胡宏宇：面向智能汽車的人車交互設(shè)計(jì)與人車共駕控制探索

去年發(fā)布的節(jié)能與新能源汽車技術(shù)路線圖里面明確提出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的等級劃分，在等級劃分的表格中，我們看到了其中人和車控制權(quán)的問題，這個(gè)也是目前智能汽車領(lǐng)域比較關(guān)注的一個(gè)焦點(diǎn)，如何更好地發(fā)揮人類駕駛員和智能汽車駕駛員各自的優(yōu)勢特點(diǎn)，保證汽車能夠最優(yōu)的行駛性能，并且能夠被車內(nèi)的駕乘人員所接受，這個(gè)應(yīng)該是智能汽車發(fā)展的很關(guān)鍵的問題。

圖1 中國制造2025智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展途徑

在人車路閉環(huán)系統(tǒng)中，人是系統(tǒng)的核心要素，以人為中心是人機(jī)系統(tǒng)相互協(xié)調(diào)工作的本質(zhì)需求，無論是傳統(tǒng)的汽車人機(jī)交互設(shè)計(jì)，還是面向智能汽車駕駛輔助，包括人車協(xié)同共駕的控制，這里面的人始終是一個(gè)關(guān)注的重點(diǎn)。人的駕駛過程具有復(fù)雜性、隨機(jī)性還有時(shí)變性，駕駛?cè)似鸬绞裁醋饔眠@個(gè)是我們深入探討的。

圖2 輔助駕駛對于“人”行為的重要作用

自動(dòng)駕駛過程中可能面臨的問題，第一個(gè)，是從技術(shù)層面上來看，汽車智能化技術(shù)與人類駕駛的能力沖突。人類駕駛員本身是在駕駛過程中逐漸退化的作用，會(huì)疲勞、累或者會(huì)分心，但是智能汽車的系統(tǒng)由于高精度的傳感、執(zhí)行、控制，它的技術(shù)是規(guī)定好的，也不會(huì)退化，在這個(gè)過程中有一個(gè)問題，智能化的技術(shù)對于未知環(huán)境的理解，認(rèn)知理解能力是有限的，這是人類駕駛員和汽車駕駛員的沖突。

第二個(gè)沖突是自動(dòng)駕駛和人工駕駛認(rèn)知方面的沖突，這可能是認(rèn)知層面的沖突，我們知道目前的一些自動(dòng)駕駛設(shè)計(jì)都是基于駕駛?cè)艘?guī)則執(zhí)行或者說規(guī)則駕駛的一些模式設(shè)定的，有相關(guān)的一些邏輯參數(shù)，在自適應(yīng)方面包括人性化方面做的很不到位，人類駕駛是很隨機(jī)的，尤其遇到某些紅綠燈的時(shí)候?？赡茏詣?dòng)駕駛和人工駕駛的汽車這時(shí)候會(huì)發(fā)生一定的沖突。

第三個(gè)汽車智能化產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和人類社會(huì)接受的沖突，我們真正坐上自動(dòng)駕駛的時(shí)候，是不是能夠被人所接受。2015年的時(shí)候波士頓有一個(gè)智能汽車的報(bào)告提到，除了技術(shù)本身以外，人類社會(huì)的接受形式很關(guān)鍵，目前自動(dòng)駕駛大概只有56%認(rèn)同的。

我們來看一下，這里主要提到的人車交互還有人車共駕的問題，首先我們需要明確一下，梳理一下人車共駕究竟是個(gè)什么東西，我覺得是從這里提到的人車控制權(quán)的交互還有一個(gè)相應(yīng)協(xié)同，這里給劃分了幾個(gè)等級，從傳統(tǒng)的TCS、ESP、EBA等的系統(tǒng)，我們也認(rèn)為是人車協(xié)同系統(tǒng)，包括初級的ACC、LKA針對縱向和側(cè)向的功能，我們也涉及人車協(xié)同的控制。我們目前關(guān)注的焦點(diǎn)，就像我剛才提到的人車駕駛能力的差異性是什么樣的？沖突性是什么樣的？駕駛?cè)嗽隈{駛過程中行為包括狀態(tài)的演變規(guī)律是什么樣的？從自動(dòng)駕駛到人工駕駛切換，人的狀態(tài)應(yīng)該是什么樣的？如何提高智能汽車，協(xié)同共駕的體驗(yàn)感？這一系列的問題都是我們面臨的。 

