增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)平視顯示行人預(yù)警系統(tǒng)的視覺(jué)編碼設(shè)計(jì)研究

馮自力，楊振

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)平視顯示行人預(yù)警系統(tǒng)的視覺(jué)編碼設(shè)計(jì)研究

馮自力，楊振

（浙江理工大學(xué) 理學(xué)院，杭州 310018）

隨著影像和雷達(dá)傳感器技術(shù)的發(fā)展，車載預(yù)警系統(tǒng)可以更快、更廣和更高精度地實(shí)現(xiàn)對(duì)于行人的識(shí)別與追蹤。相較于其他預(yù)警方式，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)平視顯示預(yù)警（Augmented Reality Head-up Display，AR-HUD）可以為用戶提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)警信息并降低用戶因視線切換而帶來(lái)的駕駛風(fēng)險(xiǎn)，具有較大的應(yīng)用潛力。已有研究表明，預(yù)警信息的編碼方式對(duì)預(yù)警效果影響顯著，然而目前AR-HUD預(yù)警方式的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)尚未制定，因此，探究AR-HUD的預(yù)警編碼方式對(duì)其應(yīng)用具有重要意義。以AR-HUD行人預(yù)警為例，基于顏色、邊框形狀、閃爍等設(shè)計(jì)元素對(duì)預(yù)警信息進(jìn)行編碼設(shè)計(jì)，從眼動(dòng)指標(biāo)、行為指標(biāo)和主觀指標(biāo)對(duì)各編碼方式進(jìn)行多模態(tài)的量化分析和評(píng)估，提出相應(yīng)的設(shè)計(jì)建議。采用顏色編碼可以顯著提升編碼可識(shí)別性，保持低漏報(bào)率的同時(shí)有較短的反應(yīng)時(shí)，而非顏色編碼利用冗余編碼可以增強(qiáng)編碼可識(shí)別性；采用形狀編碼會(huì)降低編碼可理解性，但會(huì)減小用戶對(duì)預(yù)警的漏報(bào)率；閃爍編碼會(huì)增大對(duì)預(yù)警的漏報(bào)率和反應(yīng)時(shí)；用戶主觀上認(rèn)為冗余編碼比單維編碼有更強(qiáng)的警示性。研究結(jié)論可為AR-HUD的交互設(shè)計(jì)和實(shí)車應(yīng)用提供相關(guān)理論支撐。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)抬頭顯示；預(yù)警信息；編碼設(shè)計(jì)；眼動(dòng)追蹤

隨著汽車保有量的持續(xù)增長(zhǎng)，汽車用戶面臨的駕駛環(huán)境日漸復(fù)雜多變。隨著車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（Vehicle-to- Everything，V2X）的發(fā)展，現(xiàn)有的高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（Advanced Driving Assistant System，ADAS）可以利用影像和雷達(dá)傳感器技術(shù)即時(shí)、高精度地收集來(lái)自車外行人、車輛和環(huán)境等的靜態(tài)或動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于危險(xiǎn)事件的識(shí)別與追蹤。

在車載預(yù)警系統(tǒng)中，利用視覺(jué)通道呈現(xiàn)預(yù)警信息是一種最為常用的方式，車輛操控相關(guān)信息中90%均是以視覺(jué)形式傳遞的[1]。傳統(tǒng)的車輛視覺(jué)預(yù)警信息多呈現(xiàn)在車輛中控臺(tái)或儀表盤中，而新型的抬頭顯示設(shè)備（Head Up Display，HUD）因其在優(yōu)化用戶注意分配方面的優(yōu)勢(shì)[2]，越來(lái)越多地被應(yīng)用于視覺(jué)預(yù)警領(lǐng)域。然而，目前市場(chǎng)上的HUD僅在顯示面板的固定位置顯示導(dǎo)航和車輛狀態(tài)等基本信息，難以通過(guò)即時(shí)、動(dòng)態(tài)地標(biāo)記危險(xiǎn)事件來(lái)提高駕駛安全性。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)（Augmented Reality，AR）將虛擬信息疊加在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，以幫助用戶更好地感知環(huán)境[3]。AR-HUD在普通的HUD中集成了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)信息，能夠?qū)Ⅰ{駛實(shí)時(shí)的信息投射在HUD上，以第一視角向用戶提供更多的信息[4]。因此，AR-HUD能夠?yàn)橛脩籼峁┚珳?zhǔn)的預(yù)警和導(dǎo)航[5]，并且能提高用戶對(duì)危險(xiǎn)的反應(yīng)能力[6]。目前，許多品牌的汽車廠商已經(jīng)開始配置AR技術(shù)的輔助駕駛系統(tǒng)，但目前AR-HUD預(yù)警技術(shù)尚未足夠成熟。其中，AR-HUD預(yù)警的信息增強(qiáng)方式的視覺(jué)元素設(shè)計(jì)并無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，因此，采用何種視覺(jué)編碼方式才能提高預(yù)警信息的預(yù)警效果成為研究重點(diǎn)。本文以行人預(yù)警為例，從視覺(jué)編碼的顏色、邊框和閃爍等元素出發(fā)，采用眼動(dòng)指標(biāo)、任務(wù)績(jī)效、主觀評(píng)價(jià)三方面指標(biāo)對(duì)不同編碼設(shè)計(jì)的預(yù)警效果進(jìn)行檢驗(yàn)，旨在為AR-HUD的設(shè)計(jì)策略提出合理的建議。

