為你『點贊』，未來智能汽車竟然可以這麼玩

來自專欄汽車HMI9 人贊了文章

隨著物聯網和社交網路服務的廣泛滲透，道路上駕駛員之間的關係可能變得更為透明，使社交信息能夠穿透汽車的鋼殼，用一種更富情感化的方式表達出來。為了通過技術和新的交互方式豐富駕駛員的駕駛行為，本文引入了一個概念，讓駕駛員通過手勢互動來表達對其他駕駛員禮貌駕駛行為的讚賞。

關鍵詞：自然用戶界面，C2C通信，社交計算，手勢交互，增強現實

通常駕駛行為本身發生在周圍有其他駕駛員的環境之下， 這意味著駕駛員需要相互配合從而共享基礎道路設施。 然而，當駕駛員在駕駛汽車之時，只有很少的溝通渠道可以支持彼此的配合和交互。本文提出的為其他駕駛員點贊，不僅可以排解無聊，也可以釋放孤獨和壓力。 該研究提出了一個基於駕駛員到駕駛員的通信和社交網路系統，使用戶能夠表達對附近駕駛員在路上的禮貌行為的讚賞，展示了一個針對此概念的基於手勢的交互系統，並列出了將原型集成在駕駛模擬器的用戶測試結果。

為其他駕駛員的行為「點贊」

在之前的一項研究中，有超過二十人討論了三十種不同的「社交汽車」想法， 「為其他司機『點贊』」成為最具前景的概念之一。 這個想法認為「你可以給其他司機一個「喜歡」或「不喜歡」（類似於網路視頻的支持&不支持）。 超過一半的參與者傾向於只接受「喜歡」這一個功能，因為他們認為「不喜歡」可能被濫用。該概念應用於駕駛模擬器進行了更深入的研究和探索。

交互設計

當前的車載人機界面（HMI）可以完成傳統的車載任務，如導航、娛樂和手機通話等任務，但在本文的研究情境下，HMI系統必須使駕駛員能夠與周圍的車輛進行溝通交流來完成社交互動，目前的交互系統在這種情境下似乎無法運行，但這種概念已經成為當下車載HMI研究領域熱門話題。也為手勢交互提供了一種重要的參考。

使用手勢界面進行車內交互可以減少視覺負荷，從而提高駕駛的安全性。 手勢的優點是它不需要與另一個界面進行物理交互。 Althoff等人研究了17種不同的手勢和6種不同的頭部姿勢，並將它們用於車載信息娛樂系統的複雜交互中，以增強手勢的表現力。 Mahr等設計了一套簡化的微型手勢（共三種），適用於手放在方向盤上的情況。 但是，所有這些方法僅僅是替換菜單結構中的現有控制項，他們沒有引入只有通過手勢交互才能實現的用例，例如與環境中對象的直接交互。

指示性手勢是一種指示環境中物理實體的自然方式，標誌性手勢也是一種通過相對的手的位置和手的運動軌跡來表達空間和物體之間關係的交互方式。 Rümelin等人提出了汽車中手勢交互的一種輕量形式，他們製作了一個原型，能夠通過深度相機識別駕駛員指向擋風玻璃外的物體。經過一系列實驗室實驗，識別率達到96％。在他們的系統中，系統通過音頻反饋確認指向操作之前，駕駛員的手必須保持在穩定位置。結果表明，保持時間越短，用戶的容忍度越高，並且「在街道上選擇物體」這一任務的反饋是積極的。 Fujimura等人提出了一種駕駛員與環境互動的系統，結合3D平視顯示器（3D-HUD）的視覺反饋，使駕駛員能夠在保持對方向盤掌握的同時指向外部目標。不過，相比於在環境中提示對象，他們的手勢沒有提供更多的語義信息，需要進一步的操作才能完成一項具體任務。

「點贊」行為的操作流程

在本文涉及的研究中，主要任務是向附近的目標車輛表達感謝。 為此設計了一個交互流程將選擇目標和傳達「喜歡」的操作結合在一個手勢中，通過增強現實顯示給予駕駛員清楚的視覺反饋。

「點贊」交互行為操作的流程可分為3個步驟（圖1）：

步驟1：駕駛員處於正常駕駛狀態。 當手勢感測器（可能設置在儀錶板前面）沒有檢測到除操縱汽車之外的任何手勢時，HUD處於待機狀態或顯示主要駕駛信息，例如速度和導航。

步驟2：駕駛員想給道路上其他駕駛員點贊。 駕駛員從方向盤上鬆開一隻手，伸出拇指，給目標車一個「贊」。 這一舉動將激活平視顯示器（HUD），顯示出附近車輛並在其上作圓圈標記。作為游標的拇指icon會顯示駕駛員手的相對位置。

步驟3：駕駛員用拇指指向目標車，並伸直手臂以確認「點贊」操作。 系統識別此動作並提供視覺和音頻反饋。

駕駛模擬器上的研究

該研究創建了評估該概念的一套裝置，將手勢感測器，投影儀與駕駛模擬器集成為一體。 駕駛模擬器系統包括了方向盤，座椅，踏板和六個17寸屏幕等設備（圖2）。

在這項研究中，使用了一個Leap Motion控制器，它固定於方向盤上以跟蹤參與者的手勢。 計算機模擬器將附近汽車位置的協調數據實時傳輸到外部筆記本電腦，筆記本電腦通過大功率投影儀直接在模擬器屏幕上投影UI圖形。 筆記本電腦上運行的應用程序使用Processing語言開發。 驅動程序的後面設置了一個錄像機，記錄整個過程以供進一步分析。

