54、智能交通系统中的人机交互应用

智能交通系统中的人机交互应用

1. 引言

过去二十年间，车辆内微电子设备的使用显著增加，先进电子技术被广泛应用于汽车的多个方面，如发动机控制、变速器、仪表以及车内舒适、便利和娱乐系统等。随着技术发展，智能交通系统（ITS）应运而生，涵盖先进出行者信息系统（ATIS）、碰撞避免和预警系统（CAWS）、自动公路系统（AHS）、视觉增强系统（VES）、先进交通管理系统（ATMS）和商用车辆运营（CVO）等领域。

传统人机交互（HCI）研究主要关注人们在家庭或工作环境中与计算机的交互，而驾驶员在汽车环境中处于双任务状态，驾驶是主要任务，与车内计算机交互为次要任务。因此，设计ITS系统时，需权衡计算机界面设计对次要任务性能和用户接受度的优化，以及对驾驶性能和行为的影响。

2. 智能交通系统的分类

ITS的主要目标包括缓解城市拥堵、提高交通安全和减少环境影响。实现这些目标的方法有多种，信息系统是一种相对低成本且具有多种优势的策略。以下是几种常见的智能交通系统：
- 先进出行者信息系统（ATIS） ：旨在通过新兴技术调节道路上的车辆流量，提供安全相关信息和预警消息。其包含多个子系统：
- 车内路由和导航系统（IRANS） ：具有行程规划、多模式出行协调、预驾驶路线和目的地选择、动态路线选择、路线引导、路线导航和自动收费等功能。
- 车内驾驶者服务信息系统（IMSIS） ：提供广播服务和景点信息、服务和景点目录、目的地协调和消息传递等功能。
- 车内标志信息系统（ISIS） ：显示道路标志引导、通知和监管信息。
- 车内安全和预警系统（IVSAWS） ：提供即时危险、道路状况预警信息，具备自动和手动求助功能。
- 碰撞避免和预警系统（CAWS） ：1990年美国机动车事故造成了巨大的经济损失，电子技术的发展为事故预防提供了可能。事故原因主要包括驾驶员的识别、决策和执行错误，事故类型有倒车、追尾、变道或并道、单车驶离道路、正面碰撞和交叉路口碰撞等。针对不同事故类型，可采取相应的预防措施，如后方障碍物预警系统、车头间距检测系统、侧向接近预警系统等。
- 自动公路系统（AHS） ：结合车辆和道路仪表提供一定程度的自动驾驶。其优势包括提高安全性、增加出行效率、减少环境污染和降低驾驶员压力等。系统设计在自动化程度、基础设施和车辆设备、自动化和手动控制交通的分离程度以及车辆控制规则等方面存在差异，同时需要解决人机交互的诸多问题。
- 视觉增强系统（VES） ：用于改善夜间或低能见度条件下的驾驶员视野，由传感器和显示器组成。主要的人机交互问题是如何向驾驶员显示传感器信息，显示设计参数会影响驾驶员的性能和行为。
- 先进交通管理系统（ATMS） ：通过操作员对传感器信息的解读，实现交通信号和匝道仪控制、事故识别和应急响应协调等功能，以促进人员、货物和车辆的高效流动。系统目标包括最大化道路有效容量、减少事故影响、促进应急服务响应、调节道路需求和建立公众信心。
- 商用车辆运营（CVO） ：包括商业运输、个人运输和应急响应等类型的车辆运营。ITS技术可提高商用车辆的任务性能，如路线规划、调度、车内任务执行和法规合规等。人机交互问题与其他ITS系统类似，但需考虑商用车辆驾驶员的特点。

