面向所有人的外部车机交互界面——研究自动驾驶车辆外部沟通对行人、驾驶员和骑行车者的影响Colley 等人通过40人VR被试内实验发现，统一设计的eHMI可提升行人、骑行车者及驾驶员的安全感知、信任和有用性，干扰和角色虽有主效但交互效应有限，支持eHMI标准化的可行性。2026MCMark Colley et al.Ulm University面向移动与自动化的情境感知界面CHI
介绍ROADS：在道路施工中对自动驾驶车辆远程控制交互概念的系统性比较Colley 等人比较三种自动驾驶车辆远程控制交互概念，发现路径规划概念最受偏好且可用性最高，为远程协助人机界面开发提供参考。2025MCMark Colley et al.Ulm University; UCL Interaction Centre自动驾驶界面与接管设计遥操作驾驶（Teleoperation）CHI
照亮我的路。开发和探索一个多模态界面，以帮助视觉障碍者离开高度自动化的车辆Meinhardt 等人开发 PathFinder 多模态界面，结合视觉、听觉和触觉帮助视障者安全下车，在城市和农村场景中显著降低精神需求并保持高感知安全性。2025LMLuca-Maxim Meinhardt et al.Institute of Media Informatics, Ulm University车内触觉、声音、多模态反馈视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）CHI
使用贝叶斯优化改进自动驾驶车辆的外部通信Colley 等人采用多目标贝叶斯优化改进自动驾驶车辆外部通信eHMI设计，通过N=37参与者确定视觉与听觉最优权衡，提升信任度和安全感知。2025MCMark Colley et al.Ulm University; UCL Interaction Centre车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信可解释人工智能（XAI）CHI
OptiCarVis：使用贝叶斯优化改进自动驾驶车辆功能可视化以增强用户体验Jansen 等人提出 OptiCarVis 多目标贝叶斯优化方法优化自动驾驶可视化，在线研究 N=117 证明显著提升信任度、接受度、感知安全性和可预测性2025PJPascal Jansen et al.Ulm University, Institute of Media Informatics抬头显示（HUD）与驾驶辅助系统（ADAS）AI 辅助决策与自动化系统CHI
深入滚动：分析社交媒体无限滚动过程中上下文因素对干预效果的影响Meinhardt等人7天72人用户研究表明，情境因素如在家、困倦和情绪显著影响无限滚动干预效果，困倦降低用户反抗。2025LMLuca-Maxim Meinhardt et al.Institute of Media Informatics, Ulm University通知与中断管理CHI
颠簸的旅程？理解外部力量对移动车辆中空间交互的影响Sasalovici 等人通过现场实验研究车辆运动对四种VR交互方法的影响，发现G力和振动显著降低交互准确性并增加错误率，为车内沉浸式交互设计提供重要参考。2025MSMarkus Sasalovici et al.Mercedes-Benz Tech Motion GmbH; Ulm University, Institute of Media Informatics抬头显示（HUD）与驾驶辅助系统（ADAS）运动晕车与乘客体验CHI
飞离：通过自动城市空中机动模拟中的贝叶斯优化评估运动保真度对优化用户界面设计的影响Meinhardt 等人通过VR模拟与贝叶斯优化研究发现，3自由度运动椅的运动保真度降低了乘客对空中出租车的信任与接受度，且优化的界面设计差异不显著。2025LMLuca-Maxim Meinhardt et al.Institute of Media Informatics, Ulm University自动驾驶界面与接管设计运动晕车与乘客体验CHI
不确定轨迹预测可视化对高度自动驾驶汽车信任度、态势感知和认知负荷的影响Colley 等人研究高度自动驾驶汽车中不确定轨迹预测可视化形式对驾驶员信任度、态势感知和认知负荷的影响机制。2024MCMark Colley et al.自动驾驶界面与接管设计可解释人工智能（XAI）UbiComp