1 AR-HUD預(yù)警信息編碼設(shè)計(jì)的研究現(xiàn)狀

視覺(jué)編碼設(shè)計(jì)主要分為單維編碼和多維編碼。視覺(jué)設(shè)計(jì)的單維編碼主要涉及顏色編碼、形狀編碼、大小編碼、閃爍率編碼，以及數(shù)字文字、亮度等在內(nèi)的其他編碼方式。這些編碼方式早期被用于編碼傳統(tǒng)顯示器上的預(yù)警信息[7-9]，例如CRT顯示屏、液晶顯示屏等。現(xiàn)有研究中AR-HUD對(duì)行人的預(yù)警采用共形圖形，即圖形的位置和大小隨行人的位置和大小改變。有研究表明[10]，當(dāng)增強(qiáng)圖形與增強(qiáng)對(duì)象的大小比例不固定，可能會(huì)影響使用者對(duì)距離的判斷。目前，研究者開發(fā)的原型中大多采用顏色編碼、形狀編碼、閃爍編碼來(lái)顯示預(yù)警信息，AR-HUD行人預(yù)警的相關(guān)研究中，在顏色編碼方面，Park等[11]采用黃、橙、紅3種顏色將不同距離的汽車對(duì)用戶的威脅程度進(jìn)行了編碼，以此針對(duì)惡劣天氣下的前車車距提示開發(fā)了一款A(yù)R-HUD原型。Charissis等[12]在AR-HUD原型設(shè)計(jì)中，根據(jù)系統(tǒng)計(jì)算的碰撞時(shí)間將不同距離的行人進(jìn)行了威脅程度劃分，并用紅、黃、綠色的包圍框?qū)π腥诉M(jìn)行預(yù)警。在形狀編碼方面，Rusch等[13]使用長(zhǎng)方形的包圍框突出顯示路面上識(shí)別到的危險(xiǎn)信息，降低了用戶對(duì)行人和路牌的反應(yīng)時(shí)。Kim等[14]利用生態(tài)界面設(shè)計(jì)，通過(guò)在行人前方投射系統(tǒng)生成虛擬陰影的方法來(lái)改善包圍框預(yù)警效果不佳的問(wèn)題，有效提升了AR-HUD的預(yù)警有效性和用戶的情景意識(shí)。隨后，Kim等[15]將這一設(shè)計(jì)帶入真實(shí)的駕駛場(chǎng)景，發(fā)現(xiàn)與普通的HUD預(yù)警相比，用戶表現(xiàn)出更平滑的剎車行為。在Pankratz等[16]的研究中，針對(duì)車載傳感器對(duì)道路識(shí)別精度不高、導(dǎo)航時(shí)的錯(cuò)誤信息可能會(huì)降低用戶對(duì)AR導(dǎo)航系統(tǒng)可用性感知的問(wèn)題，利用3種箭頭形狀對(duì)3種識(shí)別精度進(jìn)行可視化，以提高使用者對(duì)導(dǎo)航錯(cuò)誤的認(rèn)識(shí)，但并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)這種錯(cuò)誤可視化能顯著提升選擇導(dǎo)航目標(biāo)時(shí)的用戶意識(shí)。在閃爍增強(qiáng)的使用上，Calvi等[17]發(fā)現(xiàn)，相較于無(wú)預(yù)警組，在行人上方呈現(xiàn)紅色閃爍箭頭的AR視覺(jué)預(yù)警時(shí)，汽車與行人碰撞的概率減少30%，汽車與行人的撞擊時(shí)間延長(zhǎng)約50%。

多維編碼即組合多種編碼方式來(lái)顯示一種目標(biāo)信息，分為多維復(fù)合編碼和多維冗余編碼，多維復(fù)合編碼即一個(gè)維度與另一個(gè)維度的編碼值相互獨(dú)立的編碼，多維冗余編碼是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的視覺(jué)屬性代表相同意義的信息編碼[8]。Alves等[19]通過(guò)方位編碼和顏色編碼設(shè)計(jì)了一款動(dòng)態(tài)AR-HUD車距預(yù)警提示。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，相比傳統(tǒng)的靜態(tài)警告牌提示，使用AR-HUD預(yù)警的用戶在反應(yīng)時(shí)和車距保持上的績(jī)效都有顯著提升。Merenda等[20]的研究則結(jié)合了傾角編碼和形狀編碼來(lái)呈現(xiàn)AR預(yù)警信息，結(jié)果表明，該冗余編碼的預(yù)警績(jī)效甚至比傳統(tǒng)的HUD差。

