• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      智能汽車中控的隱式交互設(shè)計(jì)策略實(shí)驗(yàn)研究

      2024-10-22 00:00:00張萍沈朝群陶高周
      設(shè)計(jì) 2024年17期

      摘要:探究隱式交互設(shè)計(jì)特征,討論智能汽車中控的隱式交互設(shè)計(jì)策略,為設(shè)計(jì)應(yīng)用提供參考。以隱式交互概念為基礎(chǔ),為解決眼動注視指標(biāo)的兩重性解讀問題,提出基于注視熵的智能汽車隱式設(shè)計(jì)評價(jià)方法,運(yùn)用眼動實(shí)驗(yàn)、任務(wù)績效測量和可用性評估方法,進(jìn)行設(shè)計(jì)評價(jià)。分析了隱式交互的設(shè)計(jì)特征并提出設(shè)計(jì)策略。智能汽車中控的隱式交互需要進(jìn)行低注意力設(shè)計(jì),提升系統(tǒng)效率和用戶體驗(yàn)。

      關(guān)鍵詞:隱式交互;設(shè)計(jì)評價(jià);智能汽車;交互設(shè)計(jì);注視熵;人機(jī)交互

      中圖分類號:TB472 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1003-0069(2024)17-0070-04

      Abstract:To explore the characteristics of implicit interaction design,discuss the implicit interaction design strategy of intelligent vehicle central control,and provide reference for design and application. Based on the concept of implicit interaction,in order to solve the problem of dual interpretation of eye movement fixation indicators,an implicit design evaluation method for intelligent vehicles based on fixation entropy is proposed. The design evaluation is conducted using eye movement experiments,task performance measurement,and usability evaluation methods. Analyzed the design features of implicit interaction and proposed design strategies. The implicit interaction in the central control of intelligent vehicles requires low attention design to improve system efficiency and user experience.

      Keywords:Implicit interaction;Design evaluation;Smart cars;Interaction design;Fixation entropy;Human-computer interaction

      引言

      隨著信息技術(shù)日益發(fā)展,人機(jī)交互的演進(jìn)軌跡,從人與物理系統(tǒng)交互走向人與智能系統(tǒng)交互,涌現(xiàn)了隱式交互、主動交互、邊緣交互等技術(shù)和體驗(yàn)視角的智能人機(jī)交互理論。其中,隱式交互是更貼近自然的前沿理論,關(guān)注對用戶自然行為隱含的交互意圖的主動推理,具有提升智慧產(chǎn)品用戶體驗(yàn)的價(jià)值[1]。但由于隱式交互理論的學(xué)科交叉性和適用于隱式設(shè)計(jì)客觀評價(jià)指標(biāo)的兩重性解讀缺陷,隱式交互設(shè)計(jì)尚未建立起科學(xué)的研究路徑和評價(jià)方法。文章基于隱式交互內(nèi)涵,運(yùn)用實(shí)驗(yàn)研究方法,探究隱式交互設(shè)計(jì)的特征,并以此構(gòu)建交互設(shè)計(jì)策略。

      一、隱式交互理論

      (一)隱式交互的內(nèi)涵和發(fā)展:隱式交互理論研究起源于人機(jī)交互、人工智能和模式識別的初次融合[2]。Kaiyan于1996年首次提出隱式人機(jī)交互的概念;隨后Schmidt[3]對隱式人機(jī)交互做出定義:用戶執(zhí)行的某些動作,其目的不是與系統(tǒng)進(jìn)行交互,但系統(tǒng)將其理解為輸入;2007年,清華大學(xué)徐光祐等[4]把“Implicit Interaction”翻譯為隱式交互,指出基于上下文信息的隱式交互是不可見計(jì)算的本質(zhì);2014年,王巍等[5]總結(jié)了隱式人機(jī)交互的發(fā)展和研究現(xiàn)狀。

