张艺凡

（北京金迪亚沃摩托车销售服务有限公司，北京 100018）

在汽车智能辅助驾驶系统日益成熟的背景下，HUD（平视显示器）逐渐成为现代汽车的标准配置。其原理是基于光学反射，将汽车行驶中的时速、胎压等基本信息投射到驾驶员前方的挡风玻璃上，在不分散注意力的前提下，让驾驶员了解驾驶信息。但是HUD 也有诸多缺陷，例如显示效果容易受环境光的影响，在外界光照强度较高的情况下，会导致显示不清的问题；此外还有显示信息单一，显示图像与真实路面场景不一致的情况。AR-HUD 技术解决了传统HUD 的缺陷，但是目前尚未普及。探究AR-HUD 人机交互界面的优化设计，提高其紧急接管反应速率，对该技术的推广应用有一定的价值。

1 自动驾驶认知系统

1.1 驾驶者认知系统的组成

人机界面（HMI）是联系驾驶员与汽车、外界之间的重要媒介。理论上车载人机界面可提供环境（如道路状况、交通标识）、车辆（如时速、油量）和多媒体等多方面的信息，驾驶员通过观察、读取人机界面上的这些信息，对车辆工况、路面情况等有基本了解，从而做出相应的判断，保证驾驶的安全。驾驶认知系统就是驾驶员对上述信息进行决策处理的过程，结合图1 可知，该过程大体可分为“信息获取- 判断决策- 反应执行”三个阶段。其中，由于驾驶员的驾驶经验、反应能力、实时状态等方面存在差异，因此反应表现也有明显不同。

图1 驾驶者认知结构体系示意图

1.2 自主决策功能的实现

自主决策是实现自动驾驶的关键。自动驾驶认知系统可基于车辆前方及周围的复杂路况，及时调节汽车的行驶状态，从而按照驾驶员的意图进行安全行驶。自动驾驶认知系统利用车载激光雷达、摄像系统及GPS 定位装置等，感知车辆周围环境信息，然后结合驾驶路线，实现自主决策。整个决策环节分为3 层分别是基于驾驶情境认知的认知层、基于驾驶行为决策的任务层以及基于局部路径优化的规划层。根据最终决策结果，自动控制汽车的油门、方向，从而在复杂路况下能够保障顺畅、安全的架势。自动驾驶分层决策流程如图2 所示。

图2 自动驾驶分层决策示意图

1.3 指令认知行为分析

为保障行车安全，要求驾驶者认知系统的响应时限必须控制在3s 以内，即“三秒交互”原则。其中，在0-1s 内驾驶员要完成信息的获取与识别；在1-2s 内要完成相应的操作；在2-3s 内接收反馈信息，判断操作是否成功。如果未达到驾驶员的预期，则重新调整操作。在上述过程中，驾驶员作出操作和接收反馈，可以凭借肌肉记忆和驾驶经验来完成。而读取车辆及环境信息，则成为影响驾驶认知的关键因素。通过优化人机界面的交互设计，可以缩短驾驶员用于读取信息的时间，保证在1s 内完成所有重要信息的获取。为完成上述目标，在AR-HUD 的人机界面交互设计时，应合理进行界面布局，通常信息区域的数量控制在（7±2）个，既能够保证信息的丰富度，又不会给驾驶员带来较多的认知负荷。

2 基于AR-HUD 的人机界面交互设计

2.1 触觉交互设计

触觉交互是通过座椅震动来实现的。在车辆行驶过程中，如果AR-HUD 识别到外界有危险情况（如跟车距离过近），车辆报警系统工作并将告警信息发送到震动警告控制器。该控制器可以控制位于座椅内部的震动马达，按照一定频率进行震动，通过这种方式来提醒驾驶员保持注意力，准备应对紧急情况。在一些高级汽车中，除了座椅震动外，还会提供方向盘震动。根据危险程度的不同，震动频率、力度也有一定的差异。例如，对于普通的提示信息，通过执行“NOTICE”指令，进行单次、小幅度震动；对于一般的注意信息，通过执行“ATTENTION”指令，进行多次、小幅度震动；对于危险的警示信息，通过执行“WARNING”指令，进行多次、大幅度的震动。震动幅度与提示信息等级的对应关系如表1 所示。

表1 震动幅度与提示信息等级对应表

2.2 视觉交互设计

2.2.1 功能布局

基于AR-HUD 的人机界面视觉交互设计，应遵循简洁性、实用性的原则，只展示核心信息，简化功能布局。在确定界面分区之后，还要选择AR-HUD 的具体功能进行。根据驾驶操作需要，初步设计的功能有12 个，如启动信息、目的地信息、巡线导航、空调、多媒体等。为了避免信息要素过多，增加驾驶员的认知负担和注意力分散，经过筛选之后仅保留了6 个核心信息，分别是时速、电量、导航、驾驶型号、信息条、巡线，具体布局如图3 所示。