綜上所述，目前已有很多研究提出AR-HUD界面原型，但是其重點(diǎn)通常在于證明原型本身的有效性，幾乎沒(méi)有針對(duì)預(yù)警信息編碼方式的系統(tǒng)性研究，且尚未有研究直接對(duì)比多維冗余視覺(jué)編碼和單維視覺(jué)編碼在預(yù)警效果上的差異。除此之外，已有原型應(yīng)用的駕駛場(chǎng)景通常只有一個(gè)預(yù)警對(duì)象，系統(tǒng)在面對(duì)更加復(fù)雜的場(chǎng)景時(shí)是否能維持原有的結(jié)果有待進(jìn)一步研究。

2 AR-HUD預(yù)警系統(tǒng)視覺(jué)編碼研究方法

目前，AR-HUD預(yù)警效果的研究多采用顏色、形狀、閃爍等單維視覺(jué)編碼元素。本研究顏色編碼采用橙色和紅色兩種，Park等[11]在研究中采用橙色預(yù)警表示中等程度威脅的目標(biāo)，采用紅色表示高威脅的目標(biāo)，且紅色在交通規(guī)則中具有警示性含義，符合用戶的認(rèn)知習(xí)慣。形狀編碼則采用長(zhǎng)方形和三角形兩種形狀，有研究從等直徑和等面積兩個(gè)角度比較不同形狀的可辨別性，結(jié)果表明，三角形是最容易辨認(rèn)的圖形[20]，且在交通規(guī)則中警示性指示牌通常采用三角形，符合用戶的認(rèn)知習(xí)慣；而采用長(zhǎng)方形將預(yù)警對(duì)象框出是當(dāng)前研究中常見的預(yù)警方式[13-14]。閃爍編碼在AR-HUD領(lǐng)域中的研究較少，美軍艙內(nèi)儀表盤的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)建議閃爍頻率在3～5 Hz[21]，但本研究預(yù)實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)閃爍頻率設(shè)定為5 Hz時(shí)，增強(qiáng)框的閃爍頻率過(guò)低，因此調(diào)整至6 Hz。本文在上述研究的基礎(chǔ)上對(duì)3種單維編碼及3種編碼方式組合成的多維冗余編碼進(jìn)行比較。

2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)采用單因素8水平被試內(nèi)設(shè)計(jì)，自變量為AR-HUD的視覺(jué)編碼設(shè)計(jì)，即無(wú)編碼、顏色編碼、形狀編碼、閃爍編碼、顏色+閃爍編碼、形狀+閃爍編碼、顏色+形狀編碼、顏色+形狀+閃爍編碼8個(gè)水平，如圖1所示。AR-HUD增強(qiáng)框的初始狀態(tài)均為橙色長(zhǎng)方形，橙色長(zhǎng)方形增強(qiáng)框會(huì)疊加在人行道兩邊的行人上，當(dāng)行人由靜止變?yōu)橐苿?dòng)時(shí)增強(qiáng)框出現(xiàn)變化。

實(shí)驗(yàn)的因變量包括眼動(dòng)指標(biāo)（首次進(jìn)入時(shí)間、首次注視時(shí)間）、行為績(jī)效（漏報(bào)率、反應(yīng)時(shí)）和主觀評(píng)價(jià)。

首次進(jìn)入時(shí)間指的是以變化后的增強(qiáng)框?yàn)榕d趣區(qū)，用戶視線進(jìn)入興趣區(qū)所用的時(shí)間，其表示編碼的可識(shí)別性，時(shí)間越短表明用戶能更快地注意到變化，反映了不同設(shè)計(jì)在增強(qiáng)框變化瞬間對(duì)注意的捕獲能力[22]。首次注視時(shí)間指的是視線進(jìn)入興趣區(qū)后第一個(gè)注視點(diǎn)的持續(xù)時(shí)間，表示編碼的可理解性，時(shí)間越短表明用戶能更快地理解編碼信息，反映了不同設(shè)計(jì)被用戶理解的速度[23]。

圖1 實(shí)驗(yàn)中的編碼設(shè)計(jì)

漏報(bào)率統(tǒng)計(jì)的是當(dāng)行人移動(dòng)時(shí)用戶沒(méi)有發(fā)現(xiàn)的概率，漏報(bào)率越低越好，反映了用戶在一定時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)的可能性。反應(yīng)時(shí)是用戶發(fā)現(xiàn)行人到按下按鍵所用的全部時(shí)間，反應(yīng)時(shí)越短越好，反映了用戶整體認(rèn)知速度。

