智能鏟運(yùn)機(jī)造型設(shè)計(jì)及眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)

韓宇翃，張子正

智能鏟運(yùn)機(jī)造型設(shè)計(jì)及眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)

韓宇翃，張子正

（北京工業(yè)大學(xué)，北京 100124）

通過眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)對(duì)造型設(shè)計(jì)過程中區(qū)域的重要性和優(yōu)先級(jí)進(jìn)行確認(rèn)，為礦山開采設(shè)備造型設(shè)計(jì)過程提供更充分的數(shù)據(jù)支撐和理論依據(jù)。追蹤被試眼動(dòng)軌跡和生理數(shù)據(jù)，得出視覺熱點(diǎn)圖和視覺軌跡圖，分析用戶對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品特征的視覺關(guān)注點(diǎn)的排布情況，運(yùn)用實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果對(duì)整體造型各個(gè)區(qū)域進(jìn)行優(yōu)先級(jí)劃分，以此指導(dǎo)設(shè)計(jì)要素之間的主次和順序，指導(dǎo)設(shè)計(jì)方案中模塊化區(qū)域的劃分，縮短試錯(cuò)階段，提高效率，提出優(yōu)化方案。最終得出用戶更加關(guān)注駕駛艙、輪胎區(qū)域，其次是鏟斗和車體區(qū)域。將眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果運(yùn)用到鏟運(yùn)機(jī)的造型設(shè)計(jì)中，彌補(bǔ)了當(dāng)前主要依賴設(shè)計(jì)師經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行鏟運(yùn)機(jī)造型設(shè)計(jì)的不足，驗(yàn)證了在開采設(shè)備造型設(shè)計(jì)過程中，應(yīng)用眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)方法來輔助區(qū)域劃分和優(yōu)先級(jí)制定的可行性，從而進(jìn)一步提升設(shè)計(jì)方案的科學(xué)性和合理性。

工業(yè)設(shè)計(jì)；鏟運(yùn)機(jī)造型設(shè)計(jì)；眼動(dòng)追蹤；模塊化；礦山開采設(shè)備

地下鏟運(yùn)機(jī)是一種用于井下礦石裝載運(yùn)輸?shù)膶Ｓ霉こ誊囕v，是實(shí)現(xiàn)地下礦山規(guī)?；_采的重要裝備[1]。可以完成半自動(dòng)化生產(chǎn)作業(yè)循環(huán)，包括自動(dòng)化行駛、卸礦和遠(yuǎn)程遙控鏟裝。其中包括輔助操作功能，操作者可以選擇自動(dòng)裝礦或遠(yuǎn)程遙控裝礦的方式，從而提升生產(chǎn)效率和安全系數(shù)[2]。智能鏟運(yùn)機(jī)的設(shè)計(jì)和研發(fā)更具前瞻性，相對(duì)發(fā)達(dá)國家，中國尚處于自主研發(fā)階段。眼動(dòng)行為反應(yīng)用戶與觀察對(duì)象在交互時(shí)的重要認(rèn)知過程，是視覺藝術(shù)研究中反映興趣變化程度的重要因素[3-4]。眼動(dòng)追蹤技術(shù)主要應(yīng)用于心理學(xué)、醫(yī)療程序和交互系統(tǒng)中，先進(jìn)的眼動(dòng)追蹤技術(shù)提供了更廣泛認(rèn)識(shí)、深入理解人體和精神功能的機(jī)會(huì)。目前在眼動(dòng)追蹤在機(jī)械設(shè)備造型設(shè)計(jì)的應(yīng)用研究中，多用于評(píng)價(jià)現(xiàn)有的設(shè)計(jì)方案，主要在工程車輛和機(jī)械設(shè)計(jì)中有所開展。然而，國內(nèi)智能鏟運(yùn)機(jī)處于自主研發(fā)階段，眼動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)用于指導(dǎo)智能鏟運(yùn)機(jī)設(shè)計(jì)的案例和研究較少。通常機(jī)械設(shè)備的外觀設(shè)計(jì)中以設(shè)計(jì)師個(gè)人（或團(tuán)隊(duì)）的主觀判斷及設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)作為設(shè)計(jì)依據(jù)的方法有局限性，因此引入眼動(dòng)追蹤技術(shù)輔助設(shè)計(jì)方案的探討有較高的研究價(jià)值。

1 眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)