      交互設(shè)計(jì)下的隱式交互,關(guān)注的是對用戶自然行為隱含的特定交互意圖推理,從而提供特定的服務(wù)。王巍等[2]指出可穿戴產(chǎn)品隱式交互的低專注性、非關(guān)鍵性和情境依賴性設(shè)計(jì)原則;鄧力源等[6]從行為邏輯出發(fā),分析了動作、目的和場景要素的隱式交互設(shè)計(jì)思路;李衛(wèi)群等[1]提出經(jīng)驗(yàn)映射、行為引導(dǎo)和情感化的智慧產(chǎn)品隱式交互設(shè)計(jì)原則;白楊等[7]提出可穿戴水上救生產(chǎn)品的顯隱式協(xié)同設(shè)計(jì)策略。隱式交互目前主要應(yīng)用于調(diào)研和歸納分析的定性研究方面,定量研究較少。

      Ju,Wendy等[8]提出隱式交互的目的是不分散用戶的注意力,通過設(shè)備主動性和用戶注意力兩個維度構(gòu)建顯隱式交互框架,如圖1,將人機(jī)交互分為命令式、提醒式、環(huán)境代理式和自動式4類。在顯隱式交互框架中,交互活動是研究主體,從交互活動的發(fā)起者可將交互模式分為由人或者設(shè)備主動發(fā)起;注意力機(jī)制幫助人類在復(fù)雜情境中快速選擇出感興趣的物體,隱式交互框架根據(jù)交互活動是否被用戶的注意力機(jī)制選擇,分為前景交互和背景交互。

      (二)隱式交互特征:Schmidt[3]首次對隱式交互進(jìn)行概念定義時(shí),就提出設(shè)備主動進(jìn)行的感知和推理是隱式交互的特征;田豐等[9]認(rèn)為隱式交互下用戶不需要關(guān)注任務(wù)的執(zhí)行方式和執(zhí)行過程,而僅僅需要考慮任務(wù)本身,隱式交互模式具有自然交互特征;Ju,Wendy等[8]根據(jù)顯隱式交互框架的維度分析,指出隱式交互的特征是用戶的注意力需求低和設(shè)備的主動性高;凌亞利[10]總結(jié)了隱式交互的高度自動化、反饋及時(shí)化和服務(wù)個性化特征;李衛(wèi)群[1]等從交互設(shè)計(jì)五要素分析顯式和隱式交互特征,指出隱式交互的無意圖或無意識、注意力需求低、非精確輸入、產(chǎn)品主動推理和場景主動感知并響應(yīng)的交互特征。

      鄧力源[6]從交互設(shè)計(jì)的用戶目標(biāo)出發(fā),指出隱式交互研究的技術(shù)化傾向,由于隱式交互的不確定性,隱式交互模式適用于容錯性強(qiáng)、需提高操作效率和良好用戶體驗(yàn)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)中,而不適用于涉及生命和財(cái)產(chǎn)安全、隱私性較強(qiáng)以及控制性要求高的產(chǎn)品中。陳點(diǎn)滴[11]等分析移動情境感知中的顯隱式協(xié)同交互,從負(fù)面分析了可能存在的打擾和信息超載等問題。

      綜上所述,從設(shè)計(jì)的技術(shù)維度,隱式交互具有主動和自適應(yīng)特征,從設(shè)計(jì)的用戶維度,隱式交互具有正面的低注意力需求、自然和個性化特征,也具有負(fù)面的打擾和低控制感特征。本文嘗試從定量角度,探究隱式交互的設(shè)計(jì)特征和策略,為設(shè)計(jì)應(yīng)用提供了新的思路和方向。

      二、隱式交互設(shè)計(jì)評價(jià)表征

      運(yùn)用隱式交互理論進(jìn)行設(shè)計(jì),目的是使用戶的注意力不被分散,專注高效地完成任務(wù)。因此,隱式交互設(shè)計(jì)的評價(jià)指標(biāo)是用戶注意力。注意力評價(jià)分為主觀和客觀兩類,主觀評價(jià)方法是運(yùn)用量表進(jìn)行評測,多應(yīng)用于注意障礙評定的醫(yī)療健康領(lǐng)域,美國精神病學(xué)會在2015年發(fā)表的《精神障礙診斷和統(tǒng)計(jì)手冊》(DSM)是當(dāng)前最權(quán)威的注意力評價(jià)方法??陀^評價(jià)方法是使用眼動儀或腦電等儀器,通過監(jiān)測生理信號以評估注意力。