圖3.1-3.3顯示了駕駛模擬器中手勢交互的3個步驟。

圖3.1

圖3.2

圖3.3

實驗設計

10名參與者（7名男性，3名女性; 年齡為26至30歲，平均27.6歲，均具有超過5年的駕駛經驗）參加了測試。 首先，他們了解了研究主題後， 接受了15分鐘的培訓來熟悉系統。 測試場景是一條筆直的高速公路，有3個車道。 要求被試抬起手，伸出拇指，在駕駛時給隨機車輛「點贊」。 之後，給出一系列任務：

1.參與者必須在高速公路上跟隨一輛速度為110公里/小時的汽車並保持250米的距離。 然後他們需要將距離改為200米，150米，100米，並在這些距離時分別給前車3個「贊」。 2.從右車道趕超前車。 當他們與剛超過的車輛距離為50米時，需要給後方車輛一個「贊」。3. 重新返回慢車道，等待後面的車完成超車並在30米處給它一個「贊」。 每位參與者完成5輪任務後還需要完成採集主觀工作量，感知可用性和用戶體驗的問卷，以及為了總結得出問題，偏好程度和整體反饋的採訪。

結果分析

主觀工作量表使用NASA TLX（任務負荷指數）問卷評估主觀工作量。六個維度的評級均為低至中等（圖4）。

易用性：使用系統可用性量表（SUS）評估感知可用性。 總分為73.5，與平均SUS分數相比，該分數可以認定為「好」。相比於平均值(P=0.068 and 0.013) ，反映可學性的兩項指標 「不需要技術支持」和「不需要學習很多內容」獲得了很高的分數。

用戶體驗：AttrakDiff 有助於評估該系統的享受性質量（HQ）和實用性質量（PQ）。 AttrakDiff調查問卷的結果表明，該系統在享受和實用質量方面均被評為相當積極（圖6）。 該產品的整體印象頗具吸引力，但在享受性質量方面仍有改進的空間，用性也是如此。

討論

概念的評估：參與者非常積極地評估了這一概念，從享受和實用質量的積極評分中可以看出這一點。 有趣的是，超過一半的參與者想要添加「不喜歡」功能。

使用視覺反饋映射手勢：Fujimura等人將系統中的通信（組合手勢和3D-AR顯示）劃分為兩個觀點：允許駕駛員輸入信息並向駕駛員提供反饋。 在研究中，參與者通過「喜歡」手勢提供輸入，該手勢會被Leap Motion感測器識別; 由增強現實顯示信息提供反饋，包括作為投射在模擬器屏幕上的游標：「喜歡」icon。 自然用戶界面將輸入和輸出組合在一起。 最自然的方法是刪除「喜歡」游標並使司機能夠用手直接與其他汽車互動。 然而，這可能在駕駛環境中引起另一個問題：用戶拇指的焦點平面不同於目標的焦點平面，可能增加視覺干擾並降低選擇的準確性。 這一問題將會在未來的研究中通過其他原型得到驗證。

減少視覺干擾：大多數參與者認為干擾的主要來源是視覺反饋。 在這種情況下，當「點贊」操作成功時，粒子效應顯示會直接覆蓋目標車（如圖3.3所示）。 許多參與者抱怨這遮擋了他們的視野。 一些參與者建議將視覺反饋移動到目標汽車的頂部，因為道路上的景象應始終清晰。 另一個由2位參與者提及的重要因素涉及2D圖形元素。場景中的反饋信息是一個疊加在3個元素中的2D圖形。 測試結束後，我們重新設計了一個包含3D元素，能夠更好的融入場景中的更為簡潔的「點贊」反饋icon。 當我們向幾位參與者展示時，新的視覺設計獲得了更多有針對性的反饋。

語義&易學性：根據參與者的陳述，「點贊」的手勢設計非常直觀且易於記憶，這與SUS調查問卷中反映可學性的兩個項目結論一致。此外，他們也熟悉投影在屏幕上的拇指圖標，因為它被Facebook和Instagram等社交網路廣泛使用。但一位參與者認為，如果將來有許多APP，可能需要不同的手勢來控制不同的APP，所以人們可能需要記住許多不同的手勢。一個更好的解決方案是單個手勢可適用於多個APP，系統可基於情境理解語義。例如，系統不僅可以識別你的拇指，還可以像「喜歡」操作一樣向別人揮手。在其他情況下，伸出拇指並揮手可能代表「確認」和「取消」命令。

結論&未來工作

這項研究展現並評估了一個駕駛員可以提供有關其他駕駛員駕駛行為的積極反饋的概念。 從評分中可以看出這一概念得到了參與者的認同。 此外，該研究基於手勢的交互設計，小樣本量的調查表明，手勢交互與增強現實視覺反饋相結合，可以使駕駛員在有限的工作量和容易接受的可用性的情況下，表達對他人駕駛行為的欣賞。

這項研究還有些因素沒有評估，如任務完成時間，錯誤率和視覺干擾等問題， 此外，該研究對駕駛行為的影響也沒有分析，樣本量小也是一個問題。然而，值得注意的是，為其他駕駛員「點贊」這一行為意味著我們的駕駛行為可能被其他駕駛員「喜歡」。 下一步，該研究將轉換視角，調查駕駛員對於接收到其他駕駛員對自己的評估反饋的感受，從而更廣泛深入的研究駕駛過程中的社交行為。

原文鏈接："Liking" other Drivers Behavior while Driving

進一步研究：Likes/Dislikes on the Road – a social car story

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