國內(nèi)的眼動(dòng)研究多用于設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)，林麗等通過眼球的運(yùn)動(dòng)來探尋用戶的心理活動(dòng)，依據(jù)科學(xué)的眼動(dòng)行為數(shù)據(jù)提升設(shè)計(jì)與需求的匹配度[5]。韓飛等基于視覺選擇性注意理論和形狀知覺理論得到的產(chǎn)品形態(tài)視覺認(rèn)知模型，以此用于設(shè)計(jì)方案的研究[6]。胡偉峰等利用眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)與主觀評(píng)價(jià)相結(jié)合的方法評(píng)估采油機(jī)械壓裂車的外觀設(shè)計(jì)，提出產(chǎn)品造型主特征應(yīng)表現(xiàn)在最受關(guān)注的區(qū)域，以及配色應(yīng)具有層次感[7]；房啟曉提出建立遞進(jìn)的工程機(jī)械類產(chǎn)品設(shè)計(jì)程序，并利用模塊化劃分與眼動(dòng)儀實(shí)驗(yàn)等手段，對(duì)工程機(jī)械類產(chǎn)品的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行創(chuàng)新性探索[8]；戚彬等將眼動(dòng)跟蹤技術(shù)運(yùn)用于形態(tài)仿生的研究，得到眼動(dòng)路徑、注視頻率、注視時(shí)間和注視點(diǎn)數(shù)量等數(shù)據(jù)，以定量實(shí)驗(yàn)方法分析得出生物原型的典型形態(tài)特征排序[9]。國外有關(guān)眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)的研究中，Lisa等提出了雙眼共激活在評(píng)估眼動(dòng)注視時(shí)間的影響與交互理論的探討[10]。Bogomolova等提出利用眼動(dòng)追蹤技術(shù)，來測(cè)試單位價(jià)格標(biāo)簽設(shè)計(jì)因素是如何影響消費(fèi)者在產(chǎn)品決策過程中的眼球運(yùn)動(dòng)的[11]。眼動(dòng)追蹤技術(shù)的輸出數(shù)據(jù)包括數(shù)字，以及眼睛注視的持續(xù)時(shí)間和坐標(biāo)，經(jīng)檢驗(yàn)所提出的方法能夠量化和預(yù)測(cè)僅通過監(jiān)控眼睛行為而獲得的審美偏好[12]。

因此，本文探討眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)輔助智能鏟運(yùn)機(jī)設(shè)計(jì)的研究具有創(chuàng)新性和探索性。眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)運(yùn)用在具體的造型設(shè)計(jì)方案中，其眼動(dòng)注視的區(qū)域劃分與智能鏟運(yùn)機(jī)方案中模塊化設(shè)計(jì)方法具有一致性，可用于規(guī)劃和指導(dǎo)模塊的劃分，提升產(chǎn)品品質(zhì)，使設(shè)計(jì)方案更加具有科學(xué)性、邏輯性、功能性和實(shí)用性。

1.1 實(shí)驗(yàn)方法

根據(jù)上述眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)與形態(tài)設(shè)計(jì)優(yōu)化的方法討論，結(jié)合智能鏟運(yùn)機(jī)研發(fā)現(xiàn)狀的研究，確定眼動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)輔助指導(dǎo)鏟運(yùn)機(jī)造型設(shè)計(jì)的方法，具體如下：選取實(shí)驗(yàn)對(duì)象，收集和處理實(shí)驗(yàn)材料，收集現(xiàn)有案例中鏟運(yùn)機(jī)的圖片，對(duì)照片尺寸、顏色、背景進(jìn)行處理，排除其他干擾因素；對(duì)實(shí)驗(yàn)對(duì)象依據(jù)功能特征要素進(jìn)行分區(qū)，鏟運(yùn)機(jī)為功能性機(jī)械設(shè)備，根據(jù)不同的功能要素劃分不同的功能區(qū)域并進(jìn)行編號(hào)；樣本圖片眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)測(cè)試，設(shè)計(jì)雙盲實(shí)驗(yàn)，減少人為因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響；眼動(dòng)數(shù)據(jù)與造型設(shè)計(jì)要素關(guān)系分析，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果采取單因素方差分析，獲取與設(shè)計(jì)要素顯著相關(guān)的眼動(dòng)指標(biāo)；設(shè)計(jì)方法的運(yùn)用，依據(jù)眼動(dòng)指標(biāo)顯著變化參數(shù)與鏟運(yùn)機(jī)不同功能要素建立聯(lián)系，以及功能要素的優(yōu)先級(jí)大小，據(jù)此排序并建立模型來輔助和優(yōu)化設(shè)計(jì)方案。

1.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

在已有產(chǎn)品設(shè)計(jì)與方法的基礎(chǔ)上，來對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行輔助性佐證，并提供數(shù)據(jù)支撐和理論依據(jù)。通過眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)采集用戶在關(guān)注不同的鏟運(yùn)機(jī)時(shí)的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，研究用戶在鏟運(yùn)機(jī)外觀不同時(shí)的注視情況，在現(xiàn)有的設(shè)計(jì)方法基礎(chǔ)上得到更具科學(xué)依據(jù)和理論支撐的設(shè)計(jì)方案。實(shí)驗(yàn)在專業(yè)的眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行，設(shè)備采用Tobii X300屏幕式眼動(dòng)儀，使用Ergolab 3.0人機(jī)環(huán)境同步平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和整理。實(shí)驗(yàn)前期準(zhǔn)備工作主要分為3個(gè)部分：實(shí)驗(yàn)材料的預(yù)處理，對(duì)現(xiàn)有2款鏟運(yùn)機(jī)進(jìn)行多角度的拍照取樣，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)材料素材庫；招募被測(cè)試者34名，其中男女比例為1∶1，年齡的區(qū)間為22～30歲，被測(cè)試者為企業(yè)在職員工，其具有多年的工作經(jīng)驗(yàn)或有較高的文化素質(zhì)，雙眼矯正視力均為正常，且不存在色盲、色弱、斜視、睡眠不足及精神緊張等其他問題；預(yù)實(shí)驗(yàn)及設(shè)備調(diào)試，提前進(jìn)行預(yù)實(shí)驗(yàn)并完成設(shè)備調(diào)試。

