环游世界60名骑车人：跨文化评估自主车辆-骑车人界面

研究背景与问题

• 作者发现了哪些问题或挑战？ 自动驾驶车辆（AV）的普及带来了对传统人类驾驶员-骑行者之间社会互动的消失担忧。传统互动方式（如目光交流、手势）需由新的人机接口（HMI）来代替。然而，跨文化环境中的交流方式和骑行行为各不相同，使得设计普适而有效的AV-骑行者接口成为一个重要且复杂的挑战。

• 为什么这个问题很重要？ 文化差异影响着自动驾驶车辆在全球范围内的接受度和安全使用。开发能够适应不同文化和交通基础设施的接口，将确保自动驾驶技术在各种环境下的安全性和用户体验。

• 研究动机与相关工作 先前的研究主要集中于单一国家的AV-骑行者接口开发，缺乏跨文化背景的评估。当前的研究，如外部人机接口（eHMIs）和增强现实（AR）解决方案，尚未解决文化和基础设施影响，且效果可能难以推广到不同的交通环境中。

解决方案

• 作者提出了哪些方法或解决方案？ 作者提出了一种“整体接口”（holistic interface），将多模态接口（如eHMI、AR眼镜、震动智能手表、音频）整合为一个互联生态系统。同时设计了一项跨文化实验，在斯德哥尔摩（高度隔离的自行车道）、格拉斯哥（部分隔离）和马斯喀特（无隔离）进行。

• 该解决方案的创新之处是什么？ 这是首个将跨文化背景纳入AV-骑行者接口评估的研究。整体接口不仅整合多种信息来源，还能够传达车辆位置、意图，甚至两者的组合信息。通过真实的物理骑行与AR模拟结合，提供高真实性互动体验。

• 实施步骤是什么？使用了哪些关键技术？ 实验使用增强现实（AR）模拟器，在现实物理空间投影虚拟车辆和交通特性：

  • 测试四种接口（eHMI、FullIntel、Locator、Mirror），比较不同组合的车辆位置和意图信息。
  • 在三种交通场景（无控制的交叉路口、车道并入、瓶颈）中测试上述接口。
  • 用于参与者行为（骑行速度、转身检查等）及感知（NASA-TLX工作负荷、信任、安全性）的数据收集。

研究成果

• 取得了哪些具体成果？

  1. 文化差异显著影响接口的使用方式：
     • 斯德哥尔摩：关注车辆位置，用以验证意图。
     • 格拉斯哥：意图和位置信息被同等看重。
     • 马斯喀特：优先意图信息，且对接口的信任最高。
  2. FullIntel接口最受欢迎： 结合车辆位置和意图信息，既可适应不同文化需求，又能在各城市有效降低参与者焦虑感。

• 与现有解决方案相比，它有哪些优势？

  • 提供了一个适应多文化背景的“中间地带”接口设计（FullIntel），使得进化设计能够适配不同用户需求。
  • 将多模态信号集成到一个综合生态系统中，显著降低了用户冲突信号的风险。

• 实验或评估结果是什么？

  • 实验表明，车辆位置和意图结合信息在所有城市中均受到欢迎，但使用方式显著不同。
  • 在高动态场景（如车道并入）中，仅靠传统eHMI不足以满足骑行者需求，而整体接口明显提升了用户信任和交互效率。

• 局限性与未来方向

  • 研究仅包含三个城市，还需扩展到更多文化背景以验证设计广泛适用性。
  • 实验中的模拟设备（如震动智能手表和音频耳机）未完全还原实际设备体验，后续需结合真实设备开展实地研究。
  • 本研究关注的是单车与AV的一对一互动，未来应研究复杂场景（多名骑行者、多辆AV）的交互方式。

总结与意义

本研究为AV-骑行者接口的跨文化设计提供了宝贵的经验和指导方针。通过结合文化差异、交通基础设施，设计出能够普适于全球的交互方式，这项研究对于自动驾驶在全球范围内的安全应用和广泛接受具有重要意义。