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下一代車輛需要安全的人機界面

2021-03-26
來源:互聯(lián)網(wǎng)
關(guān)鍵詞: 汽車 人機界面

  簡介

  在當今現(xiàn)代汽車的中控屏上,幾乎看不到機械表盤、儀表和開關(guān)的樣子。但不久以前,還靠模擬儀表和表盤顯示必要的信息,例如速度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速和冷卻液溫度等。今天,您可能會在汽車前排的顯眼位置看到時尚的玻璃面板,有些看起來更像是平板電腦而不是車輛儀表盤。具有人機界面(HMI)的中控屏顯得新潮時尚,觸摸屏現(xiàn)在已成為標配??梢杂盟鼈儗Ш降叫碌哪康牡亍⒃O置車輛的高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)功能或選擇車內(nèi)氛圍燈的顏色。智能手機通過Android Auto和Apple CarPlay等應用,借助USB或藍牙?緊密集成到人機界面中。對于汽車制造商而言,觸摸屏人機界面開創(chuàng)了替換機械表盤、按鈕和開關(guān)并提升車輛內(nèi)飾美感的新時代。

  汽車人機界面設計的關(guān)鍵因素

  安全是所有汽車人機界面設計的一個關(guān)鍵因素。界面操作不應分散駕駛員的注意力,應直觀易懂,如果可能,部分功能應在車輛行駛時禁用。選擇想聽的音樂專輯或閱讀短信都是不必要的操作,這些操作會使駕駛員將視線從前方路面移開。汽車人機界面現(xiàn)在可提供的眾多功能使分散注意力的可能性大大增加,這促進了法規(guī)和國際標準的制定。比如ISO 15005:2017規(guī)定人機界面操作需要的時間應在1.5秒以內(nèi),目前這方面標準雖然仍處于起步階段,但正在不斷完善。例如,大眾汽車的人機界面會監(jiān)視駕駛員的使用情況,如果駕駛員花太多時間訪問不同的功能(如在通訊錄中搜索聯(lián)系人或嘗試閱讀新聞),會向他們發(fā)出警告。

  汽車人機界面中觸摸屏控件的使用受到越來越多來自安全方面的質(zhì)疑。語音控制正在成為人機界面輸入和控制的一種更安全、更可行的選擇,盡管語音識別確實存在一些技術(shù)上的挑戰(zhàn)。

  除了改善前排美觀性之外,汽車人機界面的另一個驅(qū)動因素是提供簡單易用的直觀界面來訪問許多綜合功能,在半自動和全自動駕駛汽車中尤其如此。與傳統(tǒng)的燃油車相比,電動和混合動力汽車需要許多不同的顯示內(nèi)容,因此軟件驅(qū)動的觸摸屏人機界面是其理想選擇。在上面的例子中,需要在用戶界面(UI)和用戶體驗(UX)設計上下越來越多的功夫來創(chuàng)建內(nèi)容豐富且易于使用的人機界面。

  多年來,汽車制造商已經(jīng)了解到,人機界面特別能打動消費者,UI/UX是決定購買的重要因素。嵌入式軟件的開發(fā)人員可能對開發(fā)定制圖標、符號和字體不屑一顧,但是對這些細節(jié)的關(guān)注非常值得。

  對于駕駛員和乘客,從舒適性功能和內(nèi)部照明到平衡發(fā)動機性能和燃油經(jīng)濟性,人機界面可以讓車輛功能個性化以投其所好。讓我們回顧一下所采取的一些技術(shù)以及設計團隊所面臨的極端溫度和濕度挑戰(zhàn)。

  流行的汽車人機界面技術(shù)

  人機界面需要兩項基本技術(shù):顯示器(通常為LCD屏幕)以及輸入或控制方法。觸摸屏是一種經(jīng)過證明的人機界面方法,采用的是疊在LCD屏幕上方薄層的投射電容式觸摸(PCAP)感應。使用機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡的語音識別是另一種輸入方式,因為對駕駛員安全更有利,正在迅速得到普及。使用觸摸屏的其他技術(shù)包括觸覺、手勢、接近度和力度偵測。隨著應用處理器越來越強大,使用眼動追蹤算法來提供輸入控制可能越來越有吸引力。

  語音識別

  汽車研究公司Tractica表示,基于人工智能的車載語音識別人機界面助手的使用將在未來幾年顯著增加,到2025年將形成一個價值46億美元的全球市場。不包括Apple Siri和Google Assistant等智能手機助手應用,估計有80%的汽車人機界面將集成語音識別系統(tǒng)。語音命令已被常規(guī)用于控制媒體功能和找到去往目的地的最快路線。語音識別依賴于機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡的使用,遞歸網(wǎng)絡模型最適合這種目的。我們可能已經(jīng)熟悉我們的智能手機語音助手,但是它們依靠云端近乎無限的計算資源將語音轉(zhuǎn)換為命令操作。要將語音識別應用到可靠性至關(guān)重要并且無法保證蜂窩連接的汽車環(huán)境中,則需要本地推理。為在網(wǎng)絡邊緣實現(xiàn)高性能、低功耗計算,人們已經(jīng)在進行大量的處理器和推理引擎創(chuàng)新,這些發(fā)展將大大推進車載功能。更先進的神經(jīng)網(wǎng)絡帶來了更全面的自然語言算法,可以更可靠地聽懂方言,并且更善于消除背景噪聲。除人工智能外,還需要數(shù)字信號處理來消除背景道路噪聲、胎噪和風噪。語音識別是一種比較保險的方式,可以避免駕駛員分心并提高道路安全性。