3. 智能交通系统中的人机交互问题

设计安全高效的ITS系统面临诸多挑战，需解决多个HCI问题。
- 感官模态分配
- 视觉和听觉信息呈现 ：视觉信息应简洁必要，如路线导航只需提供下一个转弯信息。听觉显示在车辆中具有优势，可提高旅行速度、减少错误转弯和降低工作量，但也存在一些潜在问题，如语音命令优先级不当、语音合成设备清晰度不足等。
- 触觉信息在车内的应用 ：触觉信息在驾驶中使用较少，但具有一定优势，如可通过主动油门踏板提供跟车距离反馈。触觉显示可作为冗余信息形式，设计时需考虑其在不同情况下的应用。
- 感官模态分配总结 ：设计时可遵循以下准则：听觉信息与驾驶结合时能有效分配资源，但部分ITS应用仍需视觉信息；视觉信息应尽量简单；听觉语音信息应清晰简单，具备音量调节和重复功能；听觉信息可补充视觉信息；触觉信息显示可用于提供冗余编码或吸引驾驶员注意力。
- 路线选择和导航的显示格式 ：显示格式对系统的安全性和可用性有重要影响。研究表明，在路线规划和导航任务中，地图和文本列表各有优劣。设计时应根据任务需求和信息要求选择合适的显示格式，也可在不同情况下同时使用两种格式。
- 视觉显示考虑因素
- 可读性参数 ：视觉显示的信息可读性至关重要，需考虑分辨率、亮度、对比度、颜色和防眩光等参数。应确保显示参数满足最低标准，同时考虑用户群体的差异，如老年驾驶员的视觉能力下降。
- 颜色的使用 ：由于部分人群存在色觉缺陷，应避免依赖颜色编码关键信息，同时注意颜色组合和使用频率。
- 视觉显示位置 ：信息显示位置对驾驶性能有影响，应尽量靠近驾驶员的前方视野中心。抬头显示器（HUD）是一种有潜力的选择，但也存在亮度、信息密度和注意力分配等问题。
- 显示位置的人机工程学设计原则 ：为实现最佳驾驶性能，车内显示器应靠近前挡风玻璃视野中心；显示应简单，复杂显示仅在车辆静止时使用；显示位置不宜过低；水平舒适角度范围为左右15 - 30度。
- 响应模态研究 ：在ITS系统中，控制技术的选择需谨慎。触摸屏控制在行驶过程中可能导致车道偏离增加，而传统“硬”按钮具有更好的触觉反馈。此外，自动语音识别（ASR）系统在特定情况下可能有用，但需遵循一定的设计准则。
- 老年驾驶员 ：随着老年驾驶员数量的增加，设计ITS系统时需考虑他们的特殊需求。老年驾驶员在导航显示上花费的时间更多，对风险的感知也与年轻驾驶员不同。研究表明，使用特定的显示特征，如图标、较大字符尺寸和特定颜色，可提高老年驾驶员的视觉性能。此外，还需在交通控制设备、标志设计和驾驶员教育等方面进行改进。

4. 驾驶员接受度和行为

开发ITS组件时，需考虑用户对系统的态度，包括可接受性、可用性和可承受性。调查显示，多数通勤者认为ITS是解决交通拥堵的可行方案，但对导航系统持谨慎态度。不同性别对导航信息的偏好有所不同，男性更喜欢地图，女性更喜欢方向指示。此外，驾驶员对碰撞预警系统和安全预警消息系统表现出一定的接受度。

以下是一个简单的mermaid流程图，展示智能交通系统的主要分类：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(智能交通系统):::process --> B(先进出行者信息系统):::process
    A --> C(碰撞避免和预警系统):::process
    A --> D(自动公路系统):::process
    A --> E(视觉增强系统):::process
    A --> F(先进交通管理系统):::process
    A --> G(商用车辆运营):::process

5. 总结与展望

上述内容讨论了智能交通系统设计中的许多重要问题，但并非涵盖所有方面。目前ITS研究多侧重于系统描述，未来需开展更多研究以制定全面通用的人机交互指南。主要研究需求包括：
- 驾驶员性能模型开发 ：建立使用ITS系统时的驾驶员性能模型，可能涉及现有模型的应用和修改，以及新模型或参数的创建。
- 驾驶员能力研究 ：解决关于驾驶环境中安全与不安全的争议，特别是车内路由和导航系统的应用。需通过精心设计的实验得出通用原则，并全面评估ITS系统的安全效益和成本。
- 驾驶员接受度研究 ：即使系统设计安全高效，若不能满足用户需求，也无法实现ITS的目标。因此，需进行持续研究以确定系统成功所需的信息和控制要求，进而制定人机交互设计指南。

以下是一个表格，总结不同智能交通系统的主要特点和目标：
| 系统名称 | 主要特点 | 目标 |
| — | — | — |
| 先进出行者信息系统（ATIS） | 提供行程规划、导航、服务信息和预警等功能 | 调节车辆流量，提高出行安全性和效率 |
| 碰撞避免和预警系统（CAWS） | 检测潜在碰撞危险并发出预警 | 减少交通事故发生率 |
| 自动公路系统（AHS） | 实现一定程度的自动驾驶 | 提高安全性、出行效率，减少环境污染和驾驶员压力 |
| 视觉增强系统（VES） | 改善夜间或低能见度条件下的视野 | 提高驾驶员视觉性能和交通安全 |
| 先进交通管理系统（ATMS） | 通过传感器信息调节交通 | 促进人员、货物和车辆的高效流动，减少延误 |
| 商用车辆运营（CVO） | 满足商用车辆的特殊需求 | 提高商用车辆任务性能和运营效率 |

