人機交互測試的案例
自動駕駛人機交互[一]：自動駕駛人機交互的Why、What、Where
Ⅳ類HMI功能
在有人駕駛模式下，需提供Ⅲ類HMI所有功能，同時可支持駕駛員在車外的無人駕駛模式。適用于L4、L5級駕駛自動化系統。
下表2是四類自動駕駛人機交互功能的對比。
表 2 自動駕駛人機交互功能分類
自動駕駛人機交互的主要目標是保證系統的安全運行，其主要受到安全威脅的使用場景見下圖1。
圖 1 自動駕駛人機交互使用場景
場景一：自車感知系統失效
使用場景描述
指自動駕駛系統的環境感知傳感器（攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達）或先驗感知傳感器（高精地圖、GNSS）發生故障，無法有效獲取車道線、目標、交通標志等情況。
圖 2 自車感知系統失效
HMI響應要求
場景一對自動駕駛人機交互的響應要求見下表1。
表 1 自車感知系統失效場景HMI響應要求
*注：Ⅰ類/Ⅱ類/Ⅲ類/Ⅳ類HMI功能的定義參見《自動駕駛人機交互[一]：自動駕駛人機交互的Why與What》。
場景二：超出設計運行區域ODD范圍
使用場景描述
指當前車輛超出了自動駕駛系統定義的設計運行區域（地理圍欄、道路基礎設施、天氣、交通等）。
圖 3 超出設計運行區域ODD
HMI響應要求
場景二對自動駕駛人機交互的響應要求見下表2。
表 2 超出設計運行區域ODD范圍HMI響應要求
場景三：駕駛員狀態異常，無法正常駕駛
使用場景描述
指當駕駛員處于不在場、疲勞、注意力不集中等異常情況，而無法完成動態駕駛任務。
圖 4 駕駛員狀態異常
HMI響應要求
場景三對自動駕駛人機交互的響應要求見下表3。
展開 車機交互測試自動化實現路徑與案例分析
測試設備在車機交互測試自動化中的發展趨勢
隨著車機系統的不斷升級和智能化水平的提高，測試設備在車機交互測試自動化中的應用也呈現出一些新的發展趨勢。
智能化：測試設備將具備更強的自主學習能力和自適應能力，能夠根據車機系統的變化自動調整測試策略和參數。例如，智能語音模擬發生器可以通過學習新的語音樣本，不斷豐富其語音庫，提高對新型語音指令的模擬能力。
集成化：未來的測試設備將朝著集成化方向發展，將多種測試功能集成到一個設備中，減少設備之間的連接和協同復雜度。如車機綜合測試平臺，可以同時實現語音交互測試、觸控交互測試、性能測試等多種功能，提高測試效率。
無線化：隨著無線通信技術的發展，測試設備與車機系統、測試管理平臺之間的連接將逐漸實現無線化，擺脫有線連接的束縛，提高測試的靈活性和便捷性。無線數據傳輸模塊將成為測試設備的標準配置，確保測試數據的實時、穩定傳輸。
總之，測試設備是車機交互測試自動化實現的核心支撐，通過合理選型、部署和應用北京沃華慧通測控技術有限公司汽車測試設備，結合科學的實現路徑和豐富的案例經驗，能夠有效提高車機交互測試的效率和質量，推動車機系統的不斷優化和升級，為用戶帶來更加安全、便捷、智能的車機交互體驗。
展開 車機交互測試：智能座艙體驗的“質檢官”與“優化師”
壓力與疲勞測試：模擬用戶長時間、高頻次的操作，檢驗系統的穩定性和內存泄漏情況。
人機交互（HMI）與可用性測試：
視覺UI：界面布局、色彩對比度、字體可讀性（尤其在強光/暗光環境下）、圖標語義清晰度。
交互邏輯：操作路徑是否簡短、符合預期；菜單層級是否過深；關鍵功能是否易于觸達。
多模態交互：測試觸屏、語音、物理按鍵/旋鈕等多種交互方式的協同與無縫切換。
兼容性與互聯測試：
與主流手機操作系統及其互聯協議（如CarPlay）的兼容性。
與不同品牌、型號的藍牙手機、耳機等進行配對、通話、音樂傳輸測試。
網絡與場景測試：
模擬4G/5G網絡波動、弱網乃至斷網情況下，在線導航、音樂等服務的降級處理機制。
高低溫、電磁干擾等環境下的可靠性測試。
三、 面臨的挑戰與未來趨勢
車機交互測試正面臨著前所未有的挑戰：
測試場景爆炸式增長：功能的快速迭代和用戶場景的多樣化，使得完全依賴人工測試變得不可能。
主觀體驗量化困難：如何將“流暢”、“好用”等主觀感受轉化為可量化的客觀指標（如FPS、響應延遲標準差）。
多模態融合測試：隨著手勢控制、駕駛員監控系統（DMS）等新交互方式的加入，測試的復雜度和集成度呈指數級上升。
為應對這些挑戰，行業正朝著自動化、智能化、數據驅動的方向發展：
自動化測試平臺：基于UI元素識別、圖像識別和腳本驅動的自動化測試，能夠實現7x24小時不間斷的回歸測試，極大提升測試效率。
AI與數據驅動：利用機器學習模型分析海量的測試日志和用戶操作數據，可以智能預測系統瓶頸、定位深層Bug，并優化測試用例的優先級。
展開 什么是人機交互技術？
什么是人機交互技術？
在人工智能電話機器人中，最為重要的技術當然是人機交互，什么是人機交互技術呢？
人機交互技術（Human-Computer Interaction Techniques）是指通過計算機輸入、輸出設備，以有效的方式實現人與計算機對話的技術。
人機交互系統的主要組成
1、多模態輸入/輸出：多模態輸入包括鍵盤、鼠標、文字、語音、手勢、表情、注視等多種輸入方式；多模態輸出包括文字、圖形、語音、手勢、表情等多種交互信息。
2、視覺