1.3 實(shí)驗(yàn)操作流程

實(shí)驗(yàn)共計(jì)2天完成，每天隨機(jī)抽取17人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，首先采集被測(cè)試者的瞳孔數(shù)據(jù)、靜息心率和皮電數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，隨后對(duì)現(xiàn)有2款鏟運(yùn)機(jī)形態(tài)特征進(jìn)行觀測(cè)，采集實(shí)驗(yàn)過程中的瞳孔數(shù)據(jù)、靜息心率和皮電數(shù)據(jù)輸出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。每位被測(cè)試者的實(shí)驗(yàn)過程大約需要20 min，包括實(shí)驗(yàn)前注意事項(xiàng)講解、實(shí)驗(yàn)設(shè)備調(diào)試校準(zhǔn)，大約3 min，被測(cè)試者觀看實(shí)驗(yàn)材料時(shí)間約17 min。具體實(shí)驗(yàn)步驟如下：實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備階段對(duì)被測(cè)試者講解實(shí)驗(yàn)要求和注意事項(xiàng)；被測(cè)試者坐在指定位置，佩戴實(shí)驗(yàn)設(shè)備；詢問被測(cè)試者的年齡、身高、體重等基本信息情況；隨后進(jìn)行眼動(dòng)儀的校準(zhǔn)，并采集3 min的靜息基準(zhǔn)數(shù)據(jù)；實(shí)驗(yàn)開始，被測(cè)試者觀看實(shí)驗(yàn)材料至實(shí)驗(yàn)結(jié)束。

為保證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性，需要控制實(shí)驗(yàn)區(qū)域人員的流動(dòng)，避免出現(xiàn)噪音、光線變化等環(huán)境因素，以免影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)開始后，被測(cè)試人員注視眼動(dòng)儀屏幕上的圖片，對(duì)現(xiàn)有2款鏟運(yùn)機(jī)的造型，以及在工作環(huán)境中的情況進(jìn)行觀察。每張照片播放照片為5 s，時(shí)間過長容易造成疲勞，時(shí)間太短難以采集準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

1.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

通過Ergolab 3.0平臺(tái)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)出，篩選、剔除了3個(gè)樣本數(shù)據(jù)，是因?yàn)檫@3個(gè)樣本數(shù)據(jù)中的被測(cè)試者追蹤比例低于90%，或者異常數(shù)據(jù)超出平均值300%。然后提取剩余31個(gè)樣本的眼動(dòng)數(shù)據(jù)的熱區(qū)圖、方格興趣區(qū)、被測(cè)試者不同區(qū)域首次注視持續(xù)時(shí)間等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，見圖1—3。

圖1 視覺熱點(diǎn)

圖2 視覺熱點(diǎn)區(qū)域劃分

圖3 被測(cè)試者不同區(qū)域首次注視持續(xù)時(shí)間

據(jù)視覺熱點(diǎn)對(duì)現(xiàn)有鏟運(yùn)機(jī)特征劃分區(qū)域，分析上述視覺熱點(diǎn)得出，視覺熱點(diǎn)主要集中在車輪、駕駛室、鏟斗、車身尾部、車身側(cè)面這些特征。將整車按特征化分為5個(gè)部分，分別為輪胎區(qū)域、鏟斗區(qū)域、車體尾部區(qū)域、車身側(cè)面區(qū)域，形態(tài)特征分區(qū)可以更好地對(duì)每個(gè)部分的視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。

篩選得到的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，通過眼動(dòng)指標(biāo)的整理及研究，最終選取均值性質(zhì)和方差值性質(zhì)的眼動(dòng)指標(biāo)作為備選眼動(dòng)指標(biāo)，運(yùn)用SPSS軟件對(duì)眼動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差特異性檢驗(yàn)，選擇最大注視時(shí)間和首次注視時(shí)間這2項(xiàng)眼動(dòng)指標(biāo)進(jìn)行研究，見表1。

表1 眼動(dòng)數(shù)據(jù)首次注視持續(xù)時(shí)間

在瀏覽任務(wù)中，被測(cè)試者對(duì)某一區(qū)域最大注視時(shí)間的長短，反映了其觀察時(shí)對(duì)該區(qū)域的重視程度，說明該樣本區(qū)域內(nèi)的設(shè)計(jì)形態(tài)對(duì)用戶的吸引程度越大[13]。通過搜集被測(cè)試者對(duì)不同區(qū)域的首次注視時(shí)間數(shù)據(jù)，分析得出用戶對(duì)鏟運(yùn)機(jī)不同區(qū)域的外觀特征關(guān)注程度，通過分析被測(cè)試者首次注視時(shí)間及被測(cè)試者的視覺熱點(diǎn)圖，可以發(fā)現(xiàn)被測(cè)試者關(guān)注鏟運(yùn)機(jī)特征的興趣點(diǎn)依次為駕駛艙部分、輪胎部分、鏟斗部分、車體尾部、車體側(cè)面，后續(xù)根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果指導(dǎo)進(jìn)行模塊化方案設(shè)計(jì)。

