自动驾驶下车外互动方式探索

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本文转载自 百度智能驾驶体验中心,原标题《当无人车遇上行人,车外互动方式探索

自动驾驶下车外互动方式探索



内容导读

01  车外交互的前世今生

02  车外交互的实验解析

03  有屏幕VS无屏幕,孰胜孰负?

04  四种屏幕交互方案相互PK

05  何时才是合适的呈现时机?

06  结语



「 01 车外交互的前世今生 」

研究概述
无人驾驶汽车(AVs)近来迅速发展,已经开始在公共交通环境中进行或计划试验。自动驾驶未来的服务应该是无缝的、按需的、全天候的服务,并且不受年龄、性别、身体功能或任何其他方面的影响,让用户摆脱驾驶任务。各自动驾驶公司也都开始解决AVs车内互动的问题,但是AVs与外部环境的交互还没有被开发出来,关于人类如何与AV进行互动仍有很多问题。
说明:研究执行时间为2018年
 
我们观察并总结了车外互动的五个核心交互对象:普通行人、普通车辆、特殊车辆、基础设施及其主车自,如图所示。

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车外互动的五个核心交互对象

研究对象—与普通行人的车外交互
在这五个交互对象中,与普通行人互动最为普遍和重要。行人是市政交通的重要组成部分,也是交通环境中的“弱势群体”。因此我们将与行人的车外互动作为首要研究的对象。
 
让我们来看看在车辆与行人互动时,有哪些交互场景,这里依据出行阶段做了梳理:

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人-车互动情况

而在行驶中的阶段,行人过马路是其中较为复杂的交互场景。行人过马路时,通常需要三个步骤:等待路旁、接近车辆和经过车辆。在每个步骤中,行人都需要接收来自车辆本身的不同信号。我们在下图中表达了这些信号需求和行为特征。

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行人与汽车互动时的信号需求和行为特征

研究媒介—屏幕交互

基于以上研究,我们继续探索在行人过马路的场景中,向行人传达这些信息的方式。在道路上,车辆和行人的互动可以通过多重媒介来进行,例如车灯闪烁、鸣笛等。但综合研究结论,文字与图形的可交互界面是信息传达效率最高的方式(见下图),因此本次研究将主要以屏幕交互为研究媒介


自动驾驶下车外互动方式探索
关于车外交互媒介的详细研究可参见公众号文章《自动驾驶无人化时代,车外交互的设计探索》。


「 02 车外交互的实验解析 」

交互方案

如下图所示,我们基于屏幕提出了5个交互方案,其中将一个没有交互内容的黑色背景用作对照组。实验组的交互方案分为:指令性文字、状态性文字、指令性图形和状态性图形

每种方案中显示的交互信息可以分为三个阶段:

  • 触发阶段(车辆在路边等待并给出操作/状态指示)

  • 接触阶段(车辆接近参与者并对其进行引导)

  • 结束阶段(向参与者告知车辆的状态或命令


需要说明的是,为了公平起见,所有设计材料均使用白色内容和黑色背景呈现。
 
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实验的五个互动方案

样本选择
该实验招募了24名参与者。招募参与者时考虑了3个主要条件:性别(男/女),驾驶时间(0年/0-3年/3年以上)和无人驾驶车辆的乘坐经历(有/无)

为了平衡安全员角色的影响,我们设置了两个组别,分别是有安全员组和安全员隐藏组,每组的样本将依次评估所有的交互方案(方案呈现顺序将通过拉丁方随机)。

实验车辆
如图所示,我们使用林肯MKZ自动驾驶汽车作为实验车辆,并通过添加外部LED屏幕的方式显示交互原型。

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测试车辆的测试位置场景

为了保障实验安全,我们通过视觉隐藏的效果来模拟无安全员的场景。

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安全员隐藏组的神秘装置

评估维度
在实验中,所有参与者将模拟过马路的情景和自动驾驶车辆相遇,我们实时记录用户的实际行为参数,包括过马路的决策时间以及花费时间,模拟场景结束后用户反馈主观量化打分结果以及主观感知评价。借此综合评估车外有无屏幕交互方式的优缺点、车外屏幕交互方案之间的差异及最佳呈现时机三个实验课题。

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评估维度和实验课题

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实验流程和数据记录
「 03 有屏幕VS无屏幕,孰胜孰负?」

 

基于实验数据,我们首先讨论了有无屏幕互动对行人过马路的行为影响。
实验结果
如下图所示,通过分析“对照组(无屏幕交互)”和“实验组(有屏幕交互)”之间的优缺点,可以看到显示的交互式内容将增加决策时间,因为参与者必须花时间阅读所提供的信息,尤其是不容易理解的信息(即图形类信息)。但是,如果内容易于理解(即指令性文字),则外部HMI将有效地减少决策时间,甚至比无屏幕交互内容组还要短。
 
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过马路决策时间差异对比
 
在实验中我们发现,是否显示交互式内容对参与者过马路花费的时间影响都在1秒以内,并无显著差异。值得注意的是,对于复杂的交互方案(图形类),参与者必须花费更多的时间来确保自己的安全,这样复杂的方案不仅会增加决策时间,而且还会增加时间过马路。
有意思的是,状态图形方案出现了反向趋势,参与者的口头陈述提供了原因解释,即一旦显示的内容过于复杂,一些参与者甚至会忽略这些信息,只是凭直觉就越过了道路,这也使得状态性图形出现了反向趋势。
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过马路花费时间差异对比
 
用户主观感知上,“有屏幕交互”的平均得分明显高于“无屏幕交互”,这意味着显示的有效信息的确可以帮助用户明确车辆的动作并意图。
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行人主观对车辆动作的确定性对比

