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车辆人机交互视觉参数测量方法研究

2020-05-25刘智光郝剑虹

汽车零部件 2020年4期
关键词:仪表视野驾驶员

刘智光, 郝剑虹, 刘 宁

(1.天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072;2.中汽研 (天津)汽车工程研究院有限公司,天津300339;3.中汽研汽车检验中心 (天津)有限公司,天津300300)

0 引言

随着汽车各项性能的不断提升,当前消费者除了对汽车的安全、动力、经济等性能提出要求外,对车辆驾乘舒适性的关注正在逐渐增强,期望车辆发挥交通工具作用的同时,能够给驾乘人员更舒适和更人性化的使用体验[1]。而我国汽车产品在驾乘体验方面较国际先进车企存在较大差距,这也是制约我国汽车走向高端市场的重要因素之一[2-4]。车辆驾乘体验的开发离不开车辆人机交互技术的研究与发展,大量学者从自身领域对人机交互进行了研究,研究方法和评价手段涉及心理学、生理学、医学、人体测量学、美学、设计学和工程技术等多个领域[5-9]。智能汽车人机交互技术包括视觉交互、语音交互、触觉交互、嗅觉交互等,其中,视觉交互是最为重要的人车交互方式,占到总体人车交互的80%以上[10-13]。车辆的视觉交互性能一直备受车辆研发领域人员的重视,因为该性能直接影响消费者对车辆品质定位,从而影响车企品牌价值观念的形成和车辆的销售业绩。然而,我国车企对视觉性能的测量和评价缺乏科学性与普适性方法[14],造成该问题的主要原因之一为缺少高精度、重复性好的测量工具和科学的测量方法[15],不能获取准确测试数据,无法进行合理分析,导致整车企业难以形成行之有效的企业规范与把控方法[16-18]。

为了实现视觉人机交互参数测量,本文作者将机器人作为运动载体,通过搭载视觉测量模块,提出一套全新完整的多项视觉参数测量方法。该方法利用多自由度机器人灵活性好、精度高、拟人程度高等特点,结合高精度工业视觉测量技术,实现了前方视野、左右视野、仪表视野、驾驶员信息娱乐系统转头角、HUD等多项人机交互参数测量。为了验证所提方法有效性,针对不同参数分别设置了验证实验,实验结果显示该方法在多项视野参数测量中误差均小于5%,具有高精度特点。本文作者提出的车辆人机交互视觉参数测量方法可为整车、零部件企业在人机交互对标研究、性能开发、质量管控、主客观评价等领域提供重要的理论支撑和科学准确的数据支持,对我国车企在研发车辆人机交互性能提升方面具有重要意义。

1 视觉性能参数测量方法建立

文中车辆视觉性能测试主要是指视野可见性测量,主要包括驾驶员前方视野测量,驾驶员左、右前窗视野测量,仪表视野测量,信息娱乐系统驾驶员头转角和HUD可视角测量。分析驾驶员前方、左右侧和仪表视野可见性需依据驾驶员眼椭圆位置,研究视线从该位置出发在驾驶室内对外界和内饰环境的视线范围,而信息娱乐系统驾驶员头转角和HUD可视角测量则需视角变化后计算相应夹角值。

基于机器人运动平台的视觉测量,可充分利用机器人灵活、精度高等特点,结合车辆模型数据,机器人底座、机器人本体、传感器等尺寸信息,针对不同测量需求进行灵活编程,精确地将视觉相机置于眼椭圆中心、正视信息娱乐系统等需要位置,快速实现车辆视觉交互多项参数测量。基于机器人运动平台的汽车视觉测量示意图如图1所示。

图1 基于机器人运动平台的汽车视觉测量示意

2 视觉性能参数测量

2.1 驾驶员前方视野测量

驾驶员前方视野的测量是汽车视野设计中的重要内容,相关参数对车辆驾驶安全性至关重要。采用基于机器人运动平台的视觉测量方法可实现驾驶员前方视野投影测量,分析遮挡域轮廓线位置和长度,从而可计算视野面积等。驾驶员前视野测量参数示意图如图2所示,测量方法为:计算眼椭圆中心位置,机器人末端搭载视觉相机运动,使其成像中点位于眼椭圆中心位置,视觉相机成像中心轴水平正对车辆正前方,调整焦距,使其图像左右覆盖整个前挡风玻璃与上顶棚和下仪表台的所有交界处,工业相机进行测量,获取数据后可进行面积计算等。

图2 驾驶员前视野测量示意

2.2 驾驶员左、右前窗视野测量

驾驶员左、右前车窗视野测量主要测量车窗透明区域投影轮廓,视觉相机成像中点位于驾驶员眼椭圆中心位置,机器人搭载相机运动,使相机成像中心轴分别水平正对左侧和右侧车窗,调整焦距,使其图像覆盖整个侧窗玻璃与窗框的所有交界处,进行投影轮廓测量。左、右前车窗测量参数示意图分别如图3和图4所示。