主觀評(píng)價(jià)從可識(shí)別性、警示性、過(guò)度注意、駕駛環(huán)境遮擋、呈現(xiàn)惱人性5個(gè)方面進(jìn)行測(cè)量[24]，采用李克特七點(diǎn)量表，1代表完全不同意，2代表比較不同意，3代表有點(diǎn)不同意，4代表不同意也不反對(duì)，5代表有點(diǎn)不同意，6代表比較同意，7代表完全同意。

2.2 實(shí)驗(yàn)被試

被試選取31名在校學(xué)生，男性11人，女性21人，年齡在18～26歲之間（年齡平均值=22.129，年齡標(biāo)準(zhǔn)差=2.217）。所有被試均為右利手，均持有機(jī)動(dòng)車駕駛證，矯正視力正常。

2.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

電腦：包括64位操作系統(tǒng)、16G內(nèi)存2.9 GHz處理器、16寸1920*1080分辨率LED顯示屏（屏幕亮度：300 cd/m2，實(shí)驗(yàn)室光照強(qiáng)度：210 cd/m2）、鍵盤、鼠標(biāo)；SMI RED-m便攜式眼動(dòng)儀：采樣頻率1 000 Hz，如圖2所示。

2.4 實(shí)驗(yàn)材料

為更好地控制實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中的視覺(jué)元素，使用駕駛模擬視頻作為實(shí)驗(yàn)材料。首先在STSIM3駕駛模擬系統(tǒng)上編制了8個(gè)駕駛場(chǎng)景，在每個(gè)場(chǎng)景中用戶會(huì)駛過(guò)一段斑馬線，斑馬線兩側(cè)分別站2人，4人中只有1人會(huì)穿越馬路。編制完成后，由一位有駕照的實(shí)驗(yàn)人員進(jìn)行駕駛并錄制成視頻。視頻中車輛要求以60 km/h的速度勻速行駛，程序已修改為不會(huì)與車輛和行人發(fā)生碰撞。錄制完成后，對(duì)視頻中馬路兩側(cè)的4個(gè)行人添加預(yù)警信息，8個(gè)場(chǎng)景下分別添加8種不同的編碼設(shè)計(jì)。在車距離行人45 m時(shí)，采用橙色方框標(biāo)記4個(gè)靜止的行人。其中一名行人距離車30 m時(shí)穿越馬路，當(dāng)行人開始移動(dòng)，該行人的橙色方框變?yōu)椴煌木幋a設(shè)計(jì)，場(chǎng)景如圖3所示。8個(gè)場(chǎng)景的呈現(xiàn)順序采用拉丁方設(shè)計(jì)進(jìn)行排列以消除順序效應(yīng)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，每個(gè)場(chǎng)景重復(fù)兩次。在每種順序中隨機(jī)插入12個(gè)空白試次，即4個(gè)行人均靜止不動(dòng)（不會(huì)過(guò)斑馬線），以防止被試產(chǎn)生預(yù)期影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果。最終每個(gè)被試需要完成28個(gè)試次，共持續(xù)20分鐘。

圖2 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地

注：左邊為場(chǎng)景示意圖，右邊為實(shí)驗(yàn)中的真實(shí)場(chǎng)景。

2.5 實(shí)驗(yàn)流程

先填寫人口學(xué)相關(guān)信息，被試入座后，進(jìn)行眼動(dòng)儀的佩戴和調(diào)試。向被試介紹引導(dǎo)語(yǔ)，要求發(fā)現(xiàn)行人橫穿馬路后立刻按鍵，每次按鍵后需要填寫有效性問(wèn)卷。確認(rèn)被試?yán)斫庖蠛筮M(jìn)行練習(xí)，待熟悉后進(jìn)入正式組實(shí)驗(yàn)，整個(gè)實(shí)驗(yàn)共28個(gè)試次，每個(gè)試次結(jié)束后均需要填寫可用性問(wèn)卷，如圖4所示。

圖4 實(shí)驗(yàn)流程

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

實(shí)驗(yàn)結(jié)果將分別從眼動(dòng)指標(biāo)、行為指標(biāo)、主觀評(píng)價(jià)來(lái)對(duì)8種不同視覺(jué)編碼設(shè)計(jì)的預(yù)警效果進(jìn)行全面評(píng)價(jià)。

3.1 眼動(dòng)指標(biāo)

本研究在分析眼動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)采用廣義估計(jì)方程（Generalized Estimating Equation，GEE）分析視覺(jué)編碼元素對(duì)不同因變量的影響，而非采用重復(fù)測(cè)量方差分析，原因在于：包括方差分析在內(nèi)的一般線性模型要求變量的總體分布滿足正態(tài)分布，且有缺失值的個(gè)案不能計(jì)入重復(fù)測(cè)量方差分析中，而本研究中眼動(dòng)數(shù)據(jù)的分布不滿足正態(tài)分布前提，另外，由于存在被試未注意過(guò)馬路行人的現(xiàn)象，會(huì)導(dǎo)致眼動(dòng)指標(biāo)的缺失，但這種缺失也屬于被試的合理反應(yīng)之一。因此，上述原因?qū)е乱话憔€性模型無(wú)法滿足處理要求，需要采用廣義模型進(jìn)行處理。