      眼動范式使用眼動儀監(jiān)測注視、眼跳和追隨運(yùn)動的眼動行為,是最常用的注意力客觀評價(jià)實(shí)驗(yàn)范式。其中,基于注視行為的注視時(shí)長、首次注視時(shí)間等指標(biāo)適用于隱式交互中的注意力評價(jià),但存在指標(biāo)含義的兩重性解讀問題,例如某個興趣區(qū)(AOI)注視時(shí)長更長,一方面代表被試對此AOI更感興趣,另一方面則代表此AOI的設(shè)計(jì)存在認(rèn)知困難的問題,兩重性解讀問題大大影響了設(shè)計(jì)人員對設(shè)計(jì)重點(diǎn)的選擇。因此,本文引用熱力學(xué)中熵的概念,統(tǒng)一注視指標(biāo)解讀的兩重性,構(gòu)建隱式交互設(shè)計(jì)評價(jià)模式。

      注視熵指標(biāo)用于人的情境意識水平和疲勞程度的評定,常見于醫(yī)療手術(shù)、飛行和駕駛領(lǐng)域。Leandro等人[13]通過模擬3個腹腔鏡運(yùn)動,并記錄運(yùn)動高保真過程的眼球運(yùn)動,得出手術(shù)難度正向影響注釋熵的結(jié)論;靳慧斌等[14]對塔臺管制任務(wù)進(jìn)行注視熵和情境意識測量,發(fā)現(xiàn)情境意識水平越高,注視熵越高。以上研究可看出,注視熵是表征復(fù)雜情境中人的情境意識水平和次任務(wù)認(rèn)知負(fù)荷的有效指標(biāo),因此,在智能汽車交互設(shè)計(jì)評價(jià)中,注視熵越大,說明駕駛?cè)说囊曈X搜索幅度及頻率越高,注意力越集中,方案越優(yōu)秀。

      三、智能汽車中控交互設(shè)計(jì)評價(jià)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)構(gòu)建

      (一)實(shí)驗(yàn)?zāi)康模褐悄芷囍锌亟换ピO(shè)計(jì)的最終目的是加強(qiáng)交通安全,提升駕駛體驗(yàn)。以往對不同方案下汽車中控交互設(shè)計(jì)進(jìn)行的眼動實(shí)驗(yàn),表征的是被試查看界面的視覺熱點(diǎn)或界面中特定功能區(qū)域的視覺搜索過程,采集數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)材料為界面,其結(jié)果只能間接影響駕駛行為。

      本次眼動實(shí)驗(yàn),模擬駕駛員使用中控完成本次任務(wù)的過程,采集不同交互設(shè)計(jì)方案下駕駛員視角的眼動數(shù)據(jù),用注視熱點(diǎn)圖和注視熵率值直接表征駕駛員對路面的注意力。此外,采用行為測量和可用性定量評估方法,探究隱式交互設(shè)計(jì)的任務(wù)績效行為和可用性特征。

      (二)實(shí)驗(yàn)對象與裝置:本實(shí)驗(yàn)共邀請10名青年學(xué)生(4名男性,6名女性),年齡21-27歲,視力或矯正視力正常。本實(shí)驗(yàn)使用的是Tobii-X120型眼動儀,配備的筆記本以及安裝的 Studio 軟件。在進(jìn)行中控界面設(shè)計(jì)方案的眼動實(shí)驗(yàn)時(shí),使用平板設(shè)備模擬中控屏幕。

      (三)實(shí)驗(yàn)材料制作:為模擬駕駛情境,運(yùn)用C4D和AE軟件進(jìn)行場景建模和動畫材料制作,動畫為駕駛員視角的道路和部分車內(nèi)情境,動畫后段中出現(xiàn)一個橫穿馬路的小孩,形成危險(xiǎn)避讓情境,如圖2。

      顯式交互是在用戶的精確輸入下,系統(tǒng)被動接收指令;隱式交互則可以根據(jù)用戶的非精確輸入,主動感知和推理用戶需求并提供對應(yīng)服務(wù)。隱式交互在智能汽車導(dǎo)航任務(wù)中的應(yīng)用,需要梳理任務(wù)流程,選擇合適的隱式交互介入階段,完成任務(wù)設(shè)計(jì)。本文梳理智能汽車中控的導(dǎo)航任務(wù)流程為:確定目的地——確定路線——開始導(dǎo)航,選擇確定路線階段介入隱式交互,如圖3。顯式交互設(shè)計(jì)方案下,用戶需要精確輸入目的地和選擇路線;隱式交互設(shè)計(jì)方案可以讓用戶非精確輸入目的地,由系統(tǒng)主動推薦具體目的地和路線,減少用戶的操作負(fù)擔(dān)。

