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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明涉及自动驾驶车辆与道路使用者的人机交互技术领域，具体为一种自动驾驶车辆车外人机交互界面评价方法，在评价时，从自动驾驶车辆动态行为、交互模式、交互场景因素方面，针对车外人机交互的可用性，根据有效性、效率和满意度三个要素决定系统可用性，结合自动驾驶车辆与道路使用者的交互特征，分别针对三个要素提出对应的评估指标，以及各评估指标的量化方法；特别是引入了脑电数据、血氧数据、皮肤电数据、眼动数据等，对车外人机交互界面进行了客观评价，根据分层计算评价结果，设计最优的车外人机交互界面，通过车外人机交互界面将必要的信息传递给道路使用者，再基于对界面信息的识别和理解，高效、准确地决策交通行为，保证交互安全。

主权项：1.一种自动驾驶车辆车外人机交互界面评价方法，其特征在于：评价步骤包括：S1:评价指标体系构建；设置三个一级评价指标，包括有效性、效率和满意度；有效性包括两个二级指标：信息认知、行为决策；其中，信息认知由一个三级主观指标信息认知正确性进行度量；效率包括两个二级指标：感知效率和决策效率；其中，感知效率由两个三级客观指标注视时间和注视点数量进行综合度量，决策效率由一个三级客观指标决策时间进行度量；满意度包含三个二级指标：情绪负荷、认知负荷和体验指数，其中，情绪负荷由四个三级客观指标眨眼频率、呼吸频率、实时心率和皮肤电导水平进行综合度量；认知负荷由三个三级客观指标脑电功率谱比值、前额叶rSO2、注视熵和一个三级主观指标主观认知负荷进行综合度量；体验指数由四个三级主观指标审美体验、功能体验、交互体验和信任体验进行综合度量；S2:根据评价指标进行评级指标的测量1信息认知采用信息认知正确性进行度量，信息认知正确性是指道路使用者对车外人机交互界面表示的自动驾驶车辆行为意图的理解是否正确，通过实验后的开放式问题进行度量，理解正确赋值5分，理解错误赋值1分；2行为决策采用行为决策正确性进行度量，行为决策正确性是指道路使用者在认读车外人机交互界面后，做出的交通行为决策是否正确，通过实验过程中观察道路使用者的行为决策是否正确，决策正确赋值5分，决策错误赋值1分；3感知效率是指道路使用者从发现自动驾驶车辆至感知到车辆行为意图的效率，采用注视时间和注视点数量进行综合度量，采用轻量化可穿戴眼动仪采集眼动数据；31注视时间是指道路使用者在认读车外人机交互界面时，注视从开始到结束的时间间隔，道路使用者在车外人机交互界面上的注视时间越长，表明视觉信息搜索、获取信息、理解信息效率越低，则感知效率越低。32注视点数量是指道路使用者在认读车外人机交互界面时注视点落在界面范围内的数量，道路使用者在车外人机交互界面上的注视点数量越多，表明视觉搜索效率越低，则感知效率越低；4决策效率采用决策时间进行度量，决策时间是指从开始看到自动驾驶车辆至做出交通行为决策的时间间隔，决策时间越短，则决策效率越高，采用高清摄像机、计时器等设备进行数据采集；5情绪负荷是指道路使用者认读车外人机交互界面过程中情绪的紧张程度，采用眨眼频率、呼吸频率、实时心率和皮肤电导水平进行综合度量；51眨眼频率与情绪负荷存在线性相关性，当道路使用者认读车外人机交互界面时，其眨眼频率越高，则情绪负荷越高，采用可穿戴眼动仪采集数据，眨眼频率计算公式如下： 其中，BF表示交互期间的眨眼频率，EBF表示交互时间内总的眨眼次数，t表示交互时间；52呼吸频率在执行复杂的任务或处于压力状态时，会出现强力呼吸或过呼吸的现象，当道路使用者认读车外人机交互界面时，其呼吸频率越高，则情绪负荷越高，采用呼吸贴片传感器采集数据，呼吸频率计算公式如下： 