基于可拓設(shè)計(jì)的駕駛?cè)硕嗄B(tài)情緒感知裝置研究

費(fèi)德意，馮 桑

（廣東工業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，廣東 廣州 510006）

駕駛?cè)说鸟{駛情緒狀態(tài)將直接影響其行車感知與操作穩(wěn)定性，因此設(shè)計(jì)一種可以對(duì)駕駛?cè)饲榫w狀態(tài)進(jìn)行全面、準(zhǔn)確感知與識(shí)別的車載裝置已成為目前研究的熱點(diǎn)。目前此類研究多數(shù)都是針對(duì)生理信號(hào)或行為信號(hào)展開的。其中，生理信號(hào)是個(gè)體情緒對(duì)外界應(yīng)激的直接表現(xiàn)，有利于排除個(gè)體差異因素，具有較高信效度。易慧等[1]通過提取心電信號(hào)并濾波，達(dá)到了較好的情緒識(shí)別效果。鐘銘恩等[2]發(fā)現(xiàn)駕駛?cè)俗笥翌~葉腦電信號(hào)在不同情緒狀態(tài)下有明顯變化。Sharma等[3]研究了應(yīng)力傳感器，并可用于監(jiān)測駕駛員壓力水平。然而，這類檢測方法需要接觸人體，如腦電信號(hào)一般要通過電極帽進(jìn)行采集，對(duì)駕駛造成一定干擾，埋下了安全隱患。相比下，行為信號(hào)的采集無需接觸身體，易在行車中被獲取。謝卓然等[4]采用USB工業(yè)相機(jī)采集人臉圖像以獲取駕駛?cè)吮砬樘卣鲾?shù)值，通過映射判斷其情緒狀態(tài)。馬興民等[5]認(rèn)為情緒狀態(tài)可由外在面部表情體現(xiàn)，并采用表情識(shí)別實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能，但存在一些誤差。

僅通過某種單一信號(hào)的檢測手法或方案顯然無法保證檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和系統(tǒng)的穩(wěn)定性，車載情緒識(shí)別裝置更多應(yīng)依賴多模態(tài)信息。為開發(fā)多模態(tài)的情緒識(shí)別系統(tǒng)，于申浩等[6]從面部圖像和脈搏信號(hào)中提取特征，識(shí)別駕駛員的路怒情緒。Poria等[7]對(duì)文本、語音、面部表情融合的多模式情感分析研究進(jìn)行了綜述。劉鵬[8]通過融合面部表情和語音對(duì)駕駛?cè)寺放Y進(jìn)行了研究。Katsis等[9]使用面部肌電圖、心電圖、呼吸和皮膚電活動(dòng)來綜合評(píng)估駕駛?cè)饲榫w狀態(tài)。

然而，在對(duì)不同模態(tài)的情緒感知裝置進(jìn)行組合時(shí)，多數(shù)研究者僅憑個(gè)人經(jīng)驗(yàn)從單一的技術(shù)角度考慮，缺乏相應(yīng)的綜合分析與論證，無法確保多模態(tài)情緒識(shí)別裝置的合理組合及有效落地。可拓設(shè)計(jì)是借助于可拓論與可拓創(chuàng)新方法等進(jìn)行產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)并處理設(shè)計(jì)過程中的矛盾以尋求較優(yōu)方案的設(shè)計(jì)理論與方法，作為可拓工程的一個(gè)重要方向，已在工程技術(shù)、信息科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[10]。

在可拓設(shè)計(jì)論三個(gè)創(chuàng)造法[11]基礎(chǔ)上，吳培旭等[12]提出多功能產(chǎn)品創(chuàng)造法，為多功能產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì)提供了一套有章可循的設(shè)計(jì)步驟。姚干勤等[13]提出可拓重構(gòu)設(shè)計(jì)方法以滿足客戶對(duì)產(chǎn)品造型風(fēng)格的需求,避免了造型設(shè)計(jì)中由設(shè)計(jì)師主觀意識(shí)依賴過強(qiáng)和客觀知識(shí)使用不足造成的缺陷。王體春等[14]為提升大型復(fù)雜產(chǎn)品方案結(jié)構(gòu)配置的設(shè)計(jì)效率和質(zhì)量,提出了一種基于可拓本體概念的快速設(shè)計(jì)可拓模式框架。李仔浩等[15]基于逆向設(shè)計(jì)建立了一種新型模型化與定量化相結(jié)合的產(chǎn)品創(chuàng)意生成流程化方法，并應(yīng)用于發(fā)電機(jī)創(chuàng)新設(shè)計(jì)，提高了設(shè)計(jì)效率[16]。郭恒發(fā)等[17]提出了一種融合可拓學(xué)與TRIZ的產(chǎn)品設(shè)計(jì)創(chuàng)意生成方法，提高了創(chuàng)新效率及優(yōu)度評(píng)價(jià)的科學(xué)性。祁鈺茜等[18]利用物元分析理論與層次分析法對(duì)憤怒駕駛狀態(tài)及程度進(jìn)行辨識(shí)，證明可拓理論用于交通安全分析是可行的。