      (四)實(shí)驗(yàn)任務(wù)與流程:實(shí)驗(yàn)任務(wù)的主任務(wù)是正常駕駛和危險(xiǎn)避讓任務(wù),被試需觀察路面情況,隨時(shí)進(jìn)行危險(xiǎn)避讓,次任務(wù)是導(dǎo)航任務(wù),被試需使用模擬中控設(shè)備完成顯式和隱式交互方案下的導(dǎo)航任務(wù)。

      實(shí)驗(yàn)流程為:被試進(jìn)入駕駛情境畫面,接收到導(dǎo)航任務(wù)指令后視線離開動畫,前往模擬中控設(shè)備完成導(dǎo)航任務(wù),過程中需隨時(shí)觀察路況,在遇到危險(xiǎn)避讓情境時(shí)按下鼠標(biāo)左鍵模擬剎車動作進(jìn)行避讓。每組實(shí)驗(yàn)完成后,填寫USE可用性量表。

      四、隱式交互設(shè)計(jì)特征實(shí)驗(yàn)分析

      通過熱點(diǎn)圖、興趣區(qū)總注視時(shí)長、注視概率等眼動實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),結(jié)合可用性量表問卷數(shù)據(jù),分別進(jìn)行處理分析,可獲得隱式交互設(shè)計(jì)的用戶注意力、任務(wù)績效及可用性特征關(guān)鍵信息。

      (一)隱式交互設(shè)計(jì)的用戶注意力特征

      1.熱點(diǎn)圖分析:熱點(diǎn)圖用來確定被試的視線聚焦區(qū)域,如圖4所示,分別為顯式和隱式交互方案下的駕駛員視角累計(jì)熱點(diǎn)圖,其中紅色代表被試的視覺注意程度最高,黃色其次,綠色代表程度最低。對比可以看出,隱式交互設(shè)計(jì)方案中,被試在道路前方車輛的中心區(qū)域注視程度更高,且注視點(diǎn)更分散,左、右側(cè)道路上的注視點(diǎn)更多,這說明隱式交互設(shè)計(jì)讓被試的注意力能夠放置在左右側(cè)和中心道路上,視野更大,被試更能夠關(guān)注路況信息。

      2.注視熵分析:注視熵率值反映被試的視覺掃描靈活程度。將駕駛員視角畫面劃分為6個興趣區(qū),1-1區(qū)代表左側(cè)來車、道路及環(huán)境,1-2區(qū)代表上方環(huán)境,1-3區(qū)代表前方車輛,1-4區(qū)代表前方近處道路,1-5區(qū)代表車內(nèi)環(huán)境,1-6區(qū)代表右側(cè)來車、道路及環(huán)境,如圖5。

      根據(jù)各興趣區(qū)總注視時(shí)長、注視點(diǎn)落在興趣區(qū)的數(shù)量和注視率,通過計(jì)算得到兩個方案的注視熵。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件分析(p=0.033<0.05),結(jié)果如表1所示,顯式交互方案的注視熵均值為1.759,隱式交互方案均值則為2.587。可以看出,隱式交互方案下的注視熵率值提升了47.07%,駕駛員的視覺掃描靈活性更大,視覺搜索幅度和頻率更高。

      因此,隱式交互設(shè)計(jì)通過提高汽車中控服務(wù)的主動性,使系統(tǒng)在駕駛員的非精確輸入狀態(tài)下進(jìn)行情境感知計(jì)算,幫助駕駛員選擇合適的目的地和路線,減少了操作步驟,駕駛員能快速完成導(dǎo)航次任務(wù)并將注意力重新轉(zhuǎn)移到駕駛主任務(wù)上。所以說,智能汽車中控的隱式交互設(shè)計(jì)中,駕駛員更能精確感知環(huán)境變化,情境意識水平更高,注意力更集中,不易出現(xiàn)駕駛分心。