其中，RR表示交互期间的呼吸频率，ERR表示交互时间内总的呼吸次数，t表示交互时间；53实时心率，实时心率越大，表明情绪负荷越大，当道路使用者认读车外人机交互界面时，其实时心率均值越高，则情绪负荷越高，采用多通道生理仪进行数据采集；54皮肤电导的强弱程度与汗腺分泌量呈正相关，汗腺的分泌受温度和生理心理活动两种主要因素的影响，特别是生理心理反应性泌汗受交感神经作用，神经活动增强时汗腺分泌量增加，皮肤电导水平增大；采用多导仪进行数据采集，当道路使用者认读车外人机交互界面时，其皮肤电导水平越高，则情绪负荷越高；6认知负荷是指道路使用者认读车外人机交互界面过程中的认知压力大小，采用脑电功率谱比值、前额叶rSO2、注视熵和主观认知负荷进行综合度量；61脑电功率谱比值可评价道路使用者在认读车外人机交互界面过程中的认知负荷，主要通过头皮前额叶区域的θα的功率谱比值进行评价，θ波是指脑电信号中频率为4-7Hz的波段，α波是指脑电信号中频率为8-13Hz的波段，通过对脑电信号进行频谱分析，得到不同任务和基准下的θ波和α波的平均功率，θα的功率谱比值越高，表明测试任务产生的认知负荷越大，采用脑电仪采集脑电数据，脑电功率谱比值计算公式如下： 其中，EER表示脑电功率谱比值，Pθ表示θ波的功率谱值，Pα表示α波的功率谱值；62前额叶rSO2是前额叶局部血氧饱和度，与颈静脉球部血氧饱和度有很高的相关性，可用于量化分析认知负荷，在道路使用者认读车外人机交互界面的过程中，前额叶rSO2值越大，则认知负荷越大，采用功能性近红外光谱技术采集数据；63注视熵表示在给定的观看时间内注视位置的不确定性，相较于其他眼动指标，注视熵的测量值具有不受外部因素影响的优点，通过可穿戴眼动仪采集数据，在道路使用者认读车外人机交互界面的过程中，注视熵越大，则认知负荷越大，注视熵的计算公式如下： 其中，E为注视熵；v为注视区域数量；Pi为被试注视区域u的概率，u＝1,2,·…·v；7主观认知负荷采用NASA-TLX量表进行主观认知负荷评分，共6个指标：脑力要求、体力要求、时限要求、自我表现、努力程度、受挫感。8体验指数是指道路使用者对车外人机交互界面的主观体验评价，体验指数通过审美、功能、交互、信任四个维度进行表征，采用审美体验量表测量审美体验指标，采用功能体验量表测量功能体验指标，采用交互体验量表测量交互体验指标，采用信任度量表测量信任度指标。S3:通过评级指标测量进行评价计算：Q1:指标权重一级指标权重为： 其中wi表示第i个一级指标的权重，n表示一级指标的个数；二级指标权重为： 其中wij表示第i个一级指标下第j个二级指标的权重，m表示第i个一级指标下所属二级指标的个数；三级指标权重为： 其中wijk表示第i个一级指标下第j个二级指标下第k个三级指标的权重，q表示第i个一级指标下第j个二级指标下所属三级指标的个数；采用优先关系数量标度法对各指标的相对重要性予以打分，采用0.1～0.9给予数量标度，即将两个指标进行比较：当标度值为0.5时，表明两个指标同等重要；当标度值为0.6时，表明指标1比指标2稍微重要；若值为0.4，则相反；当标度值为0.7时，表明指标1比指标2明显重要；若值为0.3，则相反；当标度值为0.8时，表明指标1比指标2重要很多；若值为0.2，则相反；当标度值为0.9时，表明指标1比指标2极端重要；若值为0.1，则相反；以一级指标权重计算为例，采用专家评分法对一级指标的同级指标：有效性K1、效率K2和满意度K3，进行重要性赋值，aij表示Ki与Kj，其中i，j＝1，2，3；构造模糊互补判断矩阵，模糊互补判断矩阵M为： 对判断矩阵M进行一致性检验，计算矩阵的最大特征根，计算其一致性指标： 查询平均随机一致性指标RIn＝3，取RI＝0.58，计算一致性比率CR： 判断一致性：当CR＜0.1，可以认为矩阵的一致性是可以接受的；采用方根法计算特征向量W’，计算判断矩阵行积后开n次方根，如下公式所示：W′＝[w′1,w′2,…w′i],i＝1,2,…n其中进一步求得一级指标的权重值： 进而得到一级指标的权重值，同理，可得二级指标和三级指标权重；Q2:原始数据处理原始数据处理包括了主观数据处理与客观数据处理两个方面，主观数据通过将多个被试的量表数据取平均值获取，数据范围为1至5分，客观数据均采用函数映射关系fx，将原始数据转化为与主观量表一致的5分制分数，根据大样本实验数据，在评价指标数据服从正态分布，即X～Nμ,σ，以此确定函数表达式： 其中，x表示客观数据的实际值；μ和σ分别表示该类客观数据的均值和标准差；Q3:综合评价 其中，S表示自动驾驶车辆车外人机交互界面的综合评分；Sijk表示三级指标对应的5分制评分。

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