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胡宏宇:面向智能汽車的人車交互設(shè)計與人車共駕控制探索

發(fā)布時間:2018-01-18 13:15

11月23日,由中國智能交通協(xié)會道路車輛專業(yè)委員會、中國汽車技術(shù)研究中心主辦的2017’第十二屆中國智能交通年會“智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)發(fā)展論壇上,吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點實驗室胡宏宇發(fā)表《面向智能汽車的人車交互設(shè)計與人車共駕控制探索》的演講,本文為演講速記整理,未經(jīng)演講者本人審核。

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吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點實驗室 胡宏宇


01智能網(wǎng)聯(lián)汽車與輔助駕駛發(fā)展

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,這個也是目前智能汽車領(lǐng)域比較關(guān)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(nèi)的駕乘人員所接受,這個應(yīng)該是智能汽車發(fā)展的很關(guān)鍵的問題。

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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,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(guān)注的重點。人的駕駛過程具有復(fù)雜性、隨機(jī)性還有時變性,駕駛?cè)似鸬绞裁醋饔眠@個是我們深入探討的。

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圖2 輔助駕駛對于“人”行為的重要作用

02駕駛過程人因解析

自動駕駛過程中可能面臨的問題,第一個,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(shù)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(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。

第二個沖突是自動駕駛和人工駕駛認(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駕駛設(shè)計都是基于駕駛?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(shù)本身以外,人類社會的接受形式很關(guān)鍵,目前自動駕駛大概只有56%認(rèn)同的。

03自動駕駛中的駕駛權(quán)接管問題

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(quán)的交互還有一個相應(yīng)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(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,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)同共駕的體驗感?這一系列的問題都是我們面臨的。 

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  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)該處于一個駕駛的負(fù)荷較佳的范圍,在這個范圍里應(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)與績效會降低。我們再來分析一下,自動駕駛和人工駕駛過程中我們?nèi)说囊粋€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(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(wù),駕駛的負(fù)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?cè)狈τ谝恍┨厥馐录粗h(huán)境的理解。

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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(fù)荷的突變?

從自動駕駛到人工駕駛,這里可能涉及到兩個關(guān)鍵的問題,一個是駕駛負(fù)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(fù)荷和情景意識相關(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。情景意識就是我們在一定的時間和空間下,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,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(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),這個時候就容易導(dǎo)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(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。當(dāng)駕駛員駕駛能力在一個合理的范圍內(nèi)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(guān)注的重點,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(yīng)地找回,進(jìn)行情景意識評估的問題,可能從視覺、心理包括相應(yīng)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(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、個性化的監(jiān)管控制模式,以及基于人體新生理信息的評價。

04仿人駕駛行為ADAS研發(fā)

我們認(rèn)為在ADAS設(shè)計,包括一些傳統(tǒng)電工系統(tǒng)設(shè)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(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)注人的駕駛體驗評價,這樣去進(jìn)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。 

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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(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(fēng)格一系列的,引入到駕駛員的模型里面。
  最后做一個總結(jié),我們認(rèn)為未來的人車交互設(shè)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(xué)科,比如車輛工程、人機(jī)工程、認(rèn)知科學(xué)、運動控制、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,同時設(shè)計人性化、個性化的多模態(tài)的自然交互的通道,搭建人機(jī)交互還有人車共駕評價測試這樣的平臺。我們需要更多的融入人工智能的技術(shù),人工智能技術(shù)我們了解到的計算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等這樣的級別,其實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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