基于AR-HUD的汽車駕駛輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究*

李 卓 周 曉 鄭楊碩

(武漢理工大學(xué)汽車工程學(xué)院 武漢 430070)

基于AR-HUD的汽車駕駛輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究*

李 卓 周 曉 鄭楊碩

(武漢理工大學(xué)汽車工程學(xué)院 武漢 430070)

為改善駕駛員的駕駛分心和認(rèn)知負(fù)荷，提出融入增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的抬頭顯示駕駛輔助系統(tǒng)原型，通過(guò)不同可見度條件下的駕駛員危險(xiǎn)認(rèn)知行為測(cè)試、語(yǔ)義差異法和口語(yǔ)分析法，從客觀與主觀，定性與定量?jī)煞矫鎸?duì)該系統(tǒng)的有效性進(jìn)行評(píng)價(jià).結(jié)果表明，在低可見度條件下，AR-HUD系統(tǒng)可顯著提高駕駛員對(duì)危險(xiǎn)情景的反應(yīng)時(shí)間.實(shí)驗(yàn)結(jié)果部分驗(yàn)證了AR-HUD系統(tǒng)原型的有效性.

AR-HUD；視覺符號(hào)；危險(xiǎn)認(rèn)知行為；評(píng)價(jià)量表

0 引 言

車載信息系統(tǒng)豐富了駕駛員的駕駛體驗(yàn)，由車內(nèi)次級(jí)任務(wù)引起的駕駛分心也嚴(yán)重影響了駕駛員的駕駛效能和交通安全.為減少駕駛員的視覺分心，汽車廠商將抬頭顯示技術(shù)(HUD)應(yīng)用到車上[1-3].與傳統(tǒng)的儀表盤顯示相比，HUD將車況、路況和外界環(huán)境等信息直接投射到擋風(fēng)玻璃上，減少駕駛員因低頭而導(dǎo)致的駕駛分心，提高駕駛安全.據(jù)統(tǒng)計(jì)，HUD可以降低25%車輛碰撞[4].

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)(AR)是在虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)(VR)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種新型的人機(jī)交互技術(shù)，它能將計(jì)算機(jī)生成的虛擬對(duì)象與真實(shí)環(huán)境場(chǎng)景相融合,提供虛實(shí)結(jié)合的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景[5].AR與HUD結(jié)合，可以將識(shí)別到的駕駛安全警示信息直接投影到前擋風(fēng)玻璃上，與真實(shí)的道路環(huán)境相融合，在提高駕駛體驗(yàn)的同時(shí)，也降低了駕駛員的認(rèn)知負(fù)荷，提高危險(xiǎn)認(rèn)知能力.由于其不切斷真實(shí)駕駛情景、虛實(shí)結(jié)合、實(shí)時(shí)交互的特點(diǎn)，將對(duì)未來(lái)汽車輔助駕駛、車載娛樂、導(dǎo)航的發(fā)展起到了強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)作用.

1 AR-HUD 系統(tǒng)原型

1.1 目標(biāo)識(shí)別

AR-HUD系統(tǒng)開始于對(duì)前方障礙物的識(shí)別，包括前方的車輛、行人、交通信號(hào)、車道等.本系統(tǒng)采用毫米波雷達(dá)與CCD攝像機(jī)相結(jié)合的方法，對(duì)前方障礙物進(jìn)行精確檢測(cè)[6].其流程見圖1.

圖1 流程圖

毫米波雷達(dá)獲取的前方有效目標(biāo)信息與CCD圖像傳感器攝像機(jī)獲取的CCD圖像信息相融合，并劃分出可能的障礙物區(qū)域，即感興趣區(qū)域.利用Adaboost算法訓(xùn)練得到級(jí)聯(lián)分類器，對(duì)感興趣區(qū)域的障礙物進(jìn)行精確的識(shí)別.