3.1.1 首次進(jìn)入時(shí)間

各編碼設(shè)計(jì)首次進(jìn)入時(shí)間的描述統(tǒng)計(jì)見表1。編碼設(shè)計(jì)的主效應(yīng)顯著（卡方值2(7)=17 434.904，顯著性<0.001）。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，顏色編碼下首次進(jìn)入時(shí)間顯著短于形狀+閃爍編碼、形狀編碼、無(wú)編碼、閃爍編碼（顯著性s<0.05），而形狀+閃爍編碼顯著短于形狀編碼、無(wú)編碼、閃爍編碼（<0.05），如圖5所示。

表1 各編碼首次進(jìn)入時(shí)間的描述性統(tǒng)計(jì)

Tab.1 Descriptive statistics of time of each code for the first entry

上述結(jié)果表明，顏色編碼、顏色+形狀+閃爍編碼、顏色+閃爍編碼、顏色+形狀編碼首次進(jìn)入時(shí)間較短、形狀+閃爍編碼次之，形狀編碼、無(wú)編碼和閃爍編碼較長(zhǎng)。顏色編碼在視覺(jué)可識(shí)別性上有顯著優(yōu)勢(shì)，非顏色編碼可以通過(guò)冗余編碼提高在視覺(jué)上的可識(shí)別性。首次進(jìn)入時(shí)間較短的4種編碼設(shè)計(jì)不論是否為冗余編碼，只要包含了顏色編碼都可以產(chǎn)生足夠的刺激變化量，將用戶的注意力快速集中在移動(dòng)的行人上。行人通常會(huì)出現(xiàn)在人行橫道的兩端而非中間，在用戶視網(wǎng)膜上的投影位于副中央窩或邊緣視覺(jué)區(qū)，相比閃爍和形狀，顏色上的變化在副中央窩或邊緣視覺(jué)區(qū)更容易被察覺(jué)，更易引發(fā)用戶的視感覺(jué)[25]。而形狀+閃爍編碼的首次進(jìn)入時(shí)間小于形狀編碼、無(wú)編碼和閃爍編碼，表明非顏色編碼可以通過(guò)冗余編碼來(lái)增強(qiáng)視覺(jué)可識(shí)別性。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，應(yīng)該根據(jù)駕駛的需求，對(duì)預(yù)警對(duì)象的威脅性進(jìn)行等級(jí)劃分，用顏色編碼凸顯威脅程度較大的目標(biāo)，顏色變化最先得到注意，當(dāng)界面使用的顏色數(shù)量到達(dá)上限或無(wú)法使用顏色編碼時(shí)，可以合理使用冗余編碼來(lái)改善非顏色編碼刺激變化量的不足。

注：*表示0.01

3.1.2 首次注視時(shí)間

各編碼設(shè)計(jì)首次注視時(shí)間的描述統(tǒng)計(jì)見表2。編碼設(shè)計(jì)的主效應(yīng)顯著（2(7)=34.859，<0.001），對(duì)比發(fā)現(xiàn)，顏色編碼下首次注視時(shí)間顯著小于形狀編碼、顏色+形狀+閃爍編碼、顏色+形狀編碼（<0.05），如圖6所示。

上述結(jié)果表明，無(wú)編碼、顏色編碼、顏色+閃爍編碼、閃爍編碼、形狀+閃爍編碼的首次注視時(shí)間較短，顏色+形狀編碼、顏色+形狀+閃爍編碼、形狀編碼首次注視時(shí)間較長(zhǎng)。形狀編碼會(huì)增加用戶理解編碼信息的時(shí)間，首次注視時(shí)間較長(zhǎng)的3種編碼方式均使用了形狀編碼。人在識(shí)別和區(qū)分形狀時(shí)主要根據(jù)形狀的3個(gè)方面，即幾何構(gòu)成元素的類型、鄰接狀態(tài)、連接方式[26]。識(shí)別形狀時(shí)需對(duì)形狀的整體幾何特性進(jìn)行加工，但是顏色和閃爍僅需通過(guò)形狀的任意部位判斷即可。設(shè)計(jì)師應(yīng)該根據(jù)實(shí)際需要使用形狀編碼，在用戶反應(yīng)要求較高的情況下，同一預(yù)警對(duì)象的預(yù)警信息盡量避免使用形狀編碼，會(huì)延長(zhǎng)編碼信息轉(zhuǎn)換為語(yǔ)義信息的時(shí)間。

3.2 行為指標(biāo)

表2 各編碼首次注視時(shí)間的描述統(tǒng)計(jì)