      (二)隱式交互設(shè)計(jì)的任務(wù)績效特征:實(shí)驗(yàn)過程中,設(shè)置危險(xiǎn)避讓任務(wù),統(tǒng)計(jì)被試危險(xiǎn)避讓行為的反應(yīng)時(shí)間,將數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件分析(p=0.038<0.05),結(jié)果見表2??梢钥闯觯[式交互方案的危險(xiǎn)避讓平均反應(yīng)時(shí)為1.7345秒,相對于顯式交互方案的平均反應(yīng)時(shí)2.018秒,縮短了0.2835秒,駕駛員在注意力更集中的狀態(tài)下,能更迅速面對危險(xiǎn)情境。因此,智能汽車中控的隱式交互設(shè)計(jì),可以有效保障駕駛安全,減少交通事故。

      (三)隱式交互設(shè)計(jì)的可用性特征:被試完成每組眼動實(shí)驗(yàn)后,填寫USE可用性量表,考察兩種方案分別對被試的有用性(U)、易用性(EU)、易學(xué)性(EL)和滿意度(S)的影響。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件分析,結(jié)果見表3(p=0.006<0.05)。隱式交互方案的總體數(shù)值提高了6.25%,有用性、易學(xué)性和滿意度分別提升了12.16%、7.14%和12.25%,但易用性數(shù)值降低了1.81%,說明隱式交互設(shè)計(jì)中總體可用性提升,但改變了任務(wù)流程,易用性表現(xiàn)有所降低。

      因文章篇幅所限,未能詳細(xì)列舉實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),將可用性的指標(biāo)用圖6表達(dá),包含有用性、易用性、易學(xué)性和滿意度四維度數(shù)據(jù),左側(cè)數(shù)據(jù)為隱式交互方案相對于顯式交互方案數(shù)值降低的指標(biāo),右側(cè)則為提升的數(shù)值,矩形的橫向尺度大致代表數(shù)值變化的百分比,矩形邊長越長,說明該指標(biāo)的隱式交互相對于顯式交互的得分變化越大。

      分項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),有用性方面,隱式交互設(shè)計(jì)可以提升系統(tǒng)的有效性、效率、有用程度、易完成任務(wù)程度、節(jié)約時(shí)間、滿足需求和系統(tǒng)給用戶的期待感,尤其在效率和節(jié)約時(shí)間方面,隱式交互設(shè)計(jì)的提升程度為28.57%和37.78%,但會降低用戶對系統(tǒng)的控制感;易用性方面,隱式交互設(shè)計(jì)可以提升系統(tǒng)的使用容易、操作簡單、步驟簡要和用戶喜愛程度,尤其在步驟簡化方面,隱式交互設(shè)計(jì)提升程度為23.08%,但會降低系統(tǒng)的靈活性、不費(fèi)力程度、需說明程度、一致性、魯棒性和流暢性;易學(xué)性方面,隱式交互設(shè)計(jì)可以提升系統(tǒng)的學(xué)習(xí)速度、記憶容易程度、學(xué)習(xí)容易度和熟練使用程度;滿意度方面,隱式交互設(shè)計(jì)可以提升系統(tǒng)的滿意程度、推薦可能程度、趣味性、優(yōu)異性、需求度和愉悅度,尤其在系統(tǒng)推薦可能程度和趣味性方面,隱式交互設(shè)計(jì)的提升程度為24.00%和19.23%,但會降低系統(tǒng)與用戶期待的符合程度。

      根據(jù)以上分析可以發(fā)現(xiàn),隱式交互設(shè)計(jì)能顯著提升系統(tǒng)可用性程度,在任務(wù)方面,隱式交互能夠簡化操作步驟,節(jié)約時(shí)間,提高任務(wù)完成效率,幫助用戶將注意力集中在任務(wù)中,讓用戶反應(yīng)更加迅速,在體驗(yàn)方面,隱式交互能提升用戶的期待感,增加趣味性,更滿足用戶的使用需求;也存在可用性方面的部分不足,在任務(wù)方面,系統(tǒng)缺少充足的信息說明和靈活性,在體驗(yàn)方面,隱式交互降低了用戶對交互過程的控制感,不夠符合用戶期待。

