摘 要

现代智能汽车对车载反馈系统的智能性和安全性都提出了更高的要求，老套的车载反馈系统已经不能满足现代人对安全性、智能化的要求。如何设计最优的车载人机交互系统，是现在急需解决的问题。许多车主期待未来的智能化汽车能够提供更加安全、更加智能的反馈系统。近年来，随着中国脑机接口研究的不断深入，脑机接口在生活中的应用受到越来越多的关注。而汽车作为当代人每天必不可少的交通工具，脑机接口研究和车载智能系统关联的出现变得顺其自然。

本文借助程序设计软件 QT首先设计了智能车人机交互反馈界面雏形，界面包括了视觉反馈、听觉反馈以及脑电分析，然后通过10组实验分别进行了视觉反馈以及听觉反馈，本文通过分析驾驶员对不同车载反馈系统的反应速度、反应正确率以及脑电波的差异来指导最优人机交互反馈系统的设计。分析对比了两种反馈方式的优缺点以及有效性，所得结果对研究智能驾驶系统人机交互的有效内容和方式具有重要指导意义。

本文对视觉反馈、听觉反馈的形式和脑电数据分析做了初步的探索性工作，主要包括了使用QT软件进行反馈界面的结构设计，使用E-PRIME软件设计驾驶员反馈实验，使用ANALYSER软件分析脑电数据等。研究结果表明：人机交互反馈系统的有效性与视觉反馈的图形，颜色构成有很大关联，不同的图形结构，颜色组成将导致驾驶员反馈速度，反应时间和响应精度的差异。除此之外，听觉反馈中不同的音乐区别不大，不同的警报声对驾驶员反馈情况的影响没有视觉反馈大。

关键词：脑机接口；人机交互系统；视觉反馈；听觉反馈

Abstract

Modern intelligent cars put forward higher requirements for the intelligence and safety of the vehicle feedback system. The old-fashioned vehicle feedback system can no longer meet the requirements of modern people for safety and intelligence. How to design an optimal vehicle-mounted human-computer interaction system is an urgent problem to be solved. Many car owners expect future smart cars to provide a safer, smarter feedback. In recent years, with the continuous deepening of the research on brain-computer interface in China, the application of brain-computer interface in life has received more and more attention. Because the car is an indispensable means of transportation for the contemporary people, the emergence of the brain-computer interface research and the in-vehicle intelligence system has become natural.

In this paper, the programming software QT was used to design the prototype of the intelligent human-computer interaction feedback interface. The interface included visual feedback, auditory feedback and EEG analysis. Then, through 10 sets of experiments, visual feedback and auditory feedback were respectively carried out. The design of the optimal human-computer interaction feedback system was guided by the response speed, the correct response rate and the difference of brain waves of different on-board feedback systems. The advantages and disadvantages and effectiveness of the two feedback methods were analyzed and compared. The results obtained had important guiding significance for studying the effective content and method of human-computer interaction in intelligent driving systems.

In this paper, the preliminary exploratory work on visual feedback, auditory feedback form and EEG data analysis was made, including the use of QT software for feedback interface structure design, using E-PRIME software to design driver feedback experiments, using ANALYSER software analysis EEG data, etc. The results indicated that the effectiveness of the human-computer interaction feedback system was closely related to the visual feedback graphics and color composition. Different graphic structures and color components would lead to differences in driver feedback speed, response time and response accuracy. In addition, the different music in the auditory feedback was not much different, and the different alarm sounds have no visual feedback on the driver feedback.

Key Words：Brain-computer interface, human-computer interaction system, visual feedback, auditory feedback