　　圖3 駕駛行為分析三維結(jié)構(gòu)模型

我們解析了一下常規(guī)駕駛員的行為，通常我們把駕駛的行為分為感知、決策、控制，在這個(gè)過程中，除了駕駛員的一些精神上的負(fù)荷還有產(chǎn)生體力的負(fù)荷，一方面是操作的技能這些都影響駕駛的效果，這里又把人的負(fù)荷細(xì)化了一下，精神的扶植包括認(rèn)知、判斷和情緒，體力負(fù)荷簡單地劃分了一下，從肌體的角度考慮，身體的疲勞。如何能夠客觀準(zhǔn)確地測試分析并且建模駕駛員自然操作的行為，數(shù)字化地表述駕駛員的心聲，包括手腳眼的操作習(xí)性，這對人機(jī)交互協(xié)同共駕具有重要的意義。
　　在駕駛的過程中，人往往應(yīng)該處于一個(gè)駕駛的負(fù)荷較佳的范圍，在這個(gè)范圍里應(yīng)該是達(dá)到比較好的程度，無論是駕駛負(fù)荷的降低包括駕駛負(fù)荷的增大，都意味著駕駛的表現(xiàn)與績效會(huì)降低。我們再來分析一下，自動(dòng)駕駛和人工駕駛過程中我們?nèi)说囊粋€(gè)情況，在人工駕駛的條件下，自動(dòng)化的程度相對比較低的，人主要是從事一些主要的任務(wù)，那就是駕駛?cè)蝿?wù)，駕駛負(fù)荷通常在相對最佳的或者適合駕駛的范圍內(nèi)，視覺的特性主要還是關(guān)注在道路的前方。人類對于未知事件的理解和認(rèn)知能力還是很強(qiáng)的，對于自動(dòng)駕駛來說，自動(dòng)化的程度是比較高的，人類可能會(huì)從事一些次要的任務(wù)，駕駛的負(fù)荷這個(gè)時(shí)候是相對較低的，視覺的注意點(diǎn)也不是在路面上，可能會(huì)讀書、看電影、打電話，自動(dòng)駕駛?cè)狈τ谝恍┨厥馐录粗h(huán)境的理解。

圖4 次任務(wù)下駕駛員認(rèn)知負(fù)荷測試-認(rèn)知分心

我們想從自動(dòng)駕駛切換到人工駕駛這樣的過程，怎么能夠讓人的負(fù)荷，從一個(gè)相對較小的狀態(tài)過渡到較高的狀態(tài)，這個(gè)過程需要我們描述出人的狀態(tài)是什么樣的？怎么樣克服負(fù)荷的突變？