      五、智能汽車中控的隱式交互設(shè)計(jì)策略構(gòu)建

      在以智能汽車中控為媒介的隱式交互設(shè)計(jì)中,用戶注意力指標(biāo)表征交互設(shè)計(jì)下的駕駛員狀態(tài),任務(wù)績效指標(biāo)從客觀維度表征交互設(shè)計(jì)的系統(tǒng)效率,可用性指標(biāo)則從主觀維度表征交互設(shè)計(jì)的用戶體驗(yàn),本文據(jù)此提出智能汽車中控的隱式交互的低注意力、系統(tǒng)高效率和優(yōu)化用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)策略。

      (一)低注意力設(shè)計(jì)策略:注意力是認(rèn)知過程的重要組成部分,在多任務(wù)駕駛情境下,注意力機(jī)制幫助駕駛員選擇和感知復(fù)雜的車內(nèi)外信息,從用戶注意力特征實(shí)驗(yàn)分析可知,隱式交互設(shè)計(jì)能幫助駕駛員集中注意力于道路,對智能汽車進(jìn)行的隱式交互設(shè)計(jì),正是對駕駛主任務(wù)的高注意力設(shè)計(jì)和中控次任務(wù)的低注意力設(shè)計(jì),使駕駛員能夠在不分散注意力的狀態(tài)下進(jìn)行操作。本文提出以下智能汽車中控隱式交互的低注意力設(shè)計(jì)策略:

      1.多感官融合設(shè)計(jì):引導(dǎo)駕駛員同時(shí)使用多種感官注意力資源來維持安全有效的駕駛行為。其中,視覺注意力是最主要的感官資源,駕駛員需不斷掃描周圍的環(huán)境,應(yīng)對潛在的危險(xiǎn)因素和變化,因此,在視覺資源過載或需即刻反應(yīng)的情境,需要運(yùn)用聽覺、觸覺、嗅覺等多感官通道進(jìn)行交互設(shè)計(jì),降低注意力分散的風(fēng)險(xiǎn)。例如,當(dāng)車輛前方有障礙物時(shí),可以通過聲音和座椅震動的聽覺和觸覺交互來提醒駕駛者注意前方情況。

      2.信息分層級設(shè)計(jì):在智能汽車中控交互設(shè)計(jì)中,通過合理的信息層級分布,將車輛控制等信息按照重要度和關(guān)聯(lián)性劃分為不同的層級,使駕駛員更輕松地理解和掌控車輛的狀態(tài)和操作,減少駕駛員的認(rèn)知負(fù)荷和分心現(xiàn)象,實(shí)現(xiàn)低注意力的操作。例如,在導(dǎo)航系統(tǒng)的交互設(shè)計(jì)中,當(dāng)前位置信息可以在導(dǎo)航地圖的底部以較小字體顯示,重要的轉(zhuǎn)向方向信息以更大的圖標(biāo)顯示在地圖的中上方,駕駛員在開車時(shí)能保持對道路的關(guān)注,同時(shí)輕松獲得所需的導(dǎo)航信息。

      (二)系統(tǒng)高效率設(shè)計(jì)策略:交互設(shè)計(jì)是以目的為導(dǎo)向的設(shè)計(jì)[15],智能汽車領(lǐng)域的隱式交互設(shè)計(jì),目的是從源頭提高系統(tǒng)效率,提升駕駛安全。從任務(wù)績效特征分析可知,隱式交互設(shè)計(jì)能縮短危險(xiǎn)情境反應(yīng)時(shí)間。因此,本文提出智能汽車中控隱式交互的系統(tǒng)高效率設(shè)計(jì)策略:

      1.簡化操作流程:在人機(jī)交互過程中,操作流程是指執(zhí)行特定任務(wù)時(shí)需要遵循的一系列步驟,合理的操作流程,可以提高人機(jī)系統(tǒng)的工作效率和質(zhì)量。根據(jù)前文的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn),對智能汽車中控導(dǎo)航任務(wù)進(jìn)行的隱式交互設(shè)計(jì),在用戶模糊搜索情境下,設(shè)備主動同時(shí)推薦目的地和路線,簡化了選擇路線的操作,提升了駕駛員視覺掃描靈活度,縮短了危險(xiǎn)情境反應(yīng)時(shí)間。

