胡宏宇：面向智能汽車的人車交互設計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的問題，這個也是目前智能汽車領域比較關注的一個焦點，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，保證汽車能夠最優(yōu)的行駛性能，并且能夠被車內的駕乘人員所接受，這個應該是智能汽車發(fā)展的很關鍵的問題。

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，以人為中心是人機系統(tǒng)相互協(xié)調工作的本質需求，無論是傳統(tǒng)的汽車人機交互設計，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關注的重點。人的駕駛過程具有復雜性、隨機性還有時變性，駕駛人起到什么作用這個是我們深入探討的。

圖2 輔助駕駛對于“人”行為的重要作用

自動駕駛過程中可能面臨的問題，第一個，是從技術層面上來看，汽車智能化技術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，會疲勞、累或者會分心，但是智能汽車的系統(tǒng)由于高精度的傳感、執(zhí)行、控制，它的技術是規(guī)定好的，也不會退化，在這個過程中有一個問題，智能化的技術對于未知環(huán)境的理解，認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。

第二個沖突是自動駕駛和人工駕駛認知方面的沖突，這可能是認知層面的沖突，我們知道目前的一些自動駕駛設計都是基于駕駛人規(guī)則執(zhí)行或者說規(guī)則駕駛的一些模式設定的，有相關的一些邏輯參數(shù)，在自適應方面包括人性化方面做的很不到位，人類駕駛是很隨機的，尤其遇到某些紅綠燈的時候?？赡茏詣玉{駛和人工駕駛的汽車這時候會發(fā)生一定的沖突。

第三個汽車智能化產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和人類社會接受的沖突，我們真正坐上自動駕駛的時候，是不是能夠被人所接受。2015年的時候波士頓有一個智能汽車的報告提到，除了技術本身以外，人類社會的接受形式很關鍵，目前自動駕駛大概只有56%認同的。

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什么東西，我覺得是從這里提到的人車控制權的交互還有一個相應協(xié)同，這里給劃分了幾個等級，從傳統(tǒng)的TCS、ESP、EBA等的系統(tǒng)，我們也認為是人車協(xié)同系統(tǒng)，包括初級的ACC、LKA針對縱向和側向的功能，我們也涉及人車協(xié)同的控制。我們目前關注的焦點，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？駕駛人在駕駛過程中行為包括狀態(tài)的演變規(guī)律是什么樣的？從自動駕駛到人工駕駛切換，人的狀態(tài)應該是什么樣的？如何提高智能汽車，協(xié)同共駕的體驗感？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構模型

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，在這個過程中，除了駕駛員的一些精神上的負荷還有產(chǎn)生體力的負荷，一方面是操作的技能這些都影響駕駛的效果，這里又把人的負荷細化了一下，精神的扶植包括認知、判斷和情緒，體力負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性，這對人機交互協(xié)同共駕具有重要的意義。
　　在駕駛的過程中，人往往應該處于一個駕駛的負荷較佳的范圍，在這個范圍里應該是達到比較好的程度，無論是駕駛負荷的降低包括駕駛負荷的增大，都意味著駕駛的表現(xiàn)與績效會降低。我們再來分析一下，自動駕駛和人工駕駛過程中我們人的一個情況，在人工駕駛的條件下，自動化的程度相對比較低的，人主要是從事一些主要的任務，那就是駕駛任務，駕駛負荷通常在相對最佳的或者適合駕駛的范圍內，視覺的特性主要還是關注在道路的前方。人類對于未知事件的理解和認知能力還是很強的，對于自動駕駛來說，自動化的程度是比較高的，人類可能會從事一些次要的任務，駕駛的負荷這個時候是相對較低的，視覺的注意點也不是在路面上，可能會讀書、看電影、打電話，自動駕駛缺乏對于一些特殊事件未知環(huán)境的理解。

圖4 次任務下駕駛員認知負荷測試-認知分心

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

從自動駕駛到人工駕駛，這里可能涉及到兩個關鍵的問題，一個是駕駛負荷的評估，另外一個是情景意識的找回，這面又給出了駕駛負荷和情景意識相關的解釋。駕駛負荷我們在執(zhí)行相關的一些任務時的緊張感、壓力感，體現(xiàn)在我剛才所說的精神負荷還有體力負荷。情景意識就是我們在一定的時間和空間下，駕駛員進行環(huán)境的感知，理解周圍環(huán)境的意義，并能預測周圍未來環(huán)境的變化情況。
　　在這個過程中，怎么快速地回到駕駛場景里？這是我們關注的重點，只有這樣才能實現(xiàn)平穩(wěn)舒適的切換過程。
　　接下來描述一下高度自動駕駛下駕駛員接管的情況，高速自動駕駛下，正常來講，是不需要人來進行監(jiān)控周圍的車輛駕駛任務，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任務，這個時候就容易導致情景意識的喪失，這個時候如果遇到一些事故，我們來不及反應，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。當駕駛員駕駛能力在一個合理的范圍內的時候，我們怎么去判斷是否在一個合理的范圍，這是我們關注的重點，從一些精神負荷這樣的表現(xiàn)進行相應的評估，然后我們進行相應的切換。如果這時候人不具備這樣的接管能力，這時候怎么辦？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。
　　找回情景意識就涉及到怎么去相應地找回，進行情景意識評估的問題，可能從視覺、心理包括相應的評價找回。剛才提到了整個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、個性化的監(jiān)管控制模式，以及基于人體新生理信息的評價。

我們認為在ADAS設計，包括一些傳統(tǒng)電工系統(tǒng)設計的時候，往往在考慮車輛本身的東西之外，還要考慮運用學特征包括一些強的非線性、耦合性，包括機器相應之后的特性等，除了本身機械的汽車特性以外，我們更多的還應該關注人的駕駛體驗評價，這樣去進行一個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一體化的人車控制策略。 

圖5 ACC開發(fā)-測試-評價

在駕駛員行為模型一塊，傳統(tǒng)是基于優(yōu)預瞄曲的模型，進而到統(tǒng)一模型，2005年是做多目標優(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知能力，包括決策，包括骨肌運用方面的駕駛員情況，包括駕駛員個性化、操作能力、操作水平、操作風格一系列的，引入到駕駛員的模型里面。
　　最后做一個總結，我們認為未來的人車交互設計和共駕協(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多學科，比如車輛工程、人機工程、認知科學、運動控制、人體醫(yī)學等相關學科交叉融合的結果，我們可能需要搭建一個駕駛行為，包括人機交互的基礎數(shù)據(jù)庫，以及去構建駕駛能力，包括剛才提到的駕駛負荷、駕駛狀態(tài)的一些評估表征手段，同時設計人性化、個性化的多模態(tài)的自然交互的通道，搭建人機交互還有人車共駕評價測試這樣的平臺。我們需要更多的融入人工智能的技術，人工智能技術我們了解到的計算機視覺、深度學習等這樣的級別，其實更多的是有一些比如說認知科學、腦科學、行為科學還有神經(jīng)科學交叉的學科。人機交互和人車共駕更多的是需要考慮認知、情感、倫理、智慧還有文明。 

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