总之，智能交通系统的发展前景广阔，但要实现其目标，需深入研究人机交互问题，综合考虑驾驶员的需求和行为，不断优化系统设计。

智能交通系统中的人机交互应用

6. 智能交通系统各子系统的应用案例分析

为了更好地理解智能交通系统各子系统在实际中的应用效果，下面通过具体案例进行分析。

• 先进出行者信息系统（ATIS）案例 ：某大城市引入了一套先进的ATIS系统，该系统整合了多种数据源，包括交通摄像头、传感器和实时交通数据。在日常使用中，系统通过车载导航设备为驾驶员提供实时的交通信息，如拥堵路段、事故地点和预计到达时间。通过对使用该系统的驾驶员进行调查发现，约70%的驾驶员表示在使用系统后，能够更有效地规划行程，减少了出行时间。同时，系统的安全预警功能也帮助许多驾驶员避免了潜在的危险情况。
• 碰撞避免和预警系统（CAWS）案例 ：一家汽车制造商在其新款车型中配备了CAWS系统。该系统通过雷达和摄像头监测车辆周围的环境，当检测到潜在的碰撞危险时，会及时发出视觉和听觉警报。在实际测试中，该系统成功避免了多起追尾和变道碰撞事故。例如，在一次测试中，车辆前方突然出现急刹车情况，CAWS系统立即发出警报，驾驶员及时采取制动措施，避免了碰撞的发生。
• 自动公路系统（AHS）案例 ：某地区建设了一段自动公路试验路段，允许符合条件的车辆在该路段实现自动驾驶。在试验期间，车辆能够以更高的速度和更紧密的间距行驶，大大提高了道路的通行效率。同时，由于自动驾驶系统的精确控制，车辆的燃油消耗和尾气排放也有所降低。然而，在试验过程中也发现了一些问题，如驾驶员在自动和手动驾驶模式切换时的反应时间较长，需要进一步优化人机交互设计。

7. 智能交通系统的未来发展趋势

随着技术的不断进步和社会需求的变化，智能交通系统将呈现以下发展趋势：

• 集成化与协同化 ：未来的智能交通系统将更加注重各子系统之间的集成和协同工作。例如，ATIS系统将与CAWS系统、ATMS系统等进行深度融合，实现信息的共享和交互，为驾驶员提供更加全面和准确的信息。
• 智能化与自主化 ：人工智能和机器学习技术将在智能交通系统中得到更广泛的应用，使系统能够自动学习和适应不同的交通场景。例如，自动驾驶技术将不断发展，车辆将具备更高的自主决策能力，能够在复杂的交通环境中安全行驶。
• 人性化与个性化 ：设计将更加注重驾驶员的需求和体验，提供更加人性化和个性化的服务。例如，根据驾驶员的习惯和偏好，定制导航路线和信息显示方式；为老年驾驶员和特殊需求人群提供更加便捷和安全的驾驶辅助功能。

以下是一个mermaid流程图，展示智能交通系统未来发展趋势的关系：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(智能交通系统):::process --> B(集成化与协同化):::process
    A --> C(智能化与自主化):::process
    A --> D(人性化与个性化):::process
    B --> E(信息共享与交互):::process
    C --> F(人工智能应用):::process
    D --> G(个性化服务):::process

8. 应对智能交通系统发展挑战的策略

尽管智能交通系统具有巨大的发展潜力，但在实际发展过程中也面临着一些挑战，需要采取相应的策略来应对。

• 技术研发与创新 ：加大对智能交通技术的研发投入，鼓励科研机构和企业开展合作，共同攻克技术难题。例如，加强对自动驾驶技术、传感器技术和通信技术的研究，提高系统的性能和可靠性。
• 法规与标准制定 ：制定完善的法规和标准，规范智能交通系统的设计、开发和应用。例如，明确自动驾驶车辆的法律责任和安全标准，确保系统的安全性和合法性。
• 用户教育与培训 ：加强对驾驶员和公众的教育与培训，提高他们对智能交通系统的认识和接受度。例如，开展宣传活动，介绍智能交通系统的功能和优势；为驾驶员提供相关的培训课程，帮助他们掌握系统的使用方法。

9. 结论

智能交通系统作为未来交通发展的重要方向，对于缓解交通拥堵、提高交通安全和减少环境影响具有重要意义。通过对智能交通系统各子系统的介绍和人机交互问题的分析，我们可以看到，在设计和开发智能交通系统时，必须充分考虑人机交互的因素，确保系统的安全性、可用性和易用性。

同时，我们也应该关注智能交通系统的未来发展趋势，积极应对发展过程中面临的挑战。通过技术研发、法规制定和用户教育等多方面的努力，推动智能交通系统的健康发展，为人们创造更加便捷、安全和绿色的交通环境。

以下是一个表格，总结应对智能交通系统发展挑战的策略：
| 挑战 | 策略 |
| — | — |
| 技术难题 | 加大研发投入，开展合作研究 |
| 法规缺失 | 制定完善的法规和标准 |
| 用户接受度低 | 加强教育与培训，开展宣传活动 |

总之，智能交通系统的发展前景广阔，但需要我们共同努力，不断探索和创新，才能实现其最大的价值。