商品描述
汽車智能座艙及內部人機交互技術是駕駛員與車輛信息溝通的關鍵， 是智能汽車 的功能化配置， 也是提升車輛駕乘人員的用戶體驗感、產品性能品質與品牌競爭力的關鍵因素。本書結合汽車座艙的發展變革與趨勢， 面向物理信息人機交互的體驗優化， 重點圍繞智能座艙基礎技術、多模態人機交互技術、駕駛員狀態感知技術、自動駕駛控制權人工接管技術、智能汽車車外人機交互技術等幾個核心內容進行論述。通過對本書的學習， 讀者能夠熟悉並掌握智能座艙關鍵技術與優化駕乘體驗的核心基礎知識。本書適合汽車電子工程師閱讀使用， 也可供大專院校車輛工程專業師生閱讀參考。
作者簡介
胡宏宇，教授，博士生導師，吉林大學汽車底盤集成與仿生全國重點實驗室主任助理
目錄大綱
前言
第1章 緒論
1.1 人機共融的智能汽車時代
1.2 智能汽車定義與分級
1.3 智能汽車人機交互
參考文獻
第2章 自動駕駛汽車乘坐舒適性評價研究
2.1 引言
2.2 乘坐舒適性定義與影響因素
2.2.1 乘坐舒適性定義
2.2.2 乘坐舒適性的影響因素
2.3 自動駕駛汽車乘坐舒適性量化指標
2.3.1 主觀量化指標
2.3.2 基於汽車參數的量化指標
2.3.3 基於生理信號的量化指標
2.3.4 基於乘員行為的量化指標
2.4 自動駕駛汽車乘坐舒適性評價模型
2.4.1 心理物理學模型
2.4.2 生物力學模型
2.4.3 統計學模型
2.4.4 基於學習的評價模型
2.5 垂向振動條件下的乘坐舒適性評價研究
2.5.1 研究方法
2.5.2 數據分析
2.5.3 結果討論
2.6 結論及展望
參考文獻
第3章 基於生理信息的駕駛疲勞分析
3.1 引言
3.2 基於心電R-R間期的駕駛疲勞識別及預測
3.2.1 駕駛疲勞識別模型的建立
3.2.2 實車試驗設計與數據采集
3.2.3 數據分析
3.2.4 案例分析
3.2.5 結論
3.3 基於反應時間和操作時間的駕駛員狀態識別
3.3.1 研究背景及研究現狀
3.3.2 基於貝葉斯的駕駛狀態概率表征模型構建
3.3.3 試驗設計與數據收集
3.3.4 駕駛員疲勞識別模型的建立
3.3.5 模型評價
3.3.6 結論
參考文獻
第4章 基於主客觀數據的汽車人機交互界面表面觸覺反饋方法
4.1 引言
4.2 物理按鈕數據采集與處理分析
4.2.1 測試系統
4.2.2 物理按鈕分類與數據采集
4.2.3 數據處理與分析
4.2.4 基於按鈕力學特征進行觸覺渲染
4.3 覆位按鈕的順應性再現
4.3.1 順應性顆粒法和覆位按鈕力與加速度關系
4.3.23 種覆位按鈕觸覺反饋方法的比較
4.43 種類型虛擬按鈕匹配實驗
4.5 結論
參考文獻
第5章 L3級自動駕駛接管過程駕駛員情景意識與操縱績效研究
5.1 引言
5.2 自動駕駛接管過程解析
5.2.1 自動駕駛接管過程
5.2.2 非駕駛相關任務
5.2.3 接管請求
5.2.4 情景意識
5.2.5 自動駕駛接管績效及影響因素
5.3 自動駕駛接管過程非駕駛任務對駕駛員情景意識
影響研究
5.3.1 實驗設計
5.3.2 測量指標
5.3.3 結果分析
5.3.4 結論
5.4 自動駕駛接管過程可視化輔助規劃信息對接管績效的影響
5.4.1 實驗設計
5.4.2 測量指標
5.4.3 結果分析
5.4.4 結論
參考文獻
第6章 L3級自動駕駛接管過程的方向觸覺引導模式研究
6.1 引言
6.2 方法
6.2.1 參與者
6.2.2 設備
6.2.3 駕駛場景
6.2.4 接管請求
6.2.5 非駕駛相關任務
6.2.6 因變量
6.2.7 試驗流程
6.3 結果
6.3.1 接管時間
6.3.2 最大方向盤轉角
6.3.3 方向盤轉角標準差
6.3.4 最大橫向加速度
6.3.5 用戶體驗
6.3.6 問卷數據分析
6.4 結論
參考文獻
第7章 L3級自動駕駛接管時間預測
7.1 引言
7.2 相關工作
7.2.1 現有接管數據集
7.2.2 接管時間預測
7.3 接管時間預測數據集
7.3.1 參與者
7.3.2 實驗設備
7.3.3 實驗設計
7.3.4 實驗步驟
7.3.5 數據標註與註釋
7.4 研究方法
7.4.1 符號與定義
7.4.2 視頻時序特征提取
7.4.3 跨模態特征融合
7.5 實驗研究
7.5.1 數據處理
7.5.2 實驗設置
7.5.3 評價指標
7.6 結果與討論
7.6.1 對比實驗
7.6.2 模型結構消融實驗
7.6.3 網絡輸入特征的消融研究
7.7 結論及展望
參考文獻
第8章 高級自動駕駛車外人機交互研究
8.1 引言
8.2 相關工作
8.2.1 概述
8.2.2 實驗方法
8.2.3 交互效果評價方法
8.2.4 研究目的
8.3 方法
8.3.1 實驗步驟
8.3.2 實驗設計
8.3.3 參與者
8.4 結果
8.4.1 客觀數據分析
8.4.2 主觀數據分析
8.5 討論
8.5.1 車輛速度和距離
8.5.2 eHMI形式
8.5.3 eHMI顏色
8.6 結論及展望
參考文獻
第9章 融合場景語義的智能座艙駕駛員交互意圖預測
9.1 引言
9.2 相關工作
9.2.1 意圖預測
9.2.2 大語言模型
9.2.3 語義信息融合
9.3 方法論
9.3.1 數據集構建
9.3.2 場景語義生成
9.3.3 模型架構
9.4 實驗與結果
9.4.1 實驗設置
9.4.2 性能比較
9.4.3 融合策略比較
9.4.4 消融實驗
9.4.5 案例分析
9.5 結論
參考文獻