1.5 眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)輔助設(shè)計(jì)方案提升探討

在設(shè)計(jì)領(lǐng)域中，借助眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)中的首次注視時(shí)間數(shù)據(jù)及熱點(diǎn)圖來尋找設(shè)計(jì)機(jī)會(huì)點(diǎn)的實(shí)踐較多。其中一般認(rèn)為首次注視時(shí)間較短的區(qū)域是用戶首先觀察的區(qū)域，其主要影響因素是設(shè)計(jì)特征。觀察對(duì)象特征元素明顯時(shí)往往能先抓住用戶的視覺中心，對(duì)這些形態(tài)特征進(jìn)行提取、評(píng)價(jià)篩選，對(duì)后續(xù)設(shè)計(jì)具有改良或借鑒意義，可以幫助設(shè)計(jì)師更加確切地進(jìn)行設(shè)計(jì)方案的優(yōu)化推進(jìn)。通過分析實(shí)驗(yàn)中得出的視覺熱點(diǎn)圖，可以發(fā)現(xiàn)用戶關(guān)注鏟運(yùn)機(jī)形態(tài)時(shí)的興趣點(diǎn)。與首次注視時(shí)間不同的是，熱點(diǎn)圖反應(yīng)的是該區(qū)域的持續(xù)關(guān)注時(shí)間，持續(xù)時(shí)間越久，說明該區(qū)域的特征元素越受到用戶的關(guān)注，引起關(guān)注的原因主要是設(shè)計(jì)特征元素的美與丑。設(shè)計(jì)特征元素的美與丑都會(huì)使用戶較長時(shí)間地關(guān)注某一局部特征，但總的來說，用戶關(guān)注某一區(qū)域時(shí)間越長，說明該特征越容易引起注意，這些局部特征即應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì)和改良。通過分析區(qū)域關(guān)注度較高的原因，可以指導(dǎo)后續(xù)設(shè)計(jì)中采用不同的方法，如保留強(qiáng)化特征或刪減修改特征。這一方法同樣適用于交互設(shè)計(jì)中的界面設(shè)計(jì)領(lǐng)域。

1）在網(wǎng)頁設(shè)計(jì)中，通過捕捉眼動(dòng)注視熱點(diǎn)和注視軌跡，對(duì)界面區(qū)域進(jìn)行分析，在設(shè)計(jì)布局時(shí)將不同層級(jí)的信息合理排布，滿足用戶更有效的獲取信息的需求。眼動(dòng)追蹤技術(shù)運(yùn)用到網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以新版12306購票網(wǎng)站為例，通過眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)獲取用戶眼動(dòng)視覺熱點(diǎn)圖和眼動(dòng)軌跡。車票查詢頁注視軌跡見圖4[14]。對(duì)界面進(jìn)行定量分析通過分析發(fā)現(xiàn)網(wǎng)頁存在信息排版和操作效率的問題，在排版、配色和信息呈現(xiàn)進(jìn)行改良設(shè)計(jì)，車票查詢頁面的改良設(shè)計(jì)見圖5[14]。

2）在廣告設(shè)計(jì)和包裝設(shè)計(jì)中通過分析眼動(dòng)數(shù)據(jù)可以得出，用戶是否對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生興趣及產(chǎn)生興趣點(diǎn)在哪里，從而進(jìn)行產(chǎn)品的改進(jìn)和優(yōu)化。在云南白藥包裝設(shè)計(jì)中，通過分析視覺熱點(diǎn)圖，發(fā)現(xiàn)原有包裝中信息重要程度與視覺關(guān)注度不匹配。以此為指導(dǎo)將外包裝顏色、圖案、文字排版和打開方式等因素進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計(jì)。云南白藥膠囊外包裝熱點(diǎn)見圖6[15]，云南白藥膠囊改進(jìn)外包裝正面見圖7[15]。

3）在文化產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，通過觀察者對(duì)某一個(gè)文化形態(tài)的不同要素的關(guān)注程度進(jìn)行排布，為文化元素符號(hào)提取提供方向。在侗族文化產(chǎn)品包裝設(shè)計(jì)案例中，對(duì)比侗族傳統(tǒng)建筑特征，通過觀察者對(duì)不同要素關(guān)注的關(guān)注程度從強(qiáng)到弱依次為樓身、飛檐、塔頂和底部，為文化元素符號(hào)提取提供方向。以侗族鼓樓元素的主要特征，將鼓樓的樓身、飛檐和寶頂?shù)染哂械湫托螒B(tài)特征的視覺元素映射于包裝瓶體的設(shè)計(jì)中。實(shí)驗(yàn)刺激樣本熱區(qū)及軌跡見圖8[16]，“侗水瓶”設(shè)計(jì)效果見圖9[16]。

國外的一項(xiàng)基于單價(jià)的布局如何影響消費(fèi)者決策的研究中，同樣運(yùn)用眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)的方法采集消費(fèi)者在觀察產(chǎn)品包裝和價(jià)簽時(shí)的視覺熱點(diǎn)。設(shè)立對(duì)照實(shí)驗(yàn)將相同產(chǎn)品分為沒有價(jià)格、正常大小的價(jià)簽和增大的價(jià)簽3組，分別采集被測(cè)試者的視覺熱點(diǎn)和主觀評(píng)價(jià)。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析得出價(jià)格字符增大有助于消費(fèi)者購物時(shí)正確決策，特別是對(duì)低價(jià)格感興趣的人群而言結(jié)論更為明顯[11]。產(chǎn)品包裝與價(jià)簽的視覺熱點(diǎn)見圖10[11]，價(jià)簽增大對(duì)消費(fèi)者關(guān)注度的影響見圖11[11]。

圖4 車票查詢頁注視軌跡

圖5 車票查詢頁面的改良設(shè)計(jì)

