆曾经历的强烈情感事件或想象情境，诱发特定情绪。特定情境诱发法模拟易产生目标情绪的真实情境，如驾驶场景中的加塞、催促等。23不同情绪对驾驶行为的影响积极情绪影响积极情绪如高兴对驾驶无显著负面影响，驾驶行为相对稳定。激动型消极情绪影响激动型消极情绪如愤怒、恐惧导致驾驶行为更激进，速度及加减速度幅值更大。低落型消极情绪影响低落型消极情绪如厌恶、悲伤导致速度及加减速度幅值更小，驾驶敏感性降低。&3.1

驾驶员消极情绪对驾驶的影响&3

汽车驾驶员消极情绪影响与干预24&3

汽车驾驶员消极情绪影响与干预&3.2

驾驶员情绪识别与分析情绪识别数据集与主观量表DEFE数据集DEFE数据集由滑铁卢大学Cogdrive实验室与重庆大学联合建立，用于驾驶员自发情绪分析与算法评估。主观量表实验中常用量表如SAM自我评估量表与DES分离体验量表，采用李克特1至9级评分。在实验内，被试者通常需要完成SAM量表（Self-AssessmentManikin，自我评估量表）和DES量表（DissociativeExperiencesScale，分离体验量表），以评估他们在驾驶过程中的情绪体验。SAM维度SAM量表包括效价、唤醒、掌控力三维，用于评估情绪状态。DES维度DES量表含10个情绪维度，从不感到极度评估情绪强度。主观识别结果主观识别结果用作客观方法验证的“基本事实”，确保研究科学性。25基于面部视频基于面部视频数据进行情绪分类，可实现客观情绪识别。离散情绪模型离散情绪模型识别欢乐、愤怒、中立及强度以DES评分作为基本事实维度情绪模型维度情绪模型预测效价、唤醒、掌控力以SAM评分作为基本事实客观情绪分类方法&3

汽车驾驶员消极情绪影响与干预&3.2

驾驶员情绪识别与分析26&3

汽车驾驶员消极情绪影响与干预&3.3

驾驶员情绪干预愤怒风险愤怒是驾驶中最常见负面情绪之一，愤怒驾驶员激进行为显著增加，撞车风险最高可提升11.1倍智能干预智能汽车人机系统为愤怒状态检测与情绪调节提供新机会，可实现智能干预。1227&2

汽车驾驶疲劳机理与安全防控&2.1

驾驶疲劳的产生JamesGross情绪调节模型应用模型环节JamesGross情绪调节模型含情景选择、修正、注意分配、认知改变、反应调整五环节。驾驶应用驾驶应用示例包括选择低交通路线、利用实时路况优化路线等，减少负面情绪。局限驾驶为复杂动态交互任务，驾驶员难以控制全部变量，传统建议多为静态准备。色调作用冷色调有助于冷静，红色可能引发危险感和负面情绪。符号设计扁平设计与拟物设计效果有差异，部分研究认为扁平符号情感体验更好。表达方式积极表达在驾驶行为、主观量表和脑电不对称性等方面更有效。界面设计对情绪调节作用28&4

驾驶风格识别与干预驾驶过程驾驶过程为人-车-环境闭环交互，涉及策略层、模式层、操作层、场景感知层。策略层策略层涉及路径选择等长期决策，时间尺度较长。模式层模式层包括换道、跟驰等模式，时间尺度为数秒至数分钟。操作层操作层涵盖速度、纵向横向加速度等短期操作，时间尺度为毫秒至数秒。驾驶风格层级结构场景感知层主要包括驾驶员对周边行车环境的危险认知行为。场景感知层驾驶风格研究路径分由顶至底分析与由底至顶分析两种由顶至底比较不同风格在各层级表现差异由底至顶提取特征指标评估或预测风格29驾驶风格研究路径分由顶至底分析与由底至顶分析两种由顶至底比较不同风格在各层级表现差异由底至顶提取特征指标评估或预测风格基于驾驶操作层和模式层的驾驶风格研究层级结构图&4

驾驶风格识别与干预30&4.1

驾驶风格数据采集方法&4

驾驶风格识别与干预对驾驶模式进行层级化分解与辨识是对驾驶风格进行评测的基础驾驶模式层级分解图31采集设备实验车配备CAN总线信息采集系统、前方道路图像采集系统等。信息维度可采集车辆状态信息、驾驶员操作信息、车辆预警信息、前方道路信息等。数据作用为驾驶模式分解与驾驶风格评测提供数据基础。驾驶数据采集设备与信息维度将最典型的高速工况（城市工况除交叉路口外相同，通过交叉路口的驾驶行为不在驾驶风格的考虑范围内）分为以下12种，分别是：自由直行（FD）、迫近（AP）、远距离跟驰（FL）、中距离跟驰（MF）、近距离跟驰（NF）、渐远（OP）、紧急制动（EB）、自由左换道（FLLC）、自由右换道（FRLC）、受限左换道（CLLC）、受限右换道（CRLC）和其他（OT）根据各驾驶事件的危险程度对其激进度进行0~6分的7级评分（0：一点也不危险；6：危险度极高，无法接受）。当评分取值为0或1时，认为该驾驶模式激进度为正常；当评分取值为2或3时，认为该驾驶模式激进度为较激进；当评分取值大于等于4时，认为该驾驶模式激进度为激进&4.1

驾驶风格数据采集方法&4

驾驶风格识别与干预32&4.2

驾驶风格识别&4

驾驶风格识别与干预形态一NF→CRLC：近距离跟驰后加速右换道，方向盘转角呈换道与回正两阶段，发生概率越高风格越激进。形态二CRLC→CLLC：右侧超车再回原车道，连续两次反向紧密换道构成超车，应从左侧超车更安全，右侧概率越高越激进。形态三CLLC→AP：左换道加速后发现前车速度低，松油门匀减速迫近，频繁换道后迫近增加危险，概率越高越激进。形态四AP→CRLC：松油门减速迫近，当距离达危险阈值向右换道并加速，反映迫近决策与换道意图。形态五CLLC→FD：换道加速后保持大油门直行，激进型驾驶员该转移概率低，CLLC→FD概率越低越激进。33&4.2

驾驶风格