Tab.2 Descriptive statistics of time of each code for the first fixation

圖6 不同編碼設(shè)計(jì)的首次注視時(shí)間

3.2.1 漏報(bào)率

各編碼設(shè)計(jì)漏報(bào)率的描述統(tǒng)計(jì)見表3。進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，不同編碼設(shè)計(jì)主效應(yīng)顯著（2(7)=49.652，<0.001）。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，顏色+形狀+閃爍編碼漏報(bào)率顯著低于無(wú)編碼、閃爍編碼、形狀+閃爍編碼（<0.05），形狀+閃爍編碼則顯著低于無(wú)編碼、閃爍編碼（<0.05），如圖7所示。

上述結(jié)果表明，顏色+形狀+閃爍編碼、顏色+形狀編碼、形狀編碼、顏色+閃爍編碼、顏色編碼、形狀+閃爍編碼的漏報(bào)率較低，形狀+閃爍次之，無(wú)編碼和閃爍編碼漏報(bào)率較高。在使用顏色編碼時(shí)，是否為冗余編碼都保持較低的漏報(bào)率，這與首次注視時(shí)間的結(jié)果相吻合。同時(shí)，在行人開始移動(dòng)直至離開視野范圍這段時(shí)間內(nèi)，形狀編碼也能保持較低的漏報(bào)率，但和閃爍編碼組成冗余編碼后漏報(bào)率顯著增大。閃爍編碼的漏報(bào)率則比無(wú)編碼的漏報(bào)率高，表明顏色編碼和形狀編碼都有利于用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)警信息，閃爍編碼則不適合用于需要快速注意的信息，一方面，閃爍效果為增強(qiáng)框的消失與出現(xiàn)，意味著含閃爍效果的預(yù)警信息總呈現(xiàn)時(shí)間僅為不含閃爍效果的一半，大大縮短了預(yù)警信息的呈現(xiàn)時(shí)間。另一方面，根據(jù)被試的注視點(diǎn)軌跡，車輛在接近人行道時(shí)，被試的注視點(diǎn)會(huì)在人行道兩端快速切換以搜索移動(dòng)的行人，當(dāng)注視點(diǎn)在興趣區(qū)內(nèi)時(shí)增強(qiáng)框處于消失狀態(tài)，會(huì)導(dǎo)致用戶無(wú)法捕捉到預(yù)警信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，半數(shù)被試提到完全沒(méi)注意到閃爍效果，部分被試提到閃爍時(shí)感覺(jué)預(yù)警信息消失，印證了以上解釋。閃爍編碼的結(jié)論與Calvi等[17]的研究結(jié)果完全相反，這是因?yàn)槠溲芯恐胁捎脙绍嚨?，且僅有一個(gè)行人作為預(yù)警對(duì)象，而本研究采用了4車道4行人，場(chǎng)景更為復(fù)雜，用戶視線的橫向搜索范圍更大。閃爍編碼無(wú)法應(yīng)對(duì)更為復(fù)雜的駕駛情境，應(yīng)使用持續(xù)穩(wěn)定的編碼方式來(lái)呈現(xiàn)重要的預(yù)警信息。

表3 各編碼漏報(bào)率的描述統(tǒng)計(jì)

Tab.3 Descriptive statistics of failure rate of each code

圖7 不同編碼設(shè)計(jì)的漏報(bào)率

3.2.2 反應(yīng)時(shí)

各編碼設(shè)計(jì)按鍵反應(yīng)時(shí)的描述統(tǒng)計(jì)見表4。進(jìn)行單因素重復(fù)測(cè)量方差分析，不同編碼設(shè)計(jì)的主效應(yīng)顯著（(7,12)=8.828，<0.001，偏2=0.837），即不同編碼設(shè)計(jì)對(duì)反應(yīng)時(shí)有顯著影響。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，顏色+形狀編碼下反應(yīng)時(shí)顯著小于形狀+閃爍編碼、形狀編碼、閃爍編碼（<0.05），如圖8所示。

表4 各編碼反應(yīng)時(shí)的描述性統(tǒng)計(jì)

Tab.4 Descriptive statistics of response time of each code

圖8 不同編碼設(shè)計(jì)的反應(yīng)時(shí)

上述結(jié)果表明，顏色+形狀編碼、顏色+形狀+閃爍編碼、顏色編碼、顏色+閃爍編碼、無(wú)編碼的反應(yīng)時(shí)較短，形狀+閃爍編碼、形狀編碼、閃爍編碼的反應(yīng)時(shí)較長(zhǎng)。含有顏色編碼的設(shè)計(jì)反應(yīng)時(shí)最短，整體認(rèn)知速度最快，但顏色編碼和含有顏色的冗余編碼之間的反應(yīng)時(shí)沒(méi)有差異。這一結(jié)論與Jubis等[27]的研究相似，可能的解釋是任務(wù)較為簡(jiǎn)單，出現(xiàn)了天花板效應(yīng)。雖然使用顏色編碼的反應(yīng)時(shí)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上沒(méi)有顯著小于無(wú)編碼，但換個(gè)角度來(lái)看，處理顏色編碼沒(méi)有使用戶的認(rèn)知速度變慢，且極大降低了漏報(bào)率。