      智能汽車中控的隱式交互設(shè)計(jì),需分析任務(wù)流程,尋找設(shè)備主動性技術(shù)介入的機(jī)會點(diǎn),使操作流程更合理。例如,在調(diào)節(jié)音量任務(wù)中,智能汽車中控可以設(shè)置一個調(diào)節(jié)音量的快捷功能區(qū),用戶減少了打開音量調(diào)節(jié)設(shè)置界面尋找調(diào)節(jié)音量按鈕的步驟,能更快速地完成任務(wù)。

      2.縮短操作距離:根據(jù)菲茨定律,獲取目標(biāo)的時(shí)間取決于目標(biāo)的距離和大小。在交互設(shè)計(jì)中縮短操作距離,即減少用戶完成任務(wù)需要移動手部或身體的距離,能更方便地完成任務(wù),緩解用戶疲勞程度。根據(jù)前文實(shí)驗(yàn)可發(fā)現(xiàn),對智能汽車中控導(dǎo)航任務(wù)進(jìn)行的隱式交互設(shè)計(jì),將“開始導(dǎo)航”的按鈕位置進(jìn)行優(yōu)化,從路線模塊下方移動到每條路線右側(cè),縮短了駕駛員進(jìn)入導(dǎo)航的操作距離,使用戶注意力更集中,任務(wù)績效表現(xiàn)更好。

      智能汽車中控的隱式交互設(shè)計(jì),根據(jù)駕駛員的操作可達(dá)性和舒適性,將重要的常用功能設(shè)置在左側(cè)靠近駕駛員的最佳交互區(qū)域,也可以縮短前后頁面手指操作區(qū)域的距離。例如,小鵬汽車的中控功能布局設(shè)計(jì)中,將最常用的音樂等功能卡區(qū)域設(shè)置在屏幕左側(cè)三分之一的位置,駕駛員能夠快速進(jìn)行切換音樂等操作。

      (三)優(yōu)化用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)策略:根據(jù)可用性特征分析可以發(fā)現(xiàn),隱式交互設(shè)計(jì)能夠提升系統(tǒng)的總體可用性,但也需從對系統(tǒng)的必要說明和靈活性方面提升易用性,并增強(qiáng)用戶對系統(tǒng)的控制感。智能汽車中控下的隱式交互設(shè)計(jì),遵循以下用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)策略:

      1.以人為中心的設(shè)計(jì)價(jià)值觀:隱式交互過程基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和自動化算法的技術(shù)基礎(chǔ),智能汽車中的隱式交互設(shè)計(jì),需要以人為中心,利用技術(shù)服務(wù)于人而不是簡單代替人的操作,從新的視角提供更加自然、智能、高效的交互方式。例如,隱式交互設(shè)計(jì)需要提升系統(tǒng)透明度,讓用戶知道他們的數(shù)據(jù)和行為被記錄和使用的方式,也需要保證用戶數(shù)據(jù)和隱私的安全,避免不必要的數(shù)據(jù)泄露和濫用,并考慮用戶的個性化需求和偏好,為不同用戶提供不同的體驗(yàn)。

      2.注重引導(dǎo),有效呈現(xiàn)信息,提供及時(shí)反饋:根據(jù)用戶的使用習(xí)慣和認(rèn)知水平進(jìn)行引導(dǎo),讓用戶能夠理解功能如何使用,例如,在用戶首次使用某項(xiàng)復(fù)雜功能時(shí)進(jìn)行新手引導(dǎo),減少學(xué)習(xí)成本和不必要的受挫,提高用戶的控制感;根據(jù)不同情境,注重有效信息的呈現(xiàn),讓駕駛員能夠清晰理解和運(yùn)用信息。例如,智能汽車可通過多個攝像頭捕捉駕駛員的行為,將這些信息進(jìn)行可視化分析,在轉(zhuǎn)向或倒車駕駛過程時(shí)進(jìn)行信息展示;幫助用戶了解自己的操作效果和結(jié)果,提供及時(shí)反饋。例如,當(dāng)用戶調(diào)節(jié)音量或者改變燈光亮度時(shí),智能汽車中控可以發(fā)出“滴滴”聲,同時(shí)燈光亮度也相應(yīng)變化,提示用戶當(dāng)前的音量大小,以反饋用戶的操作結(jié)果。