從自動(dòng)駕駛到人工駕駛，這里可能涉及到兩個(gè)關(guān)鍵的問題，一個(gè)是駕駛負(fù)荷的評估，另外一個(gè)是情景意識(shí)的找回，這面又給出了駕駛負(fù)荷和情景意識(shí)相關(guān)的解釋。駕駛負(fù)荷我們在執(zhí)行相關(guān)的一些任務(wù)時(shí)的緊張感、壓力感，體現(xiàn)在我剛才所說的精神負(fù)荷還有體力負(fù)荷。情景意識(shí)就是我們在一定的時(shí)間和空間下，駕駛員進(jìn)行環(huán)境的感知，理解周圍環(huán)境的意義，并能預(yù)測周圍未來環(huán)境的變化情況。
　　在這個(gè)過程中，怎么快速地回到駕駛場景里？這是我們關(guān)注的重點(diǎn)，只有這樣才能實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)舒適的切換過程。
　　接下來描述一下高度自動(dòng)駕駛下駕駛員接管的情況，高速自動(dòng)駕駛下，正常來講，是不需要人來進(jìn)行監(jiān)控周圍的車輛駕駛?cè)蝿?wù)，但是目前很多的廠商還是要求監(jiān)控，人是非常容易從事一些非駕駛?cè)蝿?wù)，這個(gè)時(shí)候就容易導(dǎo)致情景意識(shí)的喪失，這個(gè)時(shí)候如果遇到一些事故，我們來不及反應(yīng)，我們需要分析駕駛員是否具備接管能力，如果具備接管能力，我們想辦法快速找回情景意識(shí)。當(dāng)駕駛員駕駛能力在一個(gè)合理的范圍內(nèi)的時(shí)候，我們怎么去判斷是否在一個(gè)合理的范圍，這是我們關(guān)注的重點(diǎn)，從一些精神負(fù)荷這樣的表現(xiàn)進(jìn)行相應(yīng)的評估，然后我們進(jìn)行相應(yīng)的切換。如果這時(shí)候人不具備這樣的接管能力，這時(shí)候怎么辦？剛才也聽到了很多專家提到的比如說云控網(wǎng)控，可以采用第三方的控制。
　　找回情景意識(shí)就涉及到怎么去相應(yīng)地找回，進(jìn)行情景意識(shí)評估的問題，可能從視覺、心理包括相應(yīng)的評價(jià)找回。剛才提到了整個(gè)接管過程人的行為過程描述，接下來的固件問題就是通過什么方式請求，目前主要是語音、圖像包括體感、情感，還有現(xiàn)在在研究腦機(jī)接口的方式，這些都是智能汽車HMI的接口的方式，交互的方式。我也列幾條，從視覺、聽覺、觸覺、體感、情感方面的交互，包括人性化、個(gè)性化的監(jiān)管控制模式，以及基于人體新生理信息的評價(jià)。

我們認(rèn)為在ADAS設(shè)計(jì)，包括一些傳統(tǒng)電工系統(tǒng)設(shè)計(jì)的時(shí)候，往往在考慮車輛本身的東西之外，還要考慮運(yùn)用學(xué)特征包括一些強(qiáng)的非線性、耦合性，包括機(jī)器相應(yīng)之后的特性等，除了本身機(jī)械的汽車特性以外，我們更多的還應(yīng)該關(guān)注人的駕駛體驗(yàn)評價(jià)，這樣去進(jìn)行一個(gè)基于駕駛員行為模型駕駛控制行為數(shù)據(jù)，包括駕駛員生理體驗(yàn)一體化的人車控制策略。 

圖5 ACC開發(fā)-測試-評價(jià)

在駕駛員行為模型一塊，傳統(tǒng)是基于優(yōu)預(yù)瞄曲的模型，進(jìn)而到統(tǒng)一模型，2005年是做多目標(biāo)優(yōu)化的模型，面向ADAS系統(tǒng)，現(xiàn)在在做的更多考慮駕駛員的認(rèn)知能力，包括決策，包括骨肌運(yùn)用方面的駕駛員情況，包括駕駛員個(gè)性化、操作能力、操作水平、操作風(fēng)格一系列的，引入到駕駛員的模型里面。
　　最后做一個(gè)總結(jié)，我們認(rèn)為未來的人車交互設(shè)計(jì)和共駕協(xié)同控制是一種以人為本的智能化，這里可能需要的是一個(gè)多學(xué)科，比如車輛工程、人機(jī)工程、認(rèn)知科學(xué)、運(yùn)動(dòng)控制、人體醫(yī)學(xué)等相關(guān)學(xué)科交叉融合的結(jié)果，我們可能需要搭建一個(gè)駕駛行為，包括人機(jī)交互的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，以及去構(gòu)建駕駛能力，包括剛才提到的駕駛負(fù)荷、駕駛狀態(tài)的一些評估表征手段，同時(shí)設(shè)計(jì)人性化、個(gè)性化的多模態(tài)的自然交互的通道，搭建人機(jī)交互還有人車共駕評價(jià)測試這樣的平臺(tái)。我們需要更多的融入人工智能的技術(shù)，人工智能技術(shù)我們了解到的計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等這樣的級別，其實(shí)更多的是有一些比如說認(rèn)知科學(xué)、腦科學(xué)、行為科學(xué)還有神經(jīng)科學(xué)交叉的學(xué)科。人機(jī)交互和人車共駕更多的是需要考慮認(rèn)知、情感、倫理、智慧還有文明。 

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