3.3 主觀評(píng)價(jià)分析

主觀評(píng)價(jià)通過(guò)可用性問(wèn)卷進(jìn)行測(cè)試，分別測(cè)試5個(gè)方面：可識(shí)別性、警示性、過(guò)度注意、駕駛環(huán)境遮擋、惱人性，采用單因素方差分析，發(fā)現(xiàn)不同編碼方式僅在可識(shí)別性（（7,12）=7.829，<0.001，偏2=0.820）、警示性（（7,12）=10.485，<0.001，偏2=0.859）上存在顯著差異。

各編碼設(shè)計(jì)下的可識(shí)別性見表5。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，顏色+形狀編碼下可識(shí)別性評(píng)分顯著大于無(wú)編碼、形狀編碼、閃爍編碼、形狀+閃爍編碼（<0.05），如圖9所示。

表5 各編碼可識(shí)別性的描述統(tǒng)計(jì)

Tab.5 Descriptive statistics of identifiability of each code

圖9 不同編碼設(shè)計(jì)的可識(shí)別性

上述結(jié)果表明，顏色編碼、顏色+閃爍編碼、顏色+形狀+閃爍編碼、顏色+形狀編碼可識(shí)別性較高，形狀+閃爍編碼、形狀編碼、閃爍編碼、無(wú)編碼可識(shí)別性較低，這一結(jié)果和首次注視時(shí)間完全呼應(yīng)。用戶主觀上認(rèn)為，當(dāng)增強(qiáng)框的顏色發(fā)生變化時(shí)最容易被注意到。

各編碼設(shè)計(jì)下的可識(shí)別性見表6。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，顏色+形狀編碼下警示性得分顯著大于無(wú)編碼、閃爍編碼、形狀+閃爍編碼、形狀編碼、顏色編碼（>0.05），無(wú)編碼顯著小于顏色編碼（<0.05），如圖10所示。

上述結(jié)果表明，用戶認(rèn)為采用顏色+閃爍編碼、顏色+形狀編碼、顏色+形狀+閃爍編碼的警示性較高，顏色編碼次之，無(wú)編碼、形狀編碼、閃爍編碼、形狀+閃爍編碼的警示性較低。從用戶體驗(yàn)的角度來(lái)看，警示較快的3種編碼方式均為包含顏色編碼的冗余編碼，用戶主觀上認(rèn)為包含顏色編碼的冗余編碼比顏色編碼警示效果更強(qiáng)。警示性和反應(yīng)時(shí)存在顯著負(fù)相關(guān)（相關(guān)性=–0.0385，顯著性<0.001），即反應(yīng)時(shí)越短警示性越高，但在反應(yīng)時(shí)中顏色編碼和包含顏色的冗余編碼之間并無(wú)顯著差異。在實(shí)際設(shè)計(jì)時(shí)，可以通過(guò)冗余編碼提高產(chǎn)品感知可用性，但需注意不同編碼方式間的適配性，不適合的組合會(huì)對(duì)原有的預(yù)警效果產(chǎn)生負(fù)面影響[28]。

表6 各編碼可警示性的描述統(tǒng)計(jì)

Tab.6 Descriptive statistics of warning of each code

圖10 不同編碼設(shè)計(jì)的警示性

4 AR-HUD預(yù)警信息設(shè)計(jì)建議

本研究以行人預(yù)警為例，采用眼動(dòng)、行為、主觀三方面系統(tǒng)評(píng)估了多種編碼方式的AR-HUD預(yù)警有效性。研究結(jié)果表明：1）采用顏色編碼可以顯著提升編碼可識(shí)別性，在低漏報(bào)率的同時(shí)有較短的反應(yīng)時(shí)，而非顏色編碼采用冗余編碼可以增強(qiáng)編碼可識(shí)別性。2）采用形狀編碼會(huì)降低編碼可理解性，但會(huì)降低用戶對(duì)預(yù)警的漏報(bào)率。3）閃爍編碼會(huì)增加預(yù)警的漏報(bào)率和反應(yīng)時(shí)。4）用戶主觀上認(rèn)為冗余編碼比單維編碼有更強(qiáng)的警示性。

