基于人工智能技术的车载交互设计方法研究

2022-09-11

随着互联网时代的到来和AI人工智能的兴起, 基于网络大数据的新技术不断涌现。人机交互设计可以通过人工智能, 实现“所想即所得”, “所用即所见”[1], “所见即所闻”的生态乌托邦, 物尽其才, 人尽其用, 达到智能人性化的交互新模[2]。机器深度学习技术是人工智能的核心研究领域, 主要研究如何利用计算机系统在数据样本中寻找规律, 从而构建出具有“举一反三”泛化能力的模型。对许多具体的任务, 只要收集到足够多的高质量数据样本, 就可以利用机器学习技术构建出达到或接近人类顶级专家水准的模型[3]。

在复杂多变的驾驶环境中, 驾驶者消耗最多的认知资源是视觉认知[4]。因此针对驾驶者视觉集中的车载信息交互界面进行深入分析, 并提出一种模拟人工智能技术的车载交互设计方法, 即通过人工记录不同年龄段、性别的多组测试者的车载信息交互数据, 同时根据计算机操作日志记录测试者的访问数据。根据测试对象的关注度和访问频率对数据进行分析整理, 得出测试对象的操作习惯等个性化特征信息, 对交互设置的操作优先级进行重新排列组合, 通过新的交互设置模式主动匹配操作者的操作习惯[5]。本文章使用的试验流程图如图1, 具体操作步骤如下:

第一阶段、人车交互数据的采集与数据库的构建。

通过测试对象在交互过程中眼球停留在不同界面的时间, 采集人车交互过程中的视觉信息数据;并对人车交互的操作数据进行采集。构建以测试者为单位的人车交互用户数据库, 并根据性别、年龄段对数据库进行分类。

第二阶段、数据库的更新与功能转化。

本阶段主要研究测试者的交互习惯, 并对测试数据库进行更新和功能转化。

测试者的关注度和访问频率数据直接反应了测试者的操作习惯, 因此, 根据关注度和访问频率的高低次序对数据库中的数据进行重新排序, 并更新的数据库的数据架构。同时将车载信息交互界面的设置与数据库中的数据架构进行同步更新, 实现功能的转化。

第三阶段、测试模拟人工智能技术的智能式车载信息交互模式。

通过上一个阶段, 每个测试者的数据库已经被重新构建, 相应的交互信息设置理论上更偏向测试者的操作习惯。因此, 结合系统可用性量表分析测试者对新的车载信息交互界面的使用体验[6], 对交互设计的可用性和满意度进行详细地分析和度量, 进而探讨基于人工智能技术的智能式车载信息交互模式的实用性。本研究基于人工智能技术、眼动追踪技术, 构建了智能式车载信息系统界面设计原型测试实验, 提出了未来车载信息交互界面设计的相关原则, 对未来人车交互设计具有重要的指导意义。

摘要：现阶段车载交互系统虽然由机械化进化到全面电子化, 但信息交互设置仍然是相对固定的。驾驶者实现熟练操作往往需要花费很多时间, 因此, 人与汽车的交互模式仍然停留在人主动适应汽车的状态, 从真正意义上讲并未达到交流互动的目的, 同时对驾驶者的驾驶专注度有不利影响。本文章提出一种模拟人工智能技术的车载信息系统界面设计方法, 以实现车载信息交互界面符合驾驶者的操作习惯, 使驾驶者更加专注于汽车驾驶, 对未来车载交互设计具有重要的指导意义。

关键词：人工智能,汽车,交互设计