图3 AT-HUD 界面布局示意图

2.2.2 色彩方案

色彩能够以直观的形式产生视觉刺激，让驾驶员以更短的时间获取人机界面上的关键信息。另外，不同的颜色还会对驾驶员产生不一样的心理暗示，例如绿色表示车辆工况和周围环境良好；而黄色则起到了预警作用，红色具有警示效果。除了红、黄、绿三种基本颜色外，在AR-HUD 界面的色彩设计中，还添加了紫色，以便于增强与周边环境的色差，避免因为颜色混淆而影响驾驶员读取信息的情况。例如，AR-HUD 界面上选择灰色、绿色，在实际显示时可能会因为与路面颜色、绿化带颜色重叠，而导致信息不明显。选择紫色的界面显示效果如图4 所示。

2.3 听觉交互设计

听觉交互是通过信息提示音的方式，让驾驶员不用分散注意力即可获取外界信息或接受反馈消息，从而减少通过视觉交互处理信息的压力，对缓解解释疲劳和保障行车安全有一定效果。基于听觉交互的声音类型有3 种，分别是普通的提示音，对应指令为“NOTICE”；用于提醒的注意音，对应指令为“ATTENTION”；用于警示的警告音，对应指令为“WARNING”。除了上述3 种分别对应不同状况的声音外，在听觉交互设计中还加入了人声提醒，例如由自动驾驶切换到人工驾驶模式时，会出现“即将人工接管，请握紧方向盘”的声音，提醒驾驶员做好人工接管的准备；之后还会出现“接管倒计时，3、2、1”的声音，确保紧急接管的顺利实现。

3 基于AR-HUD 的接管提示功能实验测试

3.1 实验准备

本次实验共挑选12 名受试者，其中8 名为男性，4 名为女性，驾龄在2-5 年，年龄在22-35 岁之间。所有受试者身体状况良好，裸眼视力或矫正视力正常，不存在色盲、色弱等情况。采用随机分组方式，一组为对照组，一组为实验组。

3.2 实验方法

本次实验中，将一台高清投影仪固定在1 台高度可调的三脚架上，使投影仪位于车辆中轴线，并将影像投射到车头前2m处，布局方式如图5。受试者按照顺序，依次驾驶同一车辆按照同一路线完成30min 的驾驶，驾驶途中可遇到红绿灯、过路行人、车辆变道等各种交通状况。

图5 场地设备布局图

对照组为一般接管模式，驾驶员在行车途中，需要将视线转移到位于方向盘右侧的iPad 上，获取屏幕上的相关信息。在自动驾驶模式下，指示器显示为绿色（正常行驶）和黄色（保持警惕），若指示器颜色变为红色（需要接管），则驾驶员会收到相应的提示音或震动，然后在提示之后的60s 内，需要完成接管，将自动驾驶切换为手动驾驶。成功进行模式切换后，等到系统发出“接管成功”的提示音，即完成接管。

实验组采用AR-HUD 接管模式，通过iPad 屏幕光折射的方式，将信息投射到驾驶员前方的挡风玻璃上。在自动驾驶模式下，界面线条始终保持水平。若需要接管，则界面线条会逐渐向上摆动，并且在线条中间出现倒计时数字。当倒计时为“60s”时，发出“即将接管”的提示音；当倒计时为“30s”时，发出“握住方向盘”的提示音，颜色变为红色闪烁；当倒计时为“5s”时，对准路线。之后完成接管，并出现“接管成功”的提示音，即切换为手动驾驶。

2 组在30min 的驾驶中，分别接受一次正常接管操作和紧急接管操作，记录并对比两种情况下的反应时间。

3.3 实验结果

统计12 名受试者驾驶中正常接管和紧急接管的反映时间，结果如表2 所示。

表2 两组测试数据统计（单位：s）

根据表2 可知，使用AR-HUD 的实验组，正常接管的平均反应时间为1.97s，相比于对照组的2.85s，反应时间减少了0.88s；同样的，在紧急接管反应时间上，实验组也比对照组少用0.63s。说明在自动驾驶模式下，有了AR-HUD 的辅助，可明显缩短在遇到紧急情况时驾驶模式从自动向手动切换的反应时间，从而显著提升了驾驶的安全性。

另外，使用统计学软件SPSS18.0，对反应时间进行独立样本T 检验。设置显著水平α=0.05，正常接管显著性sig 值为0.34，紧急接管显著性sig 值为0.02，在95%置信区间内，驾驶者使用AR-HUD 接管自动驾驶的反应速度更快，因此AR-HUD 的使用将显著提高接管效率。检验结果如表3 所示。

表3 独立样本检验结果

4 结论

HUD 已经成为现代企业上比较常用的一种配置，但是在实际应用中存在显示信息比较单一等缺陷。将AR 技术与HUD 相结合得到的AR-HUD，不仅信息更加丰富，而且在视觉交互、触觉交互、听觉交互等方面进行了优化。实验表明，基于AR-HUD的汽车驾驶模式切换用时更少，可有效提高驾驶安全。