1.2 信息組織

如果將AR-HUD系統(tǒng)識(shí)別到的信息全部投影到駕駛視野中，不但不會(huì)減少駕駛員的駕駛分心，反而會(huì)干擾真實(shí)的駕駛環(huán)境，造成更為嚴(yán)重的認(rèn)知負(fù)荷.因此，需要對(duì)系統(tǒng)識(shí)別的信息進(jìn)行有效的篩選.

文中AR-HUD系統(tǒng)主要由碰撞警示信息和導(dǎo)航信息兩部分組成.根據(jù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織ISO制定的前碰撞告警系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)規(guī)程ISO 15623，碰撞警示信息主要包括前碰撞警示、車輛并道警示、轉(zhuǎn)彎碰撞警示以及前方行人和非機(jī)動(dòng)車警示.另一方面，系統(tǒng)將CCD圖像與GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航信息相匹配，將轉(zhuǎn)彎、變道、車道偏離的提示信息實(shí)時(shí)投影到道路環(huán)境中.

1.3 視覺設(shè)計(jì)

AR-HUD系統(tǒng)呈現(xiàn)的警示信息需要以視覺符號(hào)的形式呈現(xiàn)在駕駛員視野中.按照危險(xiǎn)等級(jí)的不同，AR-HUD系統(tǒng)被分為預(yù)備碰撞告警和碰撞告警兩種危險(xiǎn)情景.在視覺設(shè)計(jì)的過(guò)程中，需要分別考慮兩種情景下視覺符號(hào)的形狀、顏色、位置、亮度以及顯示間隔，既要能夠引起駕駛員充分的注意，又不能干擾真實(shí)的駕駛環(huán)境，產(chǎn)生額外的駕駛分心[7-8].

AR-HUD系統(tǒng)界面在不同駕駛情景下的視覺符號(hào)見表1.其中預(yù)備碰撞告警采用黃色持續(xù)警示，碰撞告警采用紅色閃爍警示，導(dǎo)航信息采用綠色持續(xù)警示.

表1 AR-HUD系統(tǒng)視覺符號(hào)

1.4 三維注冊(cè)

為了使AR-HUD系統(tǒng)提供的不同駕駛情景的視覺符號(hào)與駕駛員視野相匹配，需要將CCD圖像的坐標(biāo)系統(tǒng)與駕駛員坐標(biāo)系統(tǒng)相匹配，這個(gè)過(guò)程被稱為三維注冊(cè)[9].通過(guò)提取CCD圖像和駕駛員視野圖像中的特征點(diǎn)，利用自動(dòng)匹配方法SIFT/SURF算法匹配這些對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)，以提取共軛點(diǎn).最后，應(yīng)用全息投影變換將所提供的駕駛安全輔助信息投影到駕駛員視野中.

1.5 虛實(shí)融合

經(jīng)過(guò)目標(biāo)識(shí)別，信息篩選，視覺符號(hào)生成以及三維注冊(cè)，AR-HUD系統(tǒng)所提供的駕駛安全輔助信息被投影到駕駛員視野中.投影到前擋風(fēng)玻璃上的信息需要保證日間亮度充足，夜間亮度不刺眼.圖2為系統(tǒng)的界面原型.這些圖片是由駕駛員座椅前方的攝像機(jī)拍攝所得.

圖2 AR-HUD系統(tǒng)界面

該AR-HUD系統(tǒng)的目的是為了減少駕駛員的駕駛分心和認(rèn)知負(fù)荷，提高駕駛安全性.為驗(yàn)證該系統(tǒng)的有效性，通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來(lái)評(píng)估在不同的可見度情景下，AR-HUD系統(tǒng)對(duì)駕駛員危險(xiǎn)認(rèn)知反應(yīng)行為的影響.

2 實(shí) 驗(yàn)

2.1 參與者

被試者是從武漢市隨機(jī)選取的30名駕駛員，其中男性18名，女性12名.被試者被隨機(jī)分配為兩組：AR-HUD組和對(duì)照組.

