智能汽车人机交互

全彩印刷，印装精美
十四五国家重点出版物规划项目
吉林大学智能汽车方向知名专家力作

汽车智能座舱及内部人机交互技术是驾驶员与车辆信息沟通的关键， 是智能汽车必备的功能化配置， 也是提升车辆驾乘人员的用户体验感、产品性能品质与品牌竞争力的关键因素。本书结合汽车座舱的发展变革与趋势， 面向物理信息人机交互的体验优化， 重点围绕智能座舱基础技术、多模态人机交互技术、驾驶员状态感知技术、自动驾驶控制权人工接管技术、智能汽车车外人机交互技术等几个核心内容进行论述。通过对本书的学习， 读者能够熟悉并掌握智能座舱关键技术与优化驾乘体验的核心基础知识。本书适合汽车电子工程师阅读使用， 也可供大专院校车辆工程专业师生阅读参考。

胡宏宇，吉林大学卓越工程师学院副院长，唐敖庆特聘领军教授，博士生导师，汽车工程学院汽车人机交互与智能协同研究中心主任，美国加州大学伯克利分校访问学者，长期从事汽车智能化与人性化方面的研发工作。兼任IEEE智能交通系统人因技术委员会委员、中国汽车工程学会智能座舱分会委员、中国人类工效学学会智能交互与体验分会委员等。承担国家、省部级及企业合作课题30余项，获得吉林省科技进步二等奖（序1）、中国汽车工程学会科技进步一等奖（序2）、中国智能交通协会科技进步二等奖（序2），吉林省优秀博士学位论文指导教师等荣誉。

高镇海，吉林工业大学车辆工程专业博士，西安交通大学控制科学与工程专业博士后。现任吉林大学汽车底盘集成与仿生全国重点实验室主任（曾任吉林大学汽车工程学院院长），兼任中国汽车工程学会常务理事、汽车技术教育分会主任、国家智能网联汽车创新中心特聘专家。主要研究方向为汽车底盘设计与控制、智能驾驶与智能人机交互。相继承担了国家科技部重点研发计划、973、863、自然科学基金重大/面上、教育部科学技术研究重点项目、吉林省重点科技攻关项目等国家与省部级项目16项和一汽、上汽、长城、长安、亚大机电等国内主要整车企业与零部件企业横向协作项目20余项。以第一/通讯作者发表SCI/EI检索论文100余篇，授权发明专利20余项，出版《汽车智能辅助驾驶系统技术》中国科协全国优秀科技工作者、中国汽车工业优秀科技人才、中国汽车工程学会会士，获省部级科学技术进步一等奖3项（2项排名第1，1项排名第2）。

沈传亮，吉林大学教授，博士生导师。美国弗吉尼亚理工大学车辆系统与安全研究中心博士后。兼任中国汽车工程学会数字化与智能制造工作委员会专家，中国汽车工程学会越野车技术分会专家，吉林省工业设计协会副理事长，长春市决策委员会委员。主要从事座舱智能化、智能人机交互和智能网联汽车等方面的研究工作。参与编写及翻译学术著作4部，主持国家自然科学基金2项，博士点基金1项，吉林省科技厅自然科学基金2项等。获得中国汽车工程学会科技进步一等奖、吉林省科技进步二等奖、汽车智能座舱领先科技成果奖。