圖6 云南白藥膠囊外包裝熱點(diǎn)

圖7 云南白藥膠囊改進(jìn)外包裝正面

圖8 實(shí)驗(yàn)刺激樣本熱區(qū)及軌跡

圖9 “侗水瓶”設(shè)計(jì)效果

”

圖10 產(chǎn)品包裝與價(jià)簽的視覺熱點(diǎn)

圖11 價(jià)簽增大對(duì)消費(fèi)者關(guān)注度的影響

4）在VR、AR交互領(lǐng)域，眼動(dòng)數(shù)據(jù)直接影響視覺畫面的構(gòu)成，有側(cè)重性地對(duì)眼球關(guān)注度高的區(qū)域來著重表現(xiàn)畫質(zhì)和細(xì)節(jié)，從而合理地完成計(jì)算機(jī)的資源調(diào)配，使虛擬影像更加接近現(xiàn)實(shí)。例如，眼動(dòng)追蹤的高鐵候車屏幕信息交互研究，通過捕捉眼動(dòng)注視熱點(diǎn)和注視軌跡，對(duì)界面區(qū)域、字體呈現(xiàn)出的顏色進(jìn)行分析，最后得出對(duì)比強(qiáng)烈的顏色更容易被注視，以及在屏幕中間區(qū)域更容易被注視，以此為依據(jù)，設(shè)計(jì)布局時(shí)將不同層級(jí)的信息進(jìn)行合理排布，從而滿足用戶更有效地獲取信息的需求。

對(duì)鏟運(yùn)機(jī)等大型設(shè)備而言，設(shè)備往往具有較多的特征，并且依據(jù)功能進(jìn)行了區(qū)域化、模塊化的設(shè)計(jì)。然而對(duì)單一特征的改進(jìn)往往對(duì)整體的設(shè)計(jì)提升收效甚微。因此針對(duì)大型設(shè)備而言，眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)主要通過大的興趣區(qū)域進(jìn)行劃分，對(duì)設(shè)計(jì)創(chuàng)意意向和眼動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，具體方法如下：分析概念設(shè)計(jì)階段設(shè)計(jì)意向，將設(shè)計(jì)點(diǎn)的創(chuàng)意意向提取排列，對(duì)比眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)得出對(duì)象不同區(qū)域被觀察時(shí)重視程度排列，然后判斷兩者的差異。如對(duì)比結(jié)果一致，說明設(shè)計(jì)意向符合用戶觀察規(guī)律，可以繼續(xù)開展設(shè)計(jì)活動(dòng)。如果兩者對(duì)比差距較大，說明設(shè)計(jì)意向與用戶觀察重視程度不相符，此時(shí)可判斷產(chǎn)生差異的原因，可以通過重復(fù)實(shí)驗(yàn)或文件調(diào)查等方法排除實(shí)驗(yàn)誤差，然后設(shè)計(jì)師同行設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)，對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行調(diào)整，從而達(dá)到輔助設(shè)計(jì)提升的目的，眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)輔助設(shè)計(jì)流程見圖12。

圖12 眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)輔助設(shè)計(jì)流程

本次探討旨在探究眼動(dòng)數(shù)據(jù)與大型機(jī)械設(shè)備的外觀形態(tài)設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)關(guān)系，通過分析被測(cè)試者對(duì)設(shè)備外觀特征的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，指導(dǎo)優(yōu)化設(shè)備特征形態(tài)設(shè)計(jì)方案。本文的研究分析和設(shè)計(jì)方案優(yōu)化路徑對(duì)同類機(jī)械產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)具有參考價(jià)值。

2 設(shè)計(jì)方案深入

2.1 模塊化設(shè)計(jì)

模塊化設(shè)計(jì)的運(yùn)用可以有效解決智能鏟運(yùn)機(jī)機(jī)身巨大的問題，在生產(chǎn)、運(yùn)輸、維護(hù)方面有明顯的優(yōu)勢(shì)。模塊化具有3個(gè)特征：相對(duì)獨(dú)立性、互換性和通用性[17]。模塊化產(chǎn)品是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)單一目標(biāo)的有效方法。根據(jù)功能或構(gòu)造特點(diǎn)劃分成不同的模塊，然后通過各模塊間組合方式的排列組合，可以組成產(chǎn)品族群中的任意一款[18]。在智能鏟運(yùn)機(jī)的研發(fā)和迭代過程中可有效節(jié)約減少能源消耗。設(shè)計(jì)過程中運(yùn)用眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)的區(qū)域劃分指導(dǎo)模塊化的過程，將實(shí)驗(yàn)結(jié)果劃分的車輪、駕駛室、鏟斗、車身尾部、車身側(cè)面5個(gè)區(qū)域進(jìn)行整合，對(duì)應(yīng)為駕駛模塊、載重模塊、中部鏈接模塊和車尾電池模塊，并根據(jù)眼動(dòng)視覺關(guān)注度進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。

2.2 電動(dòng)四驅(qū)

采用電動(dòng)四驅(qū)設(shè)計(jì)，通過4個(gè)獨(dú)立電機(jī)進(jìn)行智能動(dòng)力分配，可以減少傳動(dòng)環(huán)節(jié)使傳動(dòng)效率更高，并適用于各種路況，電動(dòng)四驅(qū)與傳統(tǒng)電機(jī)對(duì)比見表2。