图3 驾驶员左侧前窗测量参数示意

图4 驾驶员右侧前窗测量参数示意

2.3 仪表视野测量

仪表视野直接关系驾驶员对仪表内容的可视性和易读性,从而对驾驶员行车安全性和便利性产生很大影响。仪表视野测量主要考察仪表可视范围和方向盘、仪表周围遮光板等部件对仪表可视区域的遮挡情况。基于机器人运动平台的视觉测量系统在仪表视野范围测量过程中,首先使视觉相机成像中点运动到眼椭圆中心,调整相机角度,使视觉相机成像中心轴正对仪表轮廓中心位置,调整焦距,使其图像覆盖整个仪表盘边缘,进行轮廓测量。仪表轮廓测量参数示意图如图5所示。

图5 仪表视野范围示意

2.4 信息娱乐系统驾驶员头转角测量

信息娱乐系统驾驶员转头角测量主要是量化驾驶员在行车过程中视线从正前方转移到信息娱乐系统中心过程中头和眼球共同偏转的角度,该角度示意图如图6所示。信息娱乐系统驾驶员转头角的测量可为评价驾驶负荷、安全性、便利性等提供重要参数,从而为信息娱乐系统人机工程、界面分布、交互形式及逻辑设计与优化等提供指导。

图6 信息娱乐系统驾驶员头转角参数示意

2.5 HUD可视角测量

HUD技术是汽车市场最大的增长领域之一,各大整车企业加大研发力度,加快HUD配置与优化工作。当前HUD的测量存在方法缺失问题较明显,尤其在整车环境下的HUD测量理论与实践经验严重不足。本文作者提出采用基于机器人视觉测量系统精确、快速实现HUD可视角测量。机器人运动使视觉相机成像中点线与HUD图像中心水平线重合,机器人搭载相机分别向上、下、左、右方向运动,同时相机旋转使中心线穿过HUD成像中心,通过软件检测HUD图像质量,直到图像消失,记录视觉相机转角,作为相应方向的可视角。HUD可视角参数示意图如图7所示。

图7 HUD可视角参数示意

3 实验与验证

为了验证文中所提方法的有效性,设计了视觉参数测量实验,采用数据模型分析和获取的研发数据与实际测量结果对比的方法进行验证。

为了验证基于机器人运动平台的视觉测量方法的有效性,对某台已知数据模型的乘用车进行驾驶员前方视野测量,驾驶员左、右前窗视野测量和仪表视野测量,对测量数据与模型计算数据之间的误差进行对比分析,从而验证此测量方法在上述视野参数测量方面的有效性。基于机器人运动平台的视觉参数测量实物图如图8所示。

图8 基于机器人运动平台的视野测量实物

对于HUD视野范围,由模型数据无法获得,需要单独进行验证。采用的验证方法为:首先需获得HUD各方向可视角,由HUD研发企业提供。实验中搭建了专用HUD测量车架,将HUD和基于机器人运动平台的测量系统安装于该特定车架,测量实物如图9所示;其次,通过机器人搭载视觉相机运动的方法分别对上下左右4个方向进行可视角测量;最后,将从研发企业获得的可视角值作为准确值,与上述测量值进行对比分析,验证文中所提方法在HUD视野范围测量方面的有效性。

图9 基于机器人运动平台的HUD视野测量实物

通过以上实验,获得了采用基于机器人运动平台的视觉交互参数测量值,如表1所示。

表1 准确值与基于机器人运动平台的视觉测量值

由以上数据可知,驾驶员前方视野,左、右前窗视野和仪表视野区域面积误差最大值为3.24%,信息娱乐系统驾驶员头转角误差为0.95%,HUD四个方向的可视角误差最大值为2.13%,以上各项误差较小,可以接受。基于以上分析,验证了基于机器人运动平台的视觉参数测量的有效性。

4 结论

针对当前存在的视觉参数测量问题,提出一种对车辆人机交互视觉多项参数进行测量的方法,该方法采用机器人为运动载体,以分别搭载不同测量模块的形式实现多项视野参数测量,具有精度高、灵活性好、测量范围广、测量效率高和拟人程度高等优点,是一种全新的适应车辆人机交互性能参数高效、高精度的测量方法。通过分别设置前车窗、前侧车窗视野范围、信息娱乐系统驾驶员头转角和HUD视野范围实验,结果显示基于机器人运动平台的视觉参数测量误差不大于3.24%,验证了该方法的有效性。采用基于机器人运动平台的人机交互视觉测量方法的研究,可为整车、零部件企业在人机交互对标研究、性能开发、质量管控、主客观结合评价等领域提供重要的理论支撑和科学准确的数据支持,对我国车企在车辆人机交互性能提升方面具有重要意义。

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