  觸控

  PCAP觸摸屏是一項成熟的技術(shù),在汽車應用中已得到廣泛采用。多點觸摸屏控制器集成電路可用于管理最大25英寸的大屏幕,例如,特斯拉使用的就是15英寸的縱向觸摸屏。LCD屏幕需要滿足環(huán)境光線快速變化(幾秒間就從晴天路面進入昏暗隧道)的要求。高亮度、高對比度的LCD屏幕對于開發(fā)車輛的人機界面來說至關(guān)重要。較大的屏幕尺寸比較小的面板更可取,后者在使用時更可能分散駕駛員的注意力。UI/UX設計至關(guān)重要,因為提供的信息過多同樣也會分散駕駛員的注意力。將經(jīng)常使用的控件始終放在相同位置的結(jié)構(gòu)化UI/UX可以最大限度減少分心,從而提高實用性和安全性。

  現(xiàn)在,多點觸摸控制器已成為標配,大多數(shù)控制器IC都集成了對縮放 (pinch and stretch) 等觸摸手勢的偵測功能。傳統(tǒng)的實體按鈕也被軟件中實現(xiàn)的按鈕、滾輪和滑塊功能取代。提示聲在操作過程中向用戶提供反饋。

  觸摸屏方法的便利性通過使用一些創(chuàng)新功能得到了進一步增強。觸覺傳感器是一種振動或旋轉(zhuǎn)的微機械元件,可為向戶提供反饋。接近偵測基于電容感應技術(shù),能夠在手指接近LCD面板時偵測到??梢杂盟鼇黹_啟屏幕或打開選擇菜單?,F(xiàn)在有一項相對較新的觸摸屏增強技術(shù),即在顯示疊層添加一層壓電膜來偵測施加的壓力或觸摸力。力度偵測可實現(xiàn)3D用戶體驗,簡化部分應用的UI,或者與觸覺配合,提供更加主動的反饋機制來模擬按下實體按鈕。

  用于汽車應用的觸覺傳感器也在不斷發(fā)展,空中觸覺有望帶來完全不同且可能更加安全的用戶體驗??罩杏|覺將人手跟蹤機器學習算法與超聲揚聲器矩陣集成在一起。揚聲器發(fā)出可以由揚聲器陣列整形的超聲波形,在控制表面上方幾英寸形成人手可以感覺到的超聲“實體”。例如,可以投影出一個指尖可以感覺和握住的圓形控制旋鈕。然后,人手跟蹤算法可以偵測特定的手勢或動作,例如旋轉(zhuǎn)旋鈕。這種創(chuàng)新的虛擬觸控UI為眾多無接觸應用提供了巨大的潛力,非常適合汽車應用。

  汽車人機界面設計挑戰(zhàn)

  汽車人機界面的操作環(huán)境帶來了一些挑戰(zhàn)和技術(shù)上的考量。首先,極端溫度和濕度等環(huán)境因素以及溫濕度的快速變化都可能導致冷凝或靜電。觸摸屏特別容易在有源表面上形成水滴,或者在濕潤手指操作時變得潮濕。通常,這會導致控制動作不穩(wěn)定或控制器IC完全停止工作?;覊m和污垢也會導致觸控器活動紊亂,但是通過擦拭表面可以輕松去除多余的顆粒物。靜電永遠不會與敏感電子設備相安無事,因此觸控器和LCD的各個方面都必須符合汽車ESD標準。所有組件還必須在最高85°C的工作溫度和AEC-Q200/Q100耐壓方面獲得汽車認證。環(huán)境光線的變化很大,軟蓬車尤其如此,從晴天下的路面開入昏暗的隧道時,顯示屏的亮度需要快速補償。

  對于語音和言語識別來說,需要濾除來自其他車輛乘員的外來噪聲、高頻胎噪和低頻機械隆聲。來自打開車窗的風噪以及空調(diào)或暖氣孔發(fā)出的呼呼聲也需要得到處理。在前排區(qū)域使用多個麥克風,加上數(shù)字信號處理,將有助于最大程度地減少不必要的可聞噪聲。

  確保人機界面符合相關(guān)技術(shù)標準是整個設計和開發(fā)過程中的關(guān)鍵優(yōu)先事項。汽車級組件的使用必不可少,而按照EMI/EMC標準進行測試同樣重要。在當今的車輛中,無線通信無處不在,其中以Wi-Fi、蜂窩和藍牙協(xié)議最為流行。媒體播放器、觸摸屏和ADAS功能受到干擾的可能性很高。此外,電動汽車的傳動鏈會產(chǎn)生大量的高頻開關(guān)信號和高dV/dt瞬變,如果處理不當,后者有可能會對敏感電子設備造成永久性損壞。

  如果人機界面參與ADAS功能操作,則還要達到功能安全性要求。汽車功能安全性標準ISO 26262檢驗控制車輛操作的任何基于軟件的系統(tǒng)是否有潛在風險。對風險的評估涵蓋潛在危害、其發(fā)生的可能性以及系統(tǒng)如何規(guī)避風險。

  結(jié)論

  汽車人機界面已成為現(xiàn)代汽車的重要組成部分。它們控制和提供令人驚艷的功能,包括從車載媒體娛樂、無線連接、通信到導航等方方面面。其中大多數(shù)使用觸摸屏作為主要輸入方式。然而,隨著高性能的下一代應用處理器和推理引擎問世,基于自然語言人工智能的語音識別正在迅速發(fā)展。


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