AV-Sketch：自动驾驶汽车-乘客交互的沉浸式协作设计工具Asha 等人开发 AV-Sketch 沉浸式设计工具，通过 VR 环境与 PICTIVE 协作方法，使设计师能够在模拟真实 AV 场景中现场创建人机界面，显著提升设计参与度和空间情境化能力。2024AAAshratuz Zavin Asha et al.自动驾驶界面与接管设计VR 中的社交与协作AutoUI
探索利用大型语言模型实现乘客与自动驾驶车辆的自然交互谈判Stampf 等人利用GPT-4模型探索了自动驾驶场景下人机对话策略，通过在线调查和VR实验发现自适应沟通更受青睐，但准确预测用户互动仍具挑战，用户常试图绕开AI系统。2024ASAnnika Stampf et al.自动驾驶界面与接管设计大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统AutoUI
包容性共享出行的未来：无障碍地图Fink 等人设计振动音频地图使视障用户可非视觉追踪呼叫车辆，研究表明该技术提升空间置信度和推理能力，具有现实应用价值。2024PFPaul D. S. Fink et al.车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）共享出行（Ridesharing）平台AutoUI
调查高速公路入口处外部通信和车队行为对手动驾驶者的影响Colley 等人通过 VR 实验评估自动驾驶编队行为和通信策略，发现 AR 通信可降低工作量并提升安全性，单个大间隔策略最利安全并入。2024MCMark Colley et al.Ulm University车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信抬头显示（HUD）与驾驶辅助系统（ADAS）CHI
自动驾驶车辆外部通信的可扩展性：评估与建议COLLEY 等人通过 WebGL 四车道模拟实验研究自动驾驶车辆九种外部通信概念，发现所有概念均优于无通信状态，但效果因概念类型和交通场景复杂度而异。2023MCMark Colley et al.车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信UbiComp
与我同飞——研究城市空中交通中路径可视化对乘客的影响Colley 等人评估城市空中交通中7种路径可视化对乘客信任度的影响，发现路径线可视化最能提升信任感和安全感，尤其在存在其他空中交通时效果显著。2023MCMark Colley et al.AR 导航与情境感知公共交通与出行规划UbiComp
循环及其打破方式：社交媒体应用中无限滚动行为与停止原因研究Rixen等人通过46人一周实地研究揭示社交媒体无限滚动的多层次循环，用户因上下文背景原因而非应用本身中断使用，干预需融入用户生活场景。2023JRJan Ole Rixen et al.社交平台设计与用户行为网络欺凌与在线骚扰MobileHCI
高度自动化车辆中紧急程度与认知负荷对模态使用的影响Colley 等人通过VR模拟研究自动驾驶中的多模态交互，发现紧急程度和认知负荷影响模态选择，参与者最依赖触摸其次为凝视进行交互。2023MCMark Colley et al.自动驾驶界面与接管设计车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信车内触觉、声音、多模态反馈MobileHCI
我有掌控感：探索合作系统对冲突情景中自动驾驶车辆驾驶员主动接管及信任的影响Woide 等人研究驾驶模拟器中合作系统对DIT的影响，发现合作系统可提供与手动相当的掌控感，其信任度能调节冲突强度对接管意愿的影响。2023MWMarcel Woide et al.自动驾驶界面与接管设计AI 辅助决策与自动化系统AutoUI
推进设计：为Vanlife定制空间Suzuki 等人比较纸板原型、商业软件与AR三种模态设计露营车内饰，发现不同设计方法的物质性显著影响设计结果与空间概念化。2023SSSaki Suzuki et al.形变界面与软机器人材料形变材料与四维打印可定制与个性化物件AutoUI
行人行为、智能手机分心和自动驾驶汽车外部通信对过马路和注视行为的交互效应Lanzer 等人用VR研究复杂过马路场景，发现外部通信使注意行人过马路更快更安全，但分心行人从其他行人获益更多2023MLMirjam Lanzer et al.Ulm University车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信遥操作驾驶（Teleoperation）CHI