      結(jié)語

      隱式交互服務(wù)早已出現(xiàn)在生活的方方面面,如何在技術(shù)發(fā)展與融合應(yīng)用的背景下,從交互的設(shè)計(jì)特征出發(fā),注重人的目的和體驗(yàn)需求,最大化發(fā)揮人的價(jià)值,是智能時(shí)代人機(jī)交互的重點(diǎn)。文章運(yùn)用定量實(shí)驗(yàn)研究方法,探究隱式交互設(shè)計(jì)的用戶注意力、任務(wù)績效和可用性特征,提出的智能汽車中控的低注意力、系統(tǒng)高效率和優(yōu)化用戶體驗(yàn)隱式交互設(shè)計(jì)策略,有助于提升駕駛安全,達(dá)成以人為本的人機(jī)交互。

      參考文獻(xiàn)

      [1]李衛(wèi)群,許懋琦.隱式交互理論下的智慧產(chǎn)品設(shè)計(jì)研究[J].設(shè)計(jì),2021,34(04):99-101.

      [2]王巍,姚宇雙.可穿戴產(chǎn)品的隱式交互設(shè)計(jì)淺析[J].裝飾,2016(06):106-107.

      [3]SCHMIDT A. Implicit Human Computer Interaction through Context[J]. Personal Technologies,2000,4(2-3):191-199.

      [4]徐光祐,陶霖密,史元春,張翔.普適計(jì)算模式下的人機(jī)交互[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2007(07):1041-1053.

      [5]王巍,黃曉丹,趙繼軍,申艷光.隱式人機(jī)交互[J].信息與控制,2014,43(01):101-109.

      [6]鄧力源,蔣曉.基于行為邏輯的隱式交互設(shè)計(jì)研究[J].裝飾,2019(06):87-89.

      [7]白楊,張繼曉.人機(jī)交互視角下可穿戴水上救生產(chǎn)品設(shè)計(jì)策略研究[J].設(shè)計(jì),2022,35(23):154-157.

      [8]JU W,LEIFER L. The Design of Implicit Interactions:Making Interactive Systems Less Obnoxious[J]. Design Issues,2008,24(3):72-84.

      [9]田豐,鄧昌智,周明駿,徐禮爽.Post-WIMP界面隱式交互特征研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索,2007(02):160-169.

      [10]凌亞利. 養(yǎng)老機(jī)構(gòu)護(hù)理智能化系統(tǒng)隱式交互設(shè)計(jì)研究[D].湖南大學(xué),2021.

      [11]陳點(diǎn)滴,秦憲剛,李霞,托基爾·克萊蒙森.移動情境感知服務(wù)中的人機(jī)情境感知協(xié)同模式探索[J].裝飾,2018(08):98-101.

      [12]成英,高利.U型轉(zhuǎn)向時(shí)駕駛?cè)俗⒁曁匦匝芯縖J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào),2015,25(08):87-92.

      [13]Wolfe JM,Oliva A,Horowitz TS,et al. Segmentation of Objects from Backgrounds in Visual Search tasks[J].Vision Research,2002,42(28):2997 - 3004.

      [14]靳慧斌,呂川,朱國蕾.塔臺管制中情境意識與視覺搜索策略關(guān)系研究[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2019,38(01):108-112.

      [15]戴以蘅,張凌浩.智能家居產(chǎn)品有序主動交互設(shè)計(jì)策略研究[J].設(shè)計(jì),2021,34(24):111-113.

      林州市| 西丰县| 镇赉县| 鹿邑县| 新营市| 沁水县| 景泰县| 临邑县| 富顺县| 易门县| 泰州市| 米林县| 五寨县| 尉氏县| 曲麻莱县| 扎赉特旗| 运城市| 乌海市| 侯马市| 西吉县| 乌海市| 天峨县| 喜德县| 秭归县| 建湖县| 辛集市| 田阳县| 井研县| 榆中县| 辽阳市| 麦盖提县| 崇信县| 永胜县| 鄂尔多斯市| 神池县| 红安县| 乌海市| 邵武市| 绥芬河市| 日照市| 凌云县|