 


「 04 四种屏幕交互方案相互PK 」
基于上轮实验,我们收集到了参与者在四种交互方案下的过马路决策时间和花费时间数据。除此之外,通过测试后的主观性评价,获得参与者对四种方案的车辆意图确定程度和对屏幕内容的理解程度,让我们来看看四种方案PK的结果。

 

实验结果
如下图所示,对四种交互方案的分析发现,相比图形方案,文字方案显著缩短了决策时间。而指令文字方案比状态文字方案的决策时间更短,这意味着指令文字可以帮助参与者快速做出决定。指令文字方案的决策时间显着低于其他三种交互式方案
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不同交互方案下过马路决策时间对比
 
对比不同交互方案下过马路花费的时间没有显着差异。由此可以看出,当参与者已经做出过马路的决定之后,屏幕内容对过马路的行为的影响就不大了。
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不同交互方案下过马路花费的时间对比
 
在主观评价方面,与其他三种方案相比,指令文字方案可帮助参与者更准确地判断车辆的意图,并且直接的命令更易于理解。结果表明,指令文字方案是四种交互方案中相对较好的交互方案。值得注意的是,状态图形是最糟糕的方案,在帮助参与者判断车辆的意图和理解交互内容方面均表现不佳。
 
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不同交互方案下车辆动作确定程度&屏幕内容理解性对比
 
通过用户的开放性评价,可以总结出4种交互元素的优缺
1)文字元素易于理解,指令清晰,可以提高行人过马路的效率和安全性。但是,视觉效果还不够好,弱势人群(盲人,儿童等)可能难以接收信息。
2)图形元素的阅读体验更好,信息显示的方式更加科学技术,可以引起参与者的注意。但是,不同的人在理解图像的含义上可能会有偏差,因此很难形成统一的理解。
3)命令元素可以提供清晰的指令,因此参与者无需重新考虑信息的含义。
4)而通过状态元素,可以清楚地知道车辆的状态,但是参与者需要时间思考自己该怎么做,这也增加了信息的学习成本和做出反应/判断的时间。
 
 
「 05 何时才是合适的呈现时机?」

 

根据第一个实验的发现,我们又增加了一轮实验来深入讨论了三个阶段的交互式内容呈现时机。每个参与者在此实验中进行了三轮测试,并对每个呈现时机点给出了感受和评价:
 
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第二次实验的测试设计
实验结果
通过对交互方案的显示距离偏好的分析,我们发现距离参与者30米和5米是分别显示触发阶段和接触阶段内容的最合适距离。原因如下:
1)过马路时参与者的起点不固定,如果车辆与参与者之间的距离足够长,参与者将有足够的反应时间; 
2)作为弱势群体,参与者希望尽快获得安全提示;
3)提前提供信息可以提高过马路的效率,同时展现出自动驾驶汽车的智能。
 
「 小彩蛋 」


前面提到我们设置了两个组别的实验,意外的是在安全员隐藏组中,没有用户注意到隐藏装备,他们都认为这的确是“无人驾驶”。

在“无人驾驶”场景下,当车外屏幕提供的信息较为模糊(状态图形)或者不提供信息(黑屏)时,出于对机器驾驶的不安全感,用户花费了更多的时间来思考和作出过马路的决定。

但当车外屏幕上显示的内容足够有效时,用户将更多地依赖于显示的内容来了解车辆的动作,有无安全员就显得没有那么重要了。由此也可说明车外屏幕交互对于无人驾驶场景的重要性。


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有无安全员对主观评价车辆动作确定性的影响
 

「 06 结语 」
 
基于以上研究,可以看到车外屏幕交互是行人过马路场景中的一种有用且有效的信息交互方法。在无人驾驶场景中,对外的信息展示是必不可少的信息源,可帮助行人判断过马路的时间,其重要性甚至可以代替安全员的角色。通过交互式内容,行人可以更清楚地了解车辆的意图,并在过马路时更加安全。当然,屏幕上显示的内容也很重要,所显示的内容需要简单易懂,以减少对行人的干扰,如果内容过于复杂反而会起到相反的作用。
 
随着自动驾驶技术的进步,在复杂的道路交通环境中,高度自动驾驶的车辆如何将其驾驶意图和信息传达给其他道路使用者将会是一个重要课题。本次研究明确了行人对车辆外部HMI的态度和需求,尤其是对行人过马路的场景。未来,我们也会尝试将研究主题扩展到其他角色与自动驾驶车辆交互的场景中,并预设更现实的实验环境,以探索更有效的外部HMI设计解决方案。

论文介绍??
研究原文

A Filed Study of External HMI for Autonomous Vehicles When Interacting with Pedestrians


论文发表
本研究于2020年7月10日,发表在第22届国际人机交互会议(Human-Computer Interaction International Conference 2020,简称HCII)。

会议介绍
HCII由Gavriel Salvendy教授(普渡大学、清华大学、中佛罗里达大学)于1984年创立,旨在传播和交流人机交互领域最新的理论和应用科学信息。其涉及领域非常广泛,包含人机交互、交互界面和信息管理、工程心理学与认知工效学、虚拟/增强/混合现实、跨文化设计、设计&用户体验&可用性、社交计算和社会媒体、智能出行等18个大主题。

本文转载自百度智能驾驶体验中心

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邀请函:2020智能汽车人机交互HMI创新高峰论坛

2020年12月18~19日 上海星河湾酒店

(上海闵行区 都会路3799号)

18th~ 19th December,Chateau Star River,Shanghai

Duhui road 3799#,Minhang,Shanghai

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