依據(jù)以上結(jié)論提出對(duì)AR-HUD預(yù)警信息的編碼設(shè)計(jì)建議：顏色編碼是用來(lái)呈現(xiàn)預(yù)警信息的必要編碼方式，不論是否冗余、與何種編碼組合為冗余都有較好的預(yù)警效果。閃爍編碼則不建議采用，在復(fù)雜環(huán)境下用戶不能及時(shí)注意到預(yù)警信息。形狀編碼則需要設(shè)計(jì)師酌情使用，不同的駕駛場(chǎng)景有著不同駕駛要求，導(dǎo)致用戶的駕駛需求也不同，例如：注重反應(yīng)速度、編碼信息需要被快速理解的情況下，盡量不使用形狀編碼，編碼方式盡量簡(jiǎn)單。對(duì)反應(yīng)速度要求相對(duì)較低、但注重駕駛安全時(shí)，則需要在使用顏色編碼的基礎(chǔ)上使用形狀編碼，雖然用戶需要花費(fèi)更多時(shí)間理解編碼信息，但是能提升用戶發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)的概率，滿足安全駕駛的要求。滿足不同駕駛需求的推薦編碼方式總結(jié)如圖11所示。在使用形狀編碼時(shí)，形狀本身的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、形狀在語(yǔ)義的具體性、不同形狀間的相似性、形狀的線寬等需要設(shè)計(jì)師根據(jù)實(shí)際的駕駛需求進(jìn)一步設(shè)計(jì)改進(jìn)，幫助用戶快速建立清晰的映射關(guān)系，快速觸發(fā)反應(yīng)。

圖11 針對(duì)不同駕駛需求的推薦編碼方式

5 結(jié)語(yǔ)

從眼動(dòng)指標(biāo)、行為指標(biāo)、主觀評(píng)價(jià)3個(gè)方面對(duì)AR-HUD預(yù)警信息編碼設(shè)計(jì)進(jìn)行了系統(tǒng)科學(xué)的評(píng)價(jià)，探究了不同編碼方式對(duì)預(yù)警效果的影響，旨在提高AR-HUD預(yù)警信息的有效性，為今后AR-HUD交互界面設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)提供理論參考。本研究結(jié)果為AR-HUD預(yù)警的信息編碼設(shè)計(jì)提供了一定的設(shè)計(jì)參考，但受實(shí)驗(yàn)條件等因素的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)論存在一定局限性。該研究在模擬環(huán)境中進(jìn)行，實(shí)驗(yàn)室的光照環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定，而真實(shí)駕駛環(huán)境中的光照環(huán)境或HUD的顯示背景對(duì)比度均存在變化，因此本研究的結(jié)果推廣存在一定局限，未來(lái)可以在生態(tài)性更高的環(huán)境中進(jìn)一步驗(yàn)證。比如顏色編碼方面，可以探究不同環(huán)境因素（如照度、對(duì)比度等）對(duì)顏色編碼預(yù)警有效性的影響；在形狀編碼方面則可以對(duì)形狀自身的拓?fù)湫再|(zhì)、內(nèi)容具象性等進(jìn)行深入研究。在實(shí)驗(yàn)任務(wù)的設(shè)置上，也可以通過(guò)改變移動(dòng)行人的數(shù)量和速度來(lái)探究任務(wù)難度對(duì)編碼設(shè)計(jì)有效性的影響。

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Visual Coding Design of Augmented Reality Head-up Display Pedestrian Warning System

FENG Zi-li, YANG Zhen

(School of Science, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China)

With the development of imaging and radar sensor technology, vehicle-mounted early warning systems can realize the recognition and tracking of pedestrians quickly and widely with higher accuracy. Compared with other warning methods, the Augmented Reality Head-up Display (AR-HUD) can provide real-time and accurate warning information for users and reduce the driving risk caused by the sight switch, so it has a strong application potential. Studies have revealed that the coding method of warning information has a significant impact on the effect of warning. However, the design standard of AR-HUD warning method has not been established yet, so there is of great significance to explore the coding method of AR-HUD for its application. With AR-HUD pedestrian warning as an example, the warning information was coded based on color, shape, flashing, and other design elements. The multi-modal quantitative analysis and evaluation of each coding method were carried out from the eye movement index, behavior index, and subjective index and the corresponding design suggestions were put forward. The color coding can significantly improve the identifiability of the code at the time of maintaining low failure rate and short response time, while non-color coding can enhance code identifiability by redundant coding. The shape coding will reduce the comprehensibility of coding but will reduce the failure rate and the flashing code can increase the failure rate and response time of warning. Subjectively, users believe that redundant coding is more warning than uni-dimensional coding. The research results can provide theoretical support for the interaction design of AR-HUD and the application of real vehicles.

Augmented Reality Head-up Display; warning information; coding design; eye movement tracking

TB472

A

1001-3563(2023)12-0126-10

10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.12.013

2023–01–06

馮自力（1998—），男，碩士生，主攻駕駛預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)與人機(jī)交互、用戶體驗(yàn)。

楊振（1987—），男，博士，副教授，主要研究方向?yàn)轳{駛?cè)艘?、虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的人機(jī)交互、用戶體驗(yàn)評(píng)測(cè)等。