前言

第1章 绪论

1.1 人机共融的智能汽车时代

1.2 智能汽车定义与分级

1.3 智能汽车人机交互

参考文献

第2章 自动驾驶汽车乘坐舒适性评价研究

2.1 引言

2.2 乘坐舒适性定义与影响因素

2.2.1 乘坐舒适性定义

2.2.2 乘坐舒适性的影响因素

2.3 自动驾驶汽车乘坐舒适性量化指标

2.3.1 主观量化指标

2.3.2 基于汽车参数的量化指标

2.3.3 基于生理信号的量化指标

2.3.4 基于乘员行为的量化指标

2.4 自动驾驶汽车乘坐舒适性评价模型

2.4.1 心理物理学模型

2.4.2 生物力学模型

2.4.3 统计学模型

2.4.4 基于学习的评价模型

2.5 垂向振动条件下的乘坐舒适性评价研究

2.5.1 研究方法

2.5.2 数据分析

2.5.3 结果讨论

2.6 结论及展望

参考文献

第3章 基于生理信息的驾驶疲劳分析

3.1 引言

3.2 基于心电R-R间期的驾驶疲劳识别及预测

3.2.1 驾驶疲劳识别模型的建立

3.2.2 实车试验设计与数据采集

3.2.3 数据分析

3.2.4 案例分析

3.2.5 结论

3.3 基于反应时间和操作时间的驾驶员状态识别

3.3.1 研究背景及研究现状

3.3.2 基于贝叶斯的驾驶状态概率表征模型构建

3.3.3 试验设计与数据收集

3.3.4 驾驶员疲劳识别模型的建立

3.3.5 模型评价

3.3.6 结论

参考文献

第4章 基于主客观数据的汽车人机交互界面表面触觉反馈方法

4.1 引言

4.2 物理按钮数据采集与处理分析

4.2.1 测试系统

4.2.2 物理按钮分类与数据采集

4.2.3 数据处理与分析

4.2.4 基于按钮力学特征进行触觉渲染

4.3 复位按钮的顺应性再现

4.3.1 顺应性颗粒法和复位按钮力与加速度关系

4.3.23 种复位按钮触觉反馈方法的比较

4.43 种类型虚拟按钮匹配实验

4.5 结论

参考文献

第5章 L3级自动驾驶接管过程驾驶员情景意识与操纵绩效研究

5.1 引言

5.2 自动驾驶接管过程解析

5.2.1 自动驾驶接管过程

5.2.2 非驾驶相关任务

5.2.3 接管请求

5.2.4 情景意识

5.2.5 自动驾驶接管绩效及影响因素

5.3 自动驾驶接管过程非驾驶任务对驾驶员情景意识

影响研究

5.3.1 实验设计

5.3.2 测量指标

5.3.3 结果分析

5.3.4 结论

5.4 自动驾驶接管过程可视化辅助规划信息对接管绩效的影响

5.4.1 实验设计

5.4.2 测量指标

5.4.3 结果分析

5.4.4 结论

参考文献

第6章 L3级自动驾驶接管过程的方向触觉引导模式研究

6.1 引言

6.2 方法

6.2.1 参与者

6.2.2 设备

6.2.3 驾驶场景

6.2.4 接管请求

6.2.5 非驾驶相关任务

6.2.6 因变量

6.2.7 试验流程

6.3 结果

6.3.1 接管时间

6.3.2 最大方向盘转角

6.3.3 方向盘转角标准差

6.3.4 最大横向加速度

6.3.5 用户体验

6.3.6 问卷数据分析

 结论

参考文献

第7章 L3级自动驾驶接管时间预测

7.1 引言

7.2 相关工作

7.2.1 现有接管数据集

7.2.2 接管时间预测

7.3 接管时间预测数据集

7.3.1 参与者

7.3.2 实验设备

7.3.3 实验设计

7.3.4 实验步骤

7.3.5 数据标注与注释

7.4 研究方法

7.4.1 符号与定义

7.4.2 视频时序特征提取

7.4.3 跨模态特征融合

7.5 实验研究

7.5.1 数据处理

7.5.2 实验设置

7.5.3 评价指标

7.6 结果与讨论

7.6.1 对比实验

7.6.2 模型结构消融实验

7.6.3 网络输入特征的消融研究

7.7 结论及展望

参考文献

第8章 高级自动驾驶车外人机交互研究

8.1 引言

8.2 相关工作

8.2.1 概述

8.2.2 实验方法

8.2.3 交互效果评价方法

8.2.4 研究目的

8.3 方法

8.3.1 实验步骤

8.3.2 实验设计

8.3.3 参与者

8.4 结果

8.4.1 客观数据分析

8.4.2 主观数据分析

8.5 讨论

8.5.1 车辆速度和距离

8.5.2 eHMI形式

8.5.3 eHMI颜色

8.6 结论及展望

参考文献

第9章 融合场景语义的智能座舱驾驶员交互意图预测

9.1 引言

9.2 相关工作

9.2.1 意图预测

9.2.2 大语言模型

9.2.3 语义信息融合

9.3 方法论

9.3.1 数据集构建

9.3.2 场景语义生成

9.3.3 模型架构

9.4 实验与结果

9.4.1 实验设置

9.4.2 性能比较

9.4.3 融合策略比较

9.4.4 消融实验

9.4.5 案例分析

9.5 结论

参考文献