因此，本文綜合考慮經(jīng)濟(jì)性、部署難易度、可靠性等因素，采用可拓設(shè)計(jì)理論，尋求開發(fā)多模態(tài)情緒識(shí)別系統(tǒng)的最優(yōu)方案。

1 構(gòu)建基元模型

駕駛員行車過程中的情緒識(shí)別對(duì)象包括語音、面部表情、姿態(tài)等行為信號(hào)和腦電、心電等生理信號(hào)。若想開發(fā)一款情緒多模態(tài)識(shí)別裝置，必須充分利用各類傳感器特性并科學(xué)組合。首先將情緒檢測裝置M的功能用事元A表示，再根據(jù)發(fā)散樹生成的事元定義出情緒檢測裝置的類物元。

上述類物元涉及7類傳感器、3類安裝位置、信息準(zhǔn)確度、信噪比和采集難度，根據(jù)單一情緒檢測裝置的檢測對(duì)象進(jìn)行歸類，可得出以下具體產(chǎn)品物元。

2 物元重組關(guān)系分析與可拓變換

2.1 物元重組關(guān)系分析

本文所研究的情緒感知模塊屬于行車中的實(shí)時(shí)系統(tǒng)，主要執(zhí)行數(shù)據(jù)采集和濾波等預(yù)處理功能，具體的情緒計(jì)算分析交由車載域控制器甚至云端進(jìn)行后處理。因此，不同檢測裝置間的兼容性較強(qiáng)，不存在互斥關(guān)系。但將具有不相關(guān)關(guān)系的物元組合在一起，只會(huì)造成成本上的提高，組合實(shí)施的具體功能效果需要根據(jù)各個(gè)組成物元的信息準(zhǔn)確度、信噪比、采集難度來進(jìn)行綜合決定。

單一檢測裝置所包含的3種安裝位置各不相同，但駕駛室前端、車體以及駕駛員身體之間的裝置安設(shè)互不干涉，可兼容于同一目標(biāo)車輛，根據(jù)物元關(guān)系的定義可知其安裝位置間為不相關(guān)關(guān)系。

由重組關(guān)系的定義可得，面部表情、聲音、姿態(tài)檢測裝置三者的重組關(guān)系為相似關(guān)系，電信號(hào)、體溫、脈搏檢測裝置間的重組關(guān)系也為相似關(guān)系，駕駛行為檢測與這兩者間為不相關(guān)關(guān)系。

根據(jù)以上分析，列出各拓展產(chǎn)品的重組關(guān)系如表1所示，其中R表示相似關(guān)系的個(gè)數(shù)，N表示不相關(guān)關(guān)系的個(gè)數(shù)。

表1 重組關(guān)系拓展統(tǒng)計(jì)Table 1 Statistical table of restructuring relationship expansion

2.2 利用可拓變換生成產(chǎn)品創(chuàng)意

由表1可知，面部表情檢測、聲音采集、姿態(tài)動(dòng)作三者間均含有相似關(guān)系，將這三者放在一起進(jìn)行開發(fā)將會(huì)充分利用相似關(guān)系以節(jié)約成本，同理，體溫、脈搏、電信號(hào)同樣具有這種聯(lián)系。而駕駛行為檢測與其余幾項(xiàng)檢測裝置均無法構(gòu)成相似關(guān)系，但由于它的存在也不影響駕駛員操作及其余檢測，即不與其余檢測裝置互斥，因此也可以作為一種檢測之外的補(bǔ)充。但是，若同時(shí)采用面部表情檢測和體溫脈搏或電信號(hào)檢測，由于這兩者為不相關(guān)關(guān)系，不會(huì)有成本上的節(jié)約，而且由于圖像檢測放置于駕駛室前端可能會(huì)干擾駕駛員視線，電信號(hào)檢測需要與駕駛員相互接觸，這或多或少影響駕駛員的操作，所以這兩種檢測方式同時(shí)進(jìn)行是不太合理的。

在重組獲得創(chuàng)意時(shí)，各情緒信號(hào)同時(shí)傳輸存在相應(yīng)傳感器接收頻率不一致的問題，可通過濾波器進(jìn)行同步或改變后處理模塊處理頻次等方式解決。除此之外，各檢測裝置相關(guān)物元間不發(fā)生傳導(dǎo)變換，因此只需對(duì)應(yīng)變換其安裝位置即可。

根據(jù)以上分析，利用可拓變換方法可獲得多種檢測裝置的設(shè)計(jì)創(chuàng)意。

創(chuàng)意3 在保留創(chuàng)意1不與駕駛?cè)松眢w直接接觸的優(yōu)勢上，將駕駛行為檢測裝置與創(chuàng)意1所述復(fù)合檢測裝置進(jìn)行結(jié)合，引入車體信息源，生成新的含檢測對(duì)象特征元的一維分物元。