被試者的平均年齡、駕齡，以及累積駕駛里程見表2.單因素方差分析(ANOVA)的結(jié)果顯示，兩組數(shù)據(jù)無(wú)統(tǒng)計(jì)上的顯著差異.

表2 被試者的年齡、駕齡和累積駕駛里程

2.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

實(shí)驗(yàn)采用動(dòng)態(tài)視頻法評(píng)估AR-HUD系統(tǒng)對(duì)駕駛員典型危險(xiǎn)情景認(rèn)知反應(yīng)行為的影響.以駕駛員的視角，分別在不同人流密度和交通密度的市區(qū)街道和周邊公路，拍攝了多組動(dòng)態(tài)交通視頻.視頻包括日間和夜間兩種不同可見度情景.結(jié)合文獻(xiàn)[4]提出地開發(fā)駕駛員危險(xiǎn)知覺測(cè)試的五原則和交通安全領(lǐng)域相關(guān)專家的建議，對(duì)視頻進(jìn)行篩選和剪輯，最終篩選出10段典型危險(xiǎn)情景視頻片段和一段包含AR-HUD系統(tǒng)全部警示信息的練習(xí)視頻.危險(xiǎn)情景視頻持續(xù)時(shí)間在15～20 s之間，練習(xí)視頻持續(xù)80 s.10段典型危險(xiǎn)情景視頻均包含一個(gè)潛在的道路危險(xiǎn).具體為：日間和夜間駕駛環(huán)境下的追尾，前車變道，側(cè)撞，行人以及易受傷害的非機(jī)動(dòng)車.

實(shí)驗(yàn)設(shè)備見圖3，被試者被要求坐在模擬駕駛器的前方，距離前方80 cm有一個(gè)前擋風(fēng)玻璃.投影儀1將視頻片段投影到最前方的屏幕上，投影儀2將AR-HUD系統(tǒng)提供的警示信息投影到前擋風(fēng)玻璃上，攝像機(jī)被用來(lái)追蹤駕駛員的視野.

圖3 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

在正式實(shí)驗(yàn)前，所有被試者將被要求進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)測(cè)試.其測(cè)試結(jié)果見表3.由表3可知，兩組數(shù)據(jù)無(wú)統(tǒng)計(jì)上的顯著差異.

表3 被試者的平均反應(yīng)時(shí)間

2.3 實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)之初，兩組被試者被要求觀看一段包含AR-HUD系統(tǒng)全部警示信息的視頻，以對(duì)實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、AR-HUD系統(tǒng)界面各視覺符號(hào)的含義有所了解.隨后，進(jìn)行駕駛員危險(xiǎn)認(rèn)知行為的測(cè)試實(shí)驗(yàn).

實(shí)驗(yàn)假設(shè)AR-HUD系統(tǒng)界面能夠有效的幫助駕駛員提高危險(xiǎn)情景的反應(yīng)時(shí)間，因此通過(guò)記錄兩組被試者發(fā)現(xiàn)視頻中交通沖突的時(shí)間來(lái)驗(yàn)證假設(shè).在視頻片段的播放過(guò)程時(shí)，被試者被要求觀察視頻中的駕駛情景，當(dāng)發(fā)現(xiàn)視頻中的交通沖突時(shí)，踩下模擬駕駛器的剎車踏板，并描述此交通沖突.將交通沖突定義為駕駛員預(yù)測(cè)到前方其他道路使用者的行為可能會(huì)引發(fā)危險(xiǎn),采取必要的安全措施以避免發(fā)生交通事故.實(shí)驗(yàn)人員記錄被試者的反應(yīng)時(shí)間以及對(duì)交通沖突描述的口語(yǔ)報(bào)告.隨后，AR-HUD組的被試者被要求完成一份對(duì)AR-HUD系統(tǒng)界面有效性的評(píng)價(jià)量表.評(píng)價(jià)量表的設(shè)計(jì)采用Likert量表法，對(duì)AR-HUD系統(tǒng)界面原型的有效性、干擾性及可靠性性進(jìn)行評(píng)估，其評(píng)價(jià)指標(biāo)分類及對(duì)應(yīng)問(wèn)題見表4.評(píng)價(jià)量表由7個(gè)等級(jí)組成，1代表完全不同意，7代表完全同意.

