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↓↓领取：《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）↓↓智能座舱中新技术、新场景、新模式不断涌现，设计师需要考虑如何让驾驶员在驾驶车辆时有安全、高效、舒适的人机交互体验，多模态交互将会成为未来人机交互的主流。
跟传统座舱相比，智能座舱的“智能”主要体现在以下几个方面：科技性：高精地图、智能导航、疲劳监测、驾驶坐姿调整等；
“多模态交互”就是融合了人的视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种感官，计算机利用多种通信通道响应输入，并充分模拟人与人之间的交互方式。目前智能座舱的模态包括视觉、听觉、触觉、嗅觉，对应的模态在智能座舱的体现：触觉：方向盘+按键+中控+挡位+座椅+安全带更多用于提示场景
智能座舱的大部分的信息都放在视觉通道里面，这无疑会增加驾驶员的认知负荷，单模态交互难以满足复杂的驾驶场景，各模块彼此间的关联性不强，大大降低了信息感知的价值。如何实现高效、安全、易用的人机交互，避免驾驶员注意力分散，降低交互认知和改善人车交互体验是值得思考的问题。
研究表明，人更习惯多模态交互，尤其高优先级消息以多模态的冗余增益可以加快处理时间，例如视觉+听觉或视觉+振动触觉警告比单模警告拥有更快响应。通过【多重资源理论】和【态势感知】两个模型来进行分析多重资源理论：一个通道接收的信息是有上限的，当信息过载时，会导致人的认知负荷，从而降低效率。为避免视觉通道超负荷，可以将部分信息通过听觉通道呈现，这能有效降低司机的工作负荷。态势感知：态势感知是一种感受者根据环境因素而动态、整体地理解当前情境的能力，由此可以提升对安全风险的发现识别、理解分析及响应能力，以便于做出最终的决策与行动。比如，对新手司机来说在驾驶中，会比较关注路面，这时候如果在视觉上弹出信息，就很容易分散注意力，这就是态势感知的丧失。而通过语音或者触觉的通道去反馈，可以提高了安全性和效率。智能座舱多模态交互的重要性对驾驶员行为和状态进行多模监测通过对方向盘的转向，行驶轨迹，油门的加减速，以及视觉摄像头的分析，可以判断驾驶员是否在开启ADAS系统后，处于瞌睡、疲劳、分心等脱离驾驶状态中。当车辆开启ACC（Adaptive Cruise Control）功能时，车辆监测车外环境，包括其他车辆的运动状态、特定工况等，结合车内动态信息显示在AR-HUD上，比如当下时速、车距、基本车辆信息，帮助驾驶员判断前车运动轨迹，增强态势感知，降低驾驶员工作负荷，及时作出有效判断及行动。
语音交互在实际应用中是不可见的，如果不与其他模态进行融合，很难预判出他们发出的指令处于哪个状态。比如在进行语音命令时，它产生的状态有：唤醒-聆听-识别-播报-持续倾听，通过中控屏幕上的语音虚拟形象状态属性来区别不同阶段，可以提高驾驶员的安全感。小鹏P7打开车道辅助时，为了减少驾驶员在开车时低头看仪表盘，方向盘会通过抖动的方式来提示目前车辆压线的状态；另外，还可以通过方向盘的物理按键唤醒语音，语音虚拟形象的状态变化显示在中控屏上。除了常规的多模态交互以外，在广义的模态交互还包括了什么？通过面部特征识别分析当前驾驶者的坐姿设置，自动调节座椅和方向盘高度换而言之，通过眼动追踪、心电、呼吸特征监测驾驶者是否疲劳、身体异常、分神等异常情况，进行多模态警示，来保障驾驶者的安全。转载自网络，文中观点仅供分享交流，不代表本公众号立场，如涉及版权等问题，请您告知，我们将及时处理。
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