由表1可知安裝位置間屬不相關(guān)關(guān)系。根據(jù)創(chuàng)意1的安裝位置對(duì)創(chuàng)意3的安裝位置特征做增加變換

創(chuàng)意4 對(duì)創(chuàng)意2引入車體信息源，形成以駕駛行為、體溫、脈搏、電信號(hào)檢測為一體的產(chǎn)品創(chuàng)意，其含檢測對(duì)象特征元的一維分物元表示為

根據(jù)創(chuàng)意2的安裝位置對(duì)創(chuàng)意4的安裝位置特征元做增加變換。

3 優(yōu)度評(píng)價(jià)與方案選取

選取由2.2節(jié)所確定的如下4種新產(chǎn)品構(gòu)思方案進(jìn)行優(yōu)度評(píng)價(jià)。

在行車過程中，不同的情緒信號(hào)有不同的檢測方法。這些方法存在著信號(hào)采集難度、途徑和準(zhǔn)確性、信噪比和裝置成本上的差異，如果簡單地將其糅合在一起，將會(huì)造成生產(chǎn)成本上的冗余或感知效果不理想。表2對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行了初步對(duì)比分析。

表2 對(duì)情緒識(shí)別不同信號(hào)的比較Table 2 Comparison of different signals for emotion recognition

根據(jù)表2，采用優(yōu)度評(píng)價(jià)方法[11]選擇適合的評(píng)價(jià)特征對(duì)上述4種方案進(jìn)行評(píng)價(jià)擇優(yōu)。

考慮所采集的信息與情緒關(guān)聯(lián)的強(qiáng)弱，將信息準(zhǔn)確度定為評(píng)價(jià)特征；考慮在汽車工業(yè)的量產(chǎn)問題，將裝置成本作為評(píng)價(jià)特征，由于相關(guān)產(chǎn)品的原理、生產(chǎn)工藝與產(chǎn)品質(zhì)量等特性相差過大，成本難以界定具體數(shù)值，設(shè)廠商的預(yù)期成本為c；考慮所采集信息是否便于降噪提取，將信噪比設(shè)為評(píng)價(jià)特征；考慮在實(shí)際行車過程中裝置處于所要求的安裝位置上是否便于數(shù)據(jù)采集，將采集難度作為評(píng)價(jià)特征。由此確定4個(gè)對(duì)應(yīng)的一級(jí)衡量指標(biāo)為

根據(jù)上文提到的各方案共軛部確定其等級(jí)并進(jìn)行綜合優(yōu)度計(jì)算。結(jié)合表2 可得到各方案關(guān)于MI1的關(guān)聯(lián)度為

比較上述優(yōu)度評(píng)價(jià)結(jié)果，其中C(Z3)的值最大，方案3的優(yōu)度評(píng)價(jià)最佳，即將駕駛行為檢測、面部表情檢測、聲音采集、姿態(tài)動(dòng)作檢測功能進(jìn)行組合。通過查找方案3的物元模型，得到該方案的傳感器架構(gòu)為相機(jī)、麥克風(fēng)及輪速計(jì)、IMU組合，安裝位置為駕駛室前端及車體。該方案采集難度低，信息準(zhǔn)確度高，中等信噪比且成本處于合理的范圍內(nèi)。

4 總結(jié)

針對(duì)駕駛?cè)说那榫w檢測感知問題，本文探究了車載駕駛?cè)硕嗄B(tài)情緒感知裝置的較優(yōu)組合方案。通過可拓設(shè)計(jì)中的多功能產(chǎn)品創(chuàng)造法，從各單一檢測裝置入手逐步推導(dǎo)出一系列組合方案，對(duì)所得方案進(jìn)行了優(yōu)度對(duì)比判斷，最終得到了較優(yōu)方案。

隨著模式識(shí)別、人工智能、車載系統(tǒng)等技術(shù)的高速發(fā)展，在未來相關(guān)研究得到新進(jìn)展或問題的需求發(fā)生改變時(shí)，針對(duì)駕駛員行車過程中情緒檢測識(shí)別的實(shí)驗(yàn)方法和檢測手段也將不斷更新與進(jìn)步，本文所得的最優(yōu)解也將不再適用，但依然可以通過采用或迭代本文所提供的可拓分析方法更新方案。高級(jí)別的無人駕駛技術(shù)受法律、倫理等因素限制，落地仍需較長時(shí)間，人車交互共駕場景將長期存在。本文提出的駕駛?cè)饲榫w檢測裝置組合方案的分析設(shè)計(jì)方法可以推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)品的落地，為駕駛?cè)松?cái)產(chǎn)安全提供有力的保障。