無人自動(dòng)駕駛技術(shù)集成的4個(gè)獨(dú)立電機(jī)傳動(dòng)效率高、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、動(dòng)力分配更合理、發(fā)熱低、節(jié)省能源，可以更好地應(yīng)對(duì)泥濘坑洼路面。獨(dú)立懸掛系統(tǒng)在不同的坑洼路面及上坡、下坡時(shí)，通過彈性形變使每個(gè)輪胎都能充分接觸地面產(chǎn)生動(dòng)力，同時(shí)具備極好地通過障礙的能力和越野性能。無人駕駛汽車依靠人工智能、視覺計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同工作，通過電腦實(shí)現(xiàn)無人駕駛，其技術(shù)具有成本低、可以在惡劣環(huán)境工作、工作時(shí)間長等特點(diǎn)。自動(dòng)駕駛技術(shù)集成見表3。

無人駕駛技術(shù)是由多項(xiàng)技術(shù)集成的，主要工作原理為通過感應(yīng)器遙感技術(shù)來搜集路況信息，由核心計(jì)算機(jī)技術(shù)運(yùn)算，結(jié)合虛擬仿真技術(shù)得出運(yùn)行方案，通過動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行行駛操控。這項(xiàng)技術(shù)在實(shí)際路上測(cè)試時(shí)因?yàn)橐紤]復(fù)雜的交通環(huán)境，因此對(duì)運(yùn)算能力和數(shù)據(jù)采樣有較高的要求，實(shí)現(xiàn)的成本較高。而在地下礦洞中環(huán)境相對(duì)固定，且沒有復(fù)雜多變的路況，無人駕駛技術(shù)在地下鏟運(yùn)機(jī)上可以低成本情況下運(yùn)行，從而得到更好地利用。

3 最終設(shè)計(jì)方案

整車從前端到后部有鏟運(yùn)模塊、駕駛模塊、中部動(dòng)力模塊、后部動(dòng)力模塊。鏟運(yùn)模塊為前端鏟斗與前部負(fù)載車體，該部分主要是鏟斗及液壓部分，主要是用來實(shí)現(xiàn)鏟運(yùn)機(jī)的鏟運(yùn)功能。駕駛模塊用于人工駕駛時(shí)，主要是對(duì)鏟運(yùn)機(jī)進(jìn)行操控。在無人駕駛作業(yè)的情況下，可以將此模塊卸下，以此減輕車體、提高效率。中部動(dòng)力模塊為次要?jiǎng)恿δK，提供部分動(dòng)力及電池空間，同時(shí)是連接運(yùn)載模塊與動(dòng)力模塊的重要連接模塊，也是駕駛模塊的載體。后部動(dòng)力模塊為主要?jiǎng)恿δK，可以提供大部分動(dòng)力及電池空間，這是整機(jī)的主要?jiǎng)恿碓?。最終效果見圖13。

表2 電動(dòng)四驅(qū)與傳統(tǒng)電機(jī)對(duì)比

表3 自動(dòng)駕駛技術(shù)集成

圖13 最終效果

圖14 電力術(shù)設(shè)計(jì)

圖15 電池設(shè)計(jì)與組裝方式

模塊化設(shè)計(jì)需要解決的是模塊之間相互連接的問題，需要考慮機(jī)械連接的穩(wěn)定性，同時(shí)需要將模塊之間的電力進(jìn)行連接。針對(duì)模塊化的連接方式，采用概念化的電力術(shù)插接方式，可以便于拆卸組裝。前方連接方式為鉸接，可以方便鏟運(yùn)機(jī)轉(zhuǎn)向。鉸接為上下2個(gè)鏈接結(jié)構(gòu)，中間穿過電力連接術(shù)，這種鏈接的優(yōu)化方式，便于不同模塊間的電力鏈接，采用物理鏈接包裹電力連接的方式，避免了電路外露，使結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單可靠、形態(tài)更加美觀。電力術(shù)設(shè)計(jì)見圖14。

智能鏟運(yùn)機(jī)的主要?jiǎng)恿δK，主要用于裝載和更換電池組，在后續(xù)的研發(fā)中可以考慮設(shè)計(jì)無人更換電池的裝置，以此為未來的無人化作業(yè)提供設(shè)計(jì)思路，電池設(shè)計(jì)與組裝方式圖15。

后部動(dòng)力模塊遵循易用化原則，采用后部向下打開、上蓋向上掀起的方式，使操作簡(jiǎn)捷，便于電池裝配、更換和維修。更換時(shí)可以通過人工進(jìn)行更換，也可以結(jié)合充電樁及充電裝置，使用機(jī)械結(jié)構(gòu)自動(dòng)化進(jìn)行裝配和更換。

整體組裝應(yīng)用于人工駕駛鏟運(yùn)機(jī)作業(yè)中，以及去掉駕駛艙模塊后，可以促進(jìn)未來無人駕駛方案的研發(fā)。體現(xiàn)更好的通用性和延展性。不同的模塊逐步進(jìn)行迭代，可以盡可能地避免廢棄造成的資源浪費(fèi)，這符合可持續(xù)低碳設(shè)計(jì)發(fā)展的理念，不同模塊組合效果見圖16。

