多模態(tài)人機交互在智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛中的挑戰(zhàn)與對策研究

摘 要：隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術的不斷發(fā)展，多模態(tài)人機交互在自動駕駛領域的應用日益廣泛，但是也出現(xiàn)了相關技術、用戶體驗和法律倫理等方面的挑戰(zhàn)，因此本文深入研究了多模態(tài)人機交互在智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛中的挑戰(zhàn)，并針對這些挑戰(zhàn)提出了相應的對策，希望能夠推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)的健康發(fā)展，讓自動駕駛技術更好地服務于人類社會。

關鍵詞：多模態(tài)人機交互 智能網(wǎng)聯(lián)汽車 自動駕駛

1 緒論

智能網(wǎng)聯(lián)汽車是自動駕駛技術與車聯(lián)網(wǎng)技術深度結合的結果，它不僅可以實現(xiàn)車輛之間的通信，還可以與交通基礎設施連接、云端服務器等來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時交換，顯著提高了交通的效率，安全與環(huán)保。多模態(tài)人機交互以語音，手勢，視覺，觸覺等多種手段進行信息交換與指令傳遞，可以顯著改善用戶體驗，讓駕駛員與乘客可以更加自然地進行交互，減少了駕駛人駕駛時的操作和駕駛人分心引發(fā)交通事故的風險。然而多模態(tài)人機交互對智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛同樣存在諸多挑戰(zhàn)，為此本文對智能網(wǎng)聯(lián)汽車多模態(tài)人機交互的相關應對措施進行了研究。

2 多模態(tài)人機交互技術概述

2.1 多模態(tài)人機交互技術的特點

多模態(tài)交互是一種涉及多種交互方式（例如，語音，手勢，視覺，觸覺）的綜合應用，通過整合多種信息輸入和輸出渠道，提供更自然，更有效，更個性化的人機交互體驗而不局限于單一模態(tài)輸入輸出，讓用戶基于當前場景與喜好進行人機交互，選擇最合適的交互方式或同時采用多個模態(tài)實現(xiàn)較好的交互效果。

2.2 多模態(tài)交互在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的應用

語音控制是智能網(wǎng)聯(lián)汽車上十分普遍的多模態(tài)交互方式。司機可通過語音指令對汽車進行導航，音樂播放，空調(diào)調(diào)節(jié)等多種功能進行控制，減少了駕駛員在行駛過程中的手動操作，提高了駕駛安全性，還使得交互更加自然和便捷。手勢交互降低了駕駛員對駕駛艙物理按鈕的依賴。在駕駛艙內(nèi)功能與信息不斷豐富的情況下，常規(guī)按鈕和觸屏控制方式將極大地占用駕駛員視覺與認知資源，加重駕駛員工作負荷，使之分心行車，甚至對行車安全造成影響。

表1列出了多個智能網(wǎng)聯(lián)汽車品牌或車型的交互設計案例及其設計特點，可以看出，各品牌的智能座艙交互設計在技術應用、用戶體驗優(yōu)化以及情感化交互方面各具特色，為多模態(tài)人機交互技術提供了豐富的實踐案例。

3 智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛中的多模態(tài)人機交互挑戰(zhàn)

3.1 技術挑戰(zhàn)

不同傳感器工作原理及特點造成其生成數(shù)據(jù)格式，精度不一。攝像頭所提供的視覺信息分辨率較高，但是對于光照、天氣等情況較為敏感；激光雷達能夠提供高精度的三維點云信息，但其成本較高并且容易受到外部環(huán)境的干擾；毫米波雷達能夠應對激光雷達無法應對的沙塵天氣過程，但是數(shù)據(jù)穩(wěn)定性差。這類數(shù)據(jù)需聯(lián)合應用，才能保證感知系統(tǒng)準確穩(wěn)定。不同傳感器在汽車中的安裝位置不一樣，造成它們捕捉的角度與范圍也不一樣，這就要求空間必須準確對齊。傳感器數(shù)據(jù)通常含有噪聲及冗余信息，需采用濾波及去冗余算法對其處理。復雜交通環(huán)境下自動駕駛汽車需精確地探測與追蹤周邊車輛，行人等障礙物。這就需要該系統(tǒng)能對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行實時處理與分析，對周邊環(huán)境動態(tài)變化做出精確的判斷。自動駕駛汽車根據(jù)融合數(shù)據(jù)需進行合理駕駛決策與路徑規(guī)劃。

3.2 用戶體驗挑戰(zhàn)