表4 評(píng)價(jià)量表

3 分析與討論

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

對(duì)比有無(wú)AR-HUD兩種狀態(tài)，駕駛員對(duì)不同危險(xiǎn)駕駛情景的反應(yīng)能力，并結(jié)合評(píng)價(jià)量表的得分，評(píng)估系統(tǒng)的有效性.實(shí)驗(yàn)共收集30名被試者的危險(xiǎn)反應(yīng)時(shí)間和15份有效的評(píng)價(jià)量表.

3.1.1危險(xiǎn)反應(yīng)時(shí)間

被試者的平均反應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)及條形圖見表5和圖4.數(shù)據(jù)顯示，在各危險(xiǎn)駕駛情景中，AR-HUD組的反應(yīng)時(shí)間均低于對(duì)照組，并且數(shù)據(jù)浮動(dòng)更小.利用單因素方差分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行近一步分析(選取顯著性水平ɑ=0.05，查表得F0.05(1,13)=4.67).對(duì)于低可見度視野條件下潛在的側(cè)撞風(fēng)險(xiǎn)，前方行人和非機(jī)動(dòng)車三類危險(xiǎn)情景，兩組數(shù)據(jù)有統(tǒng)計(jì)上的顯著差異.而在正常的可見度條件下，兩組數(shù)據(jù)差異較小.

表5 被試者平均反應(yīng)時(shí)間

圖4 被試者平均反應(yīng)時(shí)間條形圖

3.1.2評(píng)價(jià)量表得分

被試者對(duì)評(píng)價(jià)量表的得分?jǐn)?shù)據(jù)折線圖見圖5，單因素方差分析的結(jié)果顯示，兩組數(shù)據(jù)無(wú)統(tǒng)計(jì)上的顯著差異.數(shù)據(jù)顯示：

1) 夜間條件下的安全警示信息得分比日間提高18%，通過(guò)口語(yǔ)報(bào)告分析可得，在日間，駕駛員一般能夠及時(shí)的發(fā)現(xiàn)潛在的駕駛風(fēng)險(xiǎn)，而AR-HUD系統(tǒng)提供的警示符號(hào)投影到了視野前方，對(duì)前方視野有所遮擋，駕駛員因此不能及時(shí)對(duì)前方障礙物的狀態(tài)作出準(zhǔn)確的判斷.而在低可見度條件下，由于視野模糊，AR-HUD系統(tǒng)提供的警示符號(hào)能很好的提醒駕駛員前方出現(xiàn)的障礙物.

2) AR-HUD系統(tǒng)導(dǎo)航信息視覺符號(hào)覆蓋了整個(gè)車道，并且亮度比較高，遮蓋了真實(shí)的道路狀況.駕駛員容易沉浸在AR-HUD系統(tǒng)中，而忽略了道路中檢測(cè)不到的潛在危險(xiǎn)，例如坑洼、結(jié)冰的路面、較小的障礙物等.

3) 按照不同年齡層來(lái)看，年長(zhǎng)者對(duì)該系統(tǒng)的評(píng)分最低，認(rèn)為真實(shí)的駕駛環(huán)境更加可靠.AR-HUD系統(tǒng)對(duì)駕駛環(huán)境的遮擋反而使駕駛過(guò)程更加緊張.按照不同性別來(lái)看，女性對(duì)該系統(tǒng)的各項(xiàng)評(píng)分均高于男性，認(rèn)為該系統(tǒng)能夠有效的幫助駕駛員判斷潛在的駕駛危險(xiǎn)，使駕駛過(guò)程更加輕松.