4 結(jié)語

在機(jī)械設(shè)備的外觀設(shè)計(jì)中，以往設(shè)計(jì)師個(gè)人（或團(tuán)隊(duì)）的主觀判斷及設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)常常成為設(shè)計(jì)的依據(jù)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，通過對(duì)比眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)熱點(diǎn)圖劃分區(qū)域與根據(jù)功能性模塊化劃分的結(jié)果，得出眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以指導(dǎo)產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)和模塊化設(shè)計(jì)。對(duì)比主觀設(shè)計(jì)意向與實(shí)驗(yàn)結(jié)果關(guān)注程度的差異，幫助設(shè)計(jì)師區(qū)分設(shè)計(jì)方案中特征要素的主次，來有效提升設(shè)計(jì)方案。目前眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)技術(shù)指導(dǎo)的設(shè)計(jì)方案處于探索階段，補(bǔ)充眼動(dòng)數(shù)據(jù)支撐，能夠提升設(shè)計(jì)方案的有效性和科學(xué)性，極大程度上彌補(bǔ)了設(shè)計(jì)過程中通過主觀判斷而產(chǎn)生的缺陷。

1）本次智能鏟運(yùn)機(jī)實(shí)驗(yàn)案例中，被測(cè)試者關(guān)注度最高、首次視覺聚焦點(diǎn)為駕駛艙模塊，其次為輪胎部分和腰線，以此為依據(jù)來指導(dǎo)模塊化設(shè)計(jì)，這與設(shè)計(jì)師通過經(jīng)驗(yàn)、訓(xùn)練、技能等主觀判斷得出的結(jié)論基本一致，因此推及一般性設(shè)計(jì)任務(wù)，也可運(yùn)用眼動(dòng)數(shù)據(jù)輔助主觀判斷進(jìn)行設(shè)計(jì)。

2）通過眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用特異性方差檢驗(yàn)，來對(duì)鏟運(yùn)機(jī)進(jìn)行分區(qū)，通過不同區(qū)域之間數(shù)據(jù)比較，對(duì)不同區(qū)域關(guān)注度進(jìn)行排序，利用不同區(qū)域代表不同的模塊單元，在新的設(shè)計(jì)方案中，受關(guān)注高的模塊著重進(jìn)行優(yōu)化。

圖16 不同模塊組合效果

3）通過分析眼動(dòng)數(shù)據(jù)可直接得到被測(cè)試者對(duì)設(shè)計(jì)方案的客觀感受。這可以彌補(bǔ)設(shè)計(jì)過程中設(shè)計(jì)師主觀判斷的失誤及設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的不足，以此減少在實(shí)際評(píng)價(jià)中問卷法調(diào)查通過主觀感受得出的結(jié)果，受測(cè)試者經(jīng)驗(yàn)和狀態(tài)等因素的影響與客觀的結(jié)果間的誤差。

基于眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)探究機(jī)械設(shè)備形態(tài)特征優(yōu)化，聚焦受到關(guān)注的形態(tài)特征，對(duì)不同要素和特征進(jìn)行排序，在設(shè)備模塊化的過程中有重要的指導(dǎo)意義。本次實(shí)驗(yàn)研究給出了科學(xué)具體的鏟運(yùn)機(jī)設(shè)計(jì)方案，拓展了眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)在工程設(shè)備領(lǐng)域的應(yīng)用范圍，在未來的研究中可進(jìn)一步探討眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)結(jié)合人工智能輔助工程機(jī)械設(shè)計(jì)，以及完全通過人工智能產(chǎn)生的設(shè)計(jì)方案的可能性。

[1] 王運(yùn)敏. 中國采礦設(shè)備手冊(cè)[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2007(9): 489-605.

WANG Yun-min. China Mining Equipment Manual[M]. Beijing: Science Press, 2007(9): 489-605.

[2] 楊洋. 地下礦山鏟運(yùn)機(jī)無人駕駛技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用[J]. 現(xiàn)代礦業(yè), 2018, 34(10): 73-77.

YANG Yang. Development and Application of Unmanned Technol Ogy of Underground Mine Scraper[J]. Modern Mining, 2018, 34(10): 73-77.

[3] CLIFTON C, FERREIRA F, HENDERSON J, et al. Eye Movements in Reading and Inshapeation Processing: Keith Rayner’s 40 Year Legacy[J]. Journal of Memory & Language, 2016(86): 1-19.

[4] RANCUZ P, ZANIEWSKI I, AUGUSTYNOWICZ P, et al. Eye Movement Correlates of Expertise in Visual Arts[J]. Frontiers in Human Neuroscience, 2018(12): 87-100.

[5] 林麗, 高蕓坤, 陽明慶, 等. 基于視覺認(rèn)知理論的產(chǎn)品形態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[J]. 包裝工程, 2019, 40(8): 16-22.

LIN Li, GAO Yun-kun, Yang Ming-qing, et al. Optimal Design Method of Product Form Based on Visual Cognitive Theory[J]. Packaging Engineering, 2019, 40(8): 16-22.

[6] 韓飛. 基于風(fēng)格特征的居室集成吊頂設(shè)計(jì)研究[D]. 杭州: 浙江工業(yè)大學(xué), 2015.

HAN Fei. Design and Research of Integrated Roof Based on Style Characteristics[D]. Hangzhou: Zhejiang University of Technology, 2015

[7] 胡偉峰, 張坤, 張忠亞. 基于眼動(dòng)追蹤技術(shù)的壓裂車外觀設(shè)計(jì)評(píng)估研究[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì), 2015(6): 123-126.