不同用戶對于自動駕駛汽車的交互方式和接受程度存在顯著差異。部分用戶可能更傾向于使用語音控制，認為這種方式更加自然和便捷。另一部分用戶則可能更喜歡使用手勢或視覺界面進行交互，用戶希望根據(jù)自己的駕駛習慣和偏好定制自動駕駛汽車的交互系統(tǒng)，以滿足更加個性化的駕駛體驗。自動駕駛汽車的交互界面和反饋機制對于用戶體驗至關重要，但是在實際應用中，這些界面和機制往往存在問題，界面可能過于復雜，導致用戶難以理解和操作。反饋機制可能不夠直觀和準確，無法及時提供用戶所需的信息。在自動駕駛過程中，系統(tǒng)可能需要向用戶提供關于車輛狀態(tài)、周圍環(huán)境等方面的反饋。如果反饋不及時或不準確，可能會導致用戶產(chǎn)生誤解或誤操作，從而影響駕駛安全和用戶體驗。

3.3 法律與倫理挑戰(zhàn)

自動駕駛汽車作為一種新興技術產(chǎn)品，其法律地位尚未完全明確。在現(xiàn)有法律體系下，自動駕駛汽車可能被視為一種特殊類型的機動車，但其具備的自主駕駛能力又使其區(qū)別于傳統(tǒng)機動車。因此需要針對自動駕駛汽車的特點，制定專門的法律法規(guī)來明確其法律地位。在自動駕駛模式下，如果發(fā)生交通事故，責任劃分是一個復雜的問題。一般來說，根據(jù)自動駕駛技術的不同級別和駕駛員的參與度，責任可能由制造商、系統(tǒng)開發(fā)者、車輛所有者或駕駛員承擔。在有條件自動駕駛（如L3級別）和高度自動駕駛（如L4級別）中，車輛通常配備有駕駛模式和相應裝置，并需要配備駕駛人。若自動駕駛系統(tǒng)開啟狀態(tài)下發(fā)生交通違法或有責任的事故，第一責任人為駕駛員。但如果事故是由軟件算法錯誤引起，責任可能歸咎于制造商或軟件開發(fā)者。在完全自動駕駛（如L5級別）中，智能網(wǎng)聯(lián)汽車在無駕駛人期間發(fā)生交通事故造成損害，屬于該智能網(wǎng)聯(lián)汽車一方責任的，則由車輛所有人、管理人承擔賠償責任。但具體的責任劃分還需根據(jù)相關法律法規(guī)進行認定。

4 提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛多模態(tài)人機交互能力的對策

4.1 技術創(chuàng)新與融合

傳感器是自動駕駛汽車的眼睛和耳朵，它們負責捕捉車輛周圍環(huán)境的信息，包括道路條件、交通狀況、行人、其他車輛和障礙物等。通過改進傳感器的設計，使用更高分辨率的傳感器，以及優(yōu)化傳感器的信號處理算法，可以顯著提高傳感器對環(huán)境的感知精度。傳感器需要在各種極端條件下都能穩(wěn)定工作，如高溫、低溫、潮濕、強光等。因此需要采用先進的材料和工藝，以及可靠的故障檢測和恢復機制來增強傳感器的可靠性。傳感器的穩(wěn)定性決定了自動駕駛系統(tǒng)能否長時間保持高精度和高可靠性，需要通過嚴格的測試和校準，以及持續(xù)的性能監(jiān)控和優(yōu)化，來確保傳感器的穩(wěn)定性。

自動駕駛汽車需要處理來自多個傳感器的海量數(shù)據(jù)，以提取有用的信息并做出決策，數(shù)據(jù)處理算法的性能對自動駕駛系統(tǒng)的實時性和準確性有著決定性的影響。通過研發(fā)和優(yōu)化高效的算法，如并行計算、分布式計算等，可以顯著提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率。通過引入先進的機器學習和深度學習算法，可以實現(xiàn)對復雜環(huán)境的準確識別，包括車輛、行人、交通標志、道路邊界等。研發(fā)和優(yōu)化實時決策算法，可以確保自動駕駛系統(tǒng)能夠在緊急情況下做出正確的決策。

4.2 優(yōu)化用戶體驗

根據(jù)用戶的喜好和駕駛習慣，可以調(diào)整界面的布局、顏色、字體大小等，使其更符合用戶的審美和使用習慣。提供可配置的界面選項，如選擇不同的主題或皮膚，以滿足不同用戶的個性化需求。建立有效的反饋機制，通過車載系統(tǒng)內(nèi)置的反饋功能、用戶調(diào)查或社交媒體等渠道及時收集用戶在使用過程中的意見和建議，對收集到的反饋進行分析和處理，用于指導系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化和改進。利用機器學習算法分析用戶的駕駛行為數(shù)據(jù)，如座椅調(diào)節(jié)習慣、音樂喜好、車內(nèi)溫度偏好等以識別用戶的個性化需求。根據(jù)識別結果，自動調(diào)整車輛設置，如座椅位置、音響設置和空調(diào)溫度等，以提供個性化的駕駛環(huán)境。通過分析用戶的駕駛歷史數(shù)據(jù)，智能化算法可以預測用戶未來的駕駛行為，如行駛路線、停車位置等。