目录

学位论文原创性声明 1

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 4

1.1课题研究目的及意义 4

1.1.1课题背景 4

1.1.2 研究目的 2

1.1.3 国内外研究现状 3

1.1.4课题研究意义 4

1.2 本文主要研究内容 4

1.3 本文研究思路 5

第2章 汽车人机交互界面需求特点探究 6

2.1人机交互界面 6

2.1.1 人机交互界面设计概况 6

2.1.2 人机交互界面视觉要素组成 6

2.1.3 人机交互界面可用性与用户认知 6

2.2 人机交互界面中颜色对用户的影响 7

2.3 人机交互界面布局对用户的影响 8

2.4 汽车人机交互安全性需求分析 9

2.4.1 用户需求基本理论 9

2.4.2 驾驶场景分析 9

2.5 本章小结 9

第3章 智能驾驶人机交互界面原型设计 10

3.1 界面原型设计及设计工具 10

3.2 视觉模块设计 10

3.3 听觉模块设计 10

3.4 本章小结 11

第4章 智能驾驶人机反馈界面原型评估 12

4.1 反馈界面可用性测试目的 12

4.2 反馈界面可用性测试材料与方法 12

4.2.1 测试对象选择 12

4.2.2 界面视觉反馈元素选择 13

4.2.3 反馈界面原型可用性测试流程 13

4.2.4 实验程序说明 14

4.2.5 可用性测试数据分析 14

4.3 初版方案可用性测试实验结果 15

4.3.1 可用性实验数据 15

4.3.2 用户访谈结果 16

4.4 可用性实验结论 17

4.4.1 E-PRIME实验结论 17

4.4.2 用户访谈结论 19

4.5 本章小结 19

第5章 总结与展望 20

5.1 总结 20

5.2 展望 20

参考文献 22

附录 23

附录A QT反馈界面原型代码 23

附录B E-PRIME实验运行截图 28

致谢 29

第1章 绪论

1.1课题研究目的及意义

1.1.1课题背景

近年来，随着中国汽车保有量的不断增长，人们越来越多地要求车载人机交互系统。汽车的智能化也使车载系统的功能更加复杂。但是，由于智能驾驶汽车发展时间短，目前国内外主要致力于智能驾驶汽车技术的改进，对人机交互界面的研究较少。现有的智能驾驶汽车所搭配的交互系统仍然和传统汽车类似，由于智能驾驶汽车需要司机对汽车的注意力的下降，现有的人机交互系统已经不能满足司机的需要。目前的车载人机交互系统或者操作不便利，功能少，或者增加驾驶员认知负荷，导致驾驶分心，所以改善和丰富驾驶体验和创造智能安全的驾驶环境，是非常有研究意义的。

此外，疲劳驾驶一直是重大交通事故的主要原因之一，疲劳驾驶造成的死亡人数每年占人身伤害事故的14.9％^[1]。因此，如何防止疲劳驾驶尤为重要。驾驶疲劳影响驾驶员的警觉和安全驾驶能力,驾驶疲劳问题己经引起世人的关注,西方发达国家投入巨大的人力、物力广泛开展了驾驶疲劳的研究工作^[2]。随着近几年传感器技术，计算机技术，网络技术以及脑电技术的不断发展使疲劳驾驶的监测成为可能^[3]，使用此信息，可以判断驾驶员的精神状态和车辆的安全性，避免事故的发生。目前，有关驾驶员疲劳驾驶时脑电信号特征的初步研究。对比清醒状态和通过在静态条件下眨眼并坐在椅子上获得的休眠EEG，获得判断驾驶员是否处于疲劳状态的基础。

近年来，国内外脑机接口研究也取得了突破性进展（脑机接口（Brain computer interface,BCI）是一种将人类大脑与计算机，通过脑电波结合起来，实现实时读取脑电波、并在获取脑电波的基础上对脑电波进行分析以得到所需数据。随着现代计算机技术的飞速发展，脑机接口与计算机软件的结合使这个组合的应用前景无限广阔，在人机信息交互、脑状态检测、教育与游戏等领域都有着广泛的应用前景^[5]。而通过脑电波来指示人的意图来操纵一个机构的研究，在近年来也得到了巨大的进步。例如用脑电波的波动来指挥轮椅的行动在日本的实验室中运用想象活动过程中所被记录的脑电刺激，然后将用户意图运动与脑电波刺激进行匹配，以这种脑电波刺激为指令实现对轮椅的控制。尽管这种实现方式目前阶段还存在很多问题，例如用户需要长时间的训练才能做到让人满意的精度、使用必须涂导电膏来增强信号等，但是随着这些问题随着技术的发展的解决，脑控车技术的应用会有光明的前途。

1.1.2 研究目的

随着现代科技技术的高速发展，当今社会已经进入大数据时代，作为人与计算机交互的枢纽，人机交互界面已经成为这个系统的关键一环。但是随着数据量的加大，现在的人机交互界面面临着简化数字结构，提高用户提取信息速度的困难，如何让用户实现对大数据环境下数字界面的信息分层、快速过滤以及高效决策、使用户简历快速信息感知和高效信息交互，使大数据平台下数字界面可用性研究的关键问题^[5]。

人机交互界面作为用户从信息系统读取信息的主要渠道，一旦出现显示错误，会导致重大的人力物力损失。从世界上50年来国内外军事事故来看，由于信息显示和人机交互因素造成的事故占绝大多数。由此可见，如何有效提高人机交互中用户从系统中提取信息的正确率以及提取速度是保障用户使用安全的重要措施。由于人机交互系统的设计由设计师完成，因此在硬件设备相同的条件下，如何设计人机交互界面会极大的影响用户使用系统的效率、以及舒适程度。

在设计人机交互界面的过程中，可用性实验成为人机交互设计流程的关键环节。通过可用性实验评估人机交互界面原型的有效性、合理性与可靠性，以可用性实验的结果来指示接下来界面的设计修正。界面的可用性评估方法包括主观评估法、绩效评估法、数学模型评估法、综合理论评估法和生理实验评估法^[4]。本文中主要采用前两种评估方法用来指导接下来的设计。