Hu Wei-feng, ZHANG Kun, ZHANG Zhong-ya. Appearance Design Evaluation of Fracturing Truck Based on Eye Movement Tracking Technology[J]. Mechanical Design, 2015(6): 123-126.

[8] 房啟曉. 面向工程機(jī)械的工業(yè)設(shè)計(jì)程序與方法研究[D]. 濟(jì)南: 山東大學(xué), 2010.

FANG Qi-xiao. Research on Industrial Design Procedures and Methods for Construction Machinery[D]. Jinan: Shandong University, 2010.

[9] 戚彬, 余隋懷, 王淼, 等. 基于眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)的產(chǎn)品形態(tài)仿生設(shè)計(jì)研究[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì), 2014(6): 125-128.

QI Bin, Yu Sui-huai, WANG Miao, et al. Research on Bionic Design of Product Morphology Based on Eye Movement Tracking Experiment[J]. Mechanical Design, 2014(6): 125-128.

[10] ANDEBERG L, SAMANTHA B, BRUNO R. Detecting Cognitive Interactions through Eye Movement Transitions[J]. Journal of Memory and Language, 2013, 69(3): 445-460.

[11] SVETLANA B, HARMEN O, JUSTIN C. How the Layout of a Unit Price Label Affects Eye-movements and Product Choice: an Eye-tracking Investigation[J]. Journal of Business Research, 2018(10): 49.

[12] SHAHABEDDIN K, GRAHAM G, CHRISTOPH S. Quantifying the Qualities of Aesthetics in Product Design Using Eye-tracking Technology[J]. International Journal of Industrial Ergonomics, 2015(49): 31-43.

[13] 汪海波. 基于認(rèn)知機(jī)理的數(shù)字界面信息設(shè)計(jì)及其評(píng)價(jià)方法研究[D]. 南京: 東南大學(xué), 2015.

WANG Hai-bo. Research on Information Design and Evaluation Method of Digital Interface Based on Cognitive Mechanism[D]. Nanjing: Southeast University, 2015.

[14] 潘飛, 姜可, 王東琦. 基于眼動(dòng)追蹤技術(shù)的購票網(wǎng)站可用性設(shè)計(jì)研究[J]. 包裝工程, 2020, 41(24): 243-247.

PAN Fei, JIANG Ke, WANG Dong-qi. Research on Usability Design of Ticketing Website Based on Eye Tracking Technology[J]. Packaging Engineering, 2020, 41(24): 243-247.

[15] 徐麗, 王昕怡, 朱南峰, 等. 云南白藥膠囊藥品的交互包裝設(shè)計(jì)[J]. 包裝工程, 2019, 40(21): 127-134.

XU Li, WANG Xin-yi, ZHU Nan-feng, et al. Interactive Packaging Design of Yunnan Baiyao Capsule Drugs[J]. Packaging Engineering, 2019, 40(21): 127-134.

[16] 楊碩, 張超, 朱曉君. 基于眼動(dòng)技術(shù)的侗族文化元素包裝設(shè)計(jì)[J]. 食品與機(jī)械, 2020, 36(9): 149-154.

YANG Shuo, ZHANG Chao, ZHU Xiao-jun. Packaging Design of Dong Cultural Elements Based on Eye MovementTechnology[J]. Food and Machinery, 2020, 36(9): 149-154.

[17] 曹韻紅. 模塊化企業(yè)和產(chǎn)品[J]. 機(jī)械研究與應(yīng)用, 2000, 13(1): 4-5.

CAO Yun-hong. Modular Enterprises and Products[J]. Mechanical Research and Application, 2000, 13(1): 4-5.

[18] 趙可恒, 于海洋. 基于3D打印技術(shù)的產(chǎn)品模型族群化主觀評(píng)估[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì), 2016(33): 112.

ZHAO Ke-heng, YU Hai-yang. Subjective Evaluation of Product Model Clustering Based on 3D Printing Technology[J]. Mechanical Design, 2016(33): 112.

Modeling Design and Eye Tracking Test of Intelligent Scraper

HAN Yu-hong, ZHANG Zi-zheng

(Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)

In order to provide more sufficient data support and theoretical basis in the modelling design process of the mining equipment, eye-tracking experiment is used in this paper to confirm the zonal significance and priority. Visual heat maps and visual trajectory maps are obtained by analyzing the eye movement trajectory and physiological data. By analyzing the user's visual attention points related to the zones with product features, the priorities and sequence of design features could be distinguished, so as to shorten the trial period and promote the efficiency, optimizing the project. In this experiment, it is realized that the driving zone, tyre zone, and then the bucket zone and vehicle body zone catch the major attention. This discovery could be utilized in intelligent scraper shape design, complementing the current way of designing relying on designers' experience, validating the availability to use eye movement experiment in mining equipment design process to distinguish the priority of different zones. The scientificity and rationality of design is also promoted.

industrial design; modelling design for intelligent scraper; eye tracking; modularity; mining equipment

TB472

A

1001-3563(2022)02-0056-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.02.008

2021-09-13

韓宇翃（1972—），女，長春人，碩士，北京工業(yè)大學(xué)副教授，主要研究方向?yàn)楣I(yè)設(shè)計(jì)工程。

張子正（1992—），男，山東人，北京工業(yè)大學(xué)碩士生，主攻工業(yè)設(shè)計(jì)工程。