日常生活中的音频增强现实愿景Tran 等人通过民族志研究和调查识别出音频增强现实在日常生活中的十种角色，构建了 AAR 应用于日常生活的前瞻性设计框架。2026TTTram Thi Minh Tran et al.悉尼大学空间音频与3D声音环境感知与上下文计算情感化人机对话CHI
探索背景噪声对听人、失聪和重听人音频视觉外部人机界面听觉刺激的影响Xu等VR研究发现背景噪声降低听人和DHH行人过街体验，额外听觉eHMI可改善此问题，并提出四项设计建议。2026WXWenge Xu et al.伯明翰城市大学车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信音频无障碍（字幕、手语、振动）CHI
重新思考自动驾驶汽车的外部通信：领域是趋同、分歧还是停滞？Tran 等人分析620篇出版物，发现自动驾驶汽车外部通信研究呈现“安全优先”趋同，但实施层面持续分歧，建议未来从原型开发转向证据整合与框架构建。2026TTTram Thi Minh Tran et al.悉尼大学车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信CHI
展示不确定性：自动驾驶车辆-行人交互中置信度提示的沟通效果研究Luo 等人研究自动驾驶车辆向行人传达不确定性的方式，通过 VR 实验发现显式沟通比隐式沟通更能促进安全信任的交互。2025YLYue Luo et al.悉尼大学车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信可解释人工智能（XAI）算法透明度与可审计性AutoUI
动物与自主移动系统的交互：多物种共存设计研究Tran 等人通过范围审查、在线民族志与专家访谈，识别出动物与自主移动系统交互的五大关切领域，为支持多物种共存的自动驾驶设计提供政策与设计建议。2025TTTram Thi Minh Tran et al.悉尼大学普适计算（Ubiquitous Computing）社区参与与公民技术人与自然关系（More-than-Human Design）AutoUI
窥视'白盒':一项关于旁观者参与城市机器人不确定性的实地研究Yu 等人设计“窥孔”概念让旁观者参与解决城市机器人在公共空间的不确定性，实地研究表明此方式可缓解技术缺陷并促进公众接受，为鼓励旁观者参与提供设计启示。2025XYXinyan Yu et al.悉尼大学人-机器人协作（HRC）社区参与与公民技术科技伦理与批判性HCICHI
日常生活中的可穿戴AR：来自YouTube视频的数字民族志见解Tran 等人通过数字民族志分析112个YouTube视频（27小时），揭示可穿戴AR主要用于媒体消费，硬件限制阻碍生产力应用，并提出日常使用建议。2025TTTram Thi Minh Tran et al.悉尼大学AR 导航与情境感知混合现实工作空间环境感知与上下文计算CHI
使用多行人VR模拟器评估自动驾驶车辆外部通信Tran等人开发多行人VR模拟器评估自动驾驶车辆外部通信效果，通过模拟真实交通场景测试车辆与行人交互的通信有效性和安全性。2024TTTram Thi Minh Tran et al.悉尼大学车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信UbiComp
车内人机界在驾驶自动化中的发展综述：设计视角Dong 等人通过对324篇论文的系统综述，梳理了车内人机界面(iHMI)的设计开发流程，提出五阶段设计过程模型，为自动驾驶时代的人机交互设计提供了系统性框架。2024HDHaoyu Dong et al.埃因霍温理工大学自动驾驶界面与接管设计车内触觉、声音、多模态反馈AutoUI
探索自动驾驶汽车互连外部接口对行人安全和体验的影响Tran 等人研究互联 eHMI，通过多个自动驾驶汽车界面互联向行人传达统一信息，VR 实验表明该设计增强安全感受并鼓励谨慎过街2024TTTram Thi Minh Tran et al.悉尼大学车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信CHI
探究自动驾驶车辆-行人交互的可扩展性问题Tran 等人通过54篇论文综述识别自动驾驶-行人交互的七个可扩展性关键问题，提出车辆、基础设施和行人三地点的高层次通信设计方向。2023TTTram Thi Minh Tran et al.悉尼大学车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信V2X（车路协同）通信设计AutoUI
基于上下文的界面原型设计：理解原型表示对用户反馈的影响Hoggenmüller 等人通过42人混合方法研究比较三种eHMI原型表示，发现现实世界VR提升在场感但不影响信任，为自动驾驶汽车界面原型设计提供指南。2021MHMarius Hoggenmüller et al.悉尼大学车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信原型设计与用户测试实地研究（Field Study）CHI