1.1.3 国内外研究现状

研究人机交互界面的可用性评估之前，必须对界面中每一个设计模块进行可用性评估与研究，从人机交互界面的组成模块与人与系统的沟通方式，海内外学者已经做了很多研究工作。李亮之提出的“色彩工效学”这个新概念，尝试解决了人机交互界面中的色彩问题。王海燕等人使用眼动追踪技术对人机交互界面的布局方式进行了深入的研究^[16]。此外，除了人机交互界面的设计，对于驾驶员脑电波的判断这方面，海内外学者也有了新的突破性进展。目前国内外对驾驶员疲劳驾驶时的脑电信号特点已有了初步的研究，EEG信号是目前对疲劳检测而言最为精确，最为有效的指示信号，脑电反馈信号（Electroencephalo-grahic Feedback, EEG feed back）是由大脑不同位置的脑电波动，这个波动包括脑电波的振幅和震动的频率组成，其中有四种波形在人类的大脑中持续不断的产生，分别是delta,theta,alpha和beta波四种^[5]，人的意识状态是出于什么情况由这四种波的活动决定。Delta波的频率小于4Hz，这种波形主要在人进入深度睡眠时起作用；theta波的频率在4-8Hz之间，这种波在人进入梦乡时占主导；alpha波的频率在8-13Hz之间，这种波在人处于安放松时占主导地位；beta波的频率大于13Hz，这种波在人集中注意力时占主要地位。目前国内外利用EEG信号来进行人疲劳状态的检测已经有很多的研究资料，例如悉尼大学健康研究中心已经采集了驾驶员在不同驾驶时期的EEG信号，并且进行了数据处理^[2]，将静止条件下睁眼和坐在椅子上得到的清醒状态和瞌睡状态的脑电图进行对比，得到了判断驾驶员是否处于疲劳状态的依据。在数字界面可用性的脑电生理评估硏究中，Abibullaev等针对不同的界面视觉观察任务，将大脑血液动力学信号进行归类，实现设计分类方法与脑电技术的结合^[6]。

1.1.4课题研究意义

设计车载人机交互系统和疲劳驾驶预警系统，都需要将驾驶员的感受排在首位。本次毕业设计的目标是在现有技术条件下，通过设计实验，与驾驶员进行访谈，调查驾驶员对信息呈现位置的需求以及对车载功能的需求，提升驾驶员驾驶的舒适度，确定合理的智能驾驶界面布局。同时，将基于脑电的疲劳驾驶监控系统集成到车辆智能人机交互系统中，并通过分析受试者的脑电信号，评估驾驶员认知负荷和疲劳程度，并帮助分析驾驶员对交互系统信息的提取速度和准确度，设计出最优、最符合驾驶员的驾驶习惯的交互系统的布局方式、反馈方式和反馈内容。

1.2 本文主要研究内容

智能人机交互系统界面的设计主要有三个方面：一是基础反馈界面结构的设计，二是反馈界面中的视觉反馈模块设计，三是反馈界面中听觉反馈模块设计。受限于汽车中控台普遍的窄长形状的特点，中控台屏幕设计为横屏界面。对于人机交互系统布局的设计，首先通过研究资料设计人机交互界面原型，然后进行E-PRIME可用性实验，测试驾驶员对不同交互系统信息布局与视觉反馈模块的反应速度，提取信息的准确程度来综合评定交互系统的优劣。

关于智能汽车人机交互系统界面中的视觉反馈模块的设计，是基于驾驶员在 E- PRIME实验中的实验情况，通过分析不同图形在实验中驾驶员的反馈情况，分析得到最优的视觉设计。听觉实验用类似步骤进行。

通过此次毕业设计，期望完成以下内容：

（1）进行脑电神经反馈实验，比较听觉、视觉等反馈方式的优缺点，设计最适合驾驶环境的神经反馈方式；

（2）对反馈系统的性能进行评估，提取描述系统可调节性、适应性、准确性、稳定性、鲁棒性、自适应性的指标；

（3）设计信息双向智能传递的内容、形式及时机，实现系统的最优设计；

拟采用的技术方案及措施：

（1）通过Eprime软件，对显示界面布局原型进行测试；

（2）建立疲劳驾驶预警系统的运行机制和交互界面；

（3）整理所做工作，并对其进行分析、完善及讨论。

1.3 本文研究思路

本文研究流程如下图1.1所示

图1.1 研究流程图

第2章 汽车人机交互界面需求特点探究

2.1人机交互界面

2.1.1 人机交互界面设计概况

人机交互是一门涵盖了设计学、计算机科学、人机工程学、心理学、社会科学等领域的交叉性科学。在进行人机交互设计时，不仅需要研究使用者的特点，研究人的能力与特征，更要考虑人在使用系统的周边环境，使用者的心理、生理状态。近年来，随着计算机科学的逐步发展和完善，现代人对人机交互界面的要求越来越高，对人机交互的设计水平提出了更高的要求；随着电子信息、互联网通信等新兴技术的不断发展，人机交互也得到了极大的拓展，逐渐演变成一门具有极强交叉性的新兴学科^[3]。

使用者的因素指的是目标客户的操作模型；系统设备因素指的是承载界面以及视觉、听觉输入输出设备；交互环境因素是指用户在使用交互系统时所处的客观环境的情况。

以上是毕业论文大纲或资料介绍，该课题完整毕业论文、开题报告、任务书、程序设计、图纸设计等资料请添加微信获取，微信号：bysjorg。

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