圖5 評(píng)價(jià)量表得分折線圖

3.2 結(jié)果討論

實(shí)驗(yàn)結(jié)果部分證明了該系統(tǒng)的有效性，但在正?？梢姸葪l件下，兩組被試者的危險(xiǎn)反應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)并沒有統(tǒng)計(jì)上的顯著差異.原因可能是被試者的數(shù)量較少，數(shù)據(jù)上存在誤差.另一方面，實(shí)驗(yàn)過(guò)程是基于模擬駕駛器進(jìn)行的，盡管這種方法能夠較為簡(jiǎn)單的收集到被試者的反應(yīng)時(shí)間，但仍與真實(shí)的駕駛狀態(tài)有所區(qū)別，造成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)不精確.因而，正?？梢姸葪l件下，AR-HUD對(duì)駕駛員危險(xiǎn)認(rèn)知行為的影響，需要進(jìn)一步的研究.

通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析，總結(jié)系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)需要注意的問(wèn)題：①視覺符號(hào)的設(shè)計(jì)應(yīng)采用簡(jiǎn)潔的形態(tài),尤其應(yīng)注意大小比例,避免與背景物體形成沖突而干擾了駕駛員對(duì)危險(xiǎn)情景的判斷.②視覺符號(hào)的亮度應(yīng)該能夠根據(jù)環(huán)境的變化進(jìn)行調(diào)解，保證其引起駕駛員足夠的注意力的同時(shí)又不會(huì)對(duì)真實(shí)駕駛環(huán)境的產(chǎn)生干擾.

4 結(jié) 束 語(yǔ)

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)與抬頭顯示技術(shù)的結(jié)合，反映了未來(lái)汽車智能化、信息化的重要標(biāo)志，對(duì)未來(lái)輔助駕駛、車載娛樂以及導(dǎo)航的發(fā)展起到強(qiáng)有力的推動(dòng)作用.文中分別從AR-HUD駕駛安全輔助系統(tǒng)的目標(biāo)識(shí)別、信息組織、視覺設(shè)計(jì)、三維注冊(cè)以及虛實(shí)融合模塊進(jìn)行了探索.為驗(yàn)證該系統(tǒng)的有效性，文中設(shè)計(jì)一個(gè)較為完整的測(cè)試實(shí)驗(yàn)，通過(guò)危險(xiǎn)反應(yīng)時(shí)測(cè)試、語(yǔ)義差異法和口語(yǔ)分析法，從客觀與主觀，定性與定量?jī)煞矫鎸?duì)AR-HUD駕駛安全輔助系統(tǒng)進(jìn)行考量.為進(jìn)一步規(guī)范該系統(tǒng)的信息組織準(zhǔn)則和視覺設(shè)計(jì)策略提供理論依據(jù).

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Design and Research of Vehicle Driving Auxiliary System Based on AR-HUD

LIZhuoZHOUXiaoZHENGYangshuo

(SchoolofAutomotiveEngineering,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan430070,China)

In this paper, an in-vehicle augmented reality head-up display driving assistant system prototype was proposed to improve the driver’s visual distraction and cognitive load. In order to examine the effectiveness of this system from both objective and subjective, qualitative and quantitative aspects, an experiment on driver’s risk perception behavior under normal visibility and low visibility conditions was conducted, and an AR-HUD system evaluation scale was introduced. The results show that the AR-HUD system significantly increases the response time of drivers to the risky situations under low-visibility conditions. These experimental results partially confirm the effectiveness of this AR-HUD system prototype. The validity of the AR-HUD system prototype is verified by experimental results.

AR-HUD; visual symbols; risk perception and behavior; evaluation scale

U463.6

10.3963/j.issn.2095-3844.2017.06.007

2017-10-14

李卓(1978—)：男，博士，副教授，主要研究領(lǐng)域?yàn)檐嚿砉こ膛c創(chuàng)新設(shè)計(jì)

*中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(20410953)、2016年度國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金藝術(shù)學(xué)青年項(xiàng)目(16cg170)資助