4.3 加強法律法規(guī)與倫理規(guī)范

自動駕駛汽車作為一種新興技術產(chǎn)品，其法律地位需要得到明確。相關法律法規(guī)應界定自動駕駛汽車的性質(zhì)、分類及其在道路交通中的權利和義務。法律法規(guī)應明確各主體在不同駕駛模式（如完全自動駕駛、輔助駕駛）下的責任范圍，并建立事故責任判定機制，制定可追溯、可問責的責任分攤原則。自動駕駛汽車的技術標準是其安全性的重要保障。相關法律法規(guī)應規(guī)定自動駕駛汽車的技術要求、測試標準、認證程序等，確保其在設計、制造、測試、運營等各個環(huán)節(jié)都符合安全標準。自動駕駛汽車的測試和準入是法律關注的重點。相關法律法規(guī)應規(guī)定測試階段的申請前置條件、安全性自我聲明確認及申請材料、安全性自我聲明延期與變更等程序性事項，以及準入階段的技術要求、監(jiān)管措施等。

自動駕駛汽車涉及大量的用戶數(shù)據(jù)收集和處理，包括車輛位置、行駛方式、駕駛員信息等。相關法律法規(guī)應規(guī)定數(shù)據(jù)收集的目的、范圍、方式和存儲期限，確保數(shù)據(jù)的合法性和合規(guī)性。要求自動駕駛汽車采用先進的加密技術，對傳輸和存儲的數(shù)據(jù)進行加密處理，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。規(guī)定只有授權人員才能訪問和處理數(shù)據(jù)，并嚴格審計和監(jiān)控數(shù)據(jù)訪問和使用情況。要求自動駕駛汽車制造商和軟件開發(fā)商制定數(shù)據(jù)泄露應急預案，并定期進行演練和評估。

自動駕駛系統(tǒng)的道德決策準則應基于人類倫理原則和價值觀來制定，包括對人的尊重、非惡意和自主決定等。不同文化、宗教和法律體系對道德的理解存在差異，在制定自動駕駛系統(tǒng)的道德決策準則時，需要充分考慮這些差異，確保準則的普遍適用性和可接受性。制定自動駕駛系統(tǒng)的道德決策準則還需要跨學科的合作，通過倫理學家和法律專家等共同探討和制定準則，以確保其科學性、合理性和可行性。

5 結語

隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術的不斷發(fā)展，多模態(tài)人機交互在自動駕駛領域的應用日益廣泛。面對技術、用戶體驗和法律倫理等方面的挑戰(zhàn)，我們需要持續(xù)推動技術創(chuàng)新與融合，優(yōu)化用戶體驗，并加強法律法規(guī)與倫理規(guī)范的建設。只有這樣，才能確保自動駕駛技術的安全性、可靠性和合規(guī)性，為未來的智慧出行提供有力保障。未來，我們期待看到更多創(chuàng)新性的解決方案和實踐案例，共同推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)的健康發(fā)展，讓自動駕駛技術更好地服務于人類社會。

基金項目：國家大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃資助項目，面向信任度提升的智能網(wǎng)聯(lián)汽車多模態(tài)人機交互優(yōu)化研究（202410497086）。

參考文獻：

[1]鄭軍武.自動駕駛技術在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的應用[J].汽車畫刊，2024（08）：30-32.

[2]周澤天.自動駕駛技術在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的應用及其挑戰(zhàn)[J].汽車維修技師，2024（14）：58.

[3]黃俊，鄧敏，呂能超.智能座艙多模態(tài)人機交互研究現(xiàn)狀分析[A]2023世界交通運輸大會（WTC2023）論文集（下冊）[C].中國科學技術協(xié)會、交通運輸部、中國工程院、湖北省人民政府，中國公路學會，2023：4.

[4]李玉昆，孟健，郁淑聰.展望未來智能汽車人機交互：多模態(tài)融合感知技術成為趨勢[J].汽車與配件，2022（21）：56-58.

[5]劉聰，朱蘭芹.基于多模態(tài)交互的汽車人機交互設計研究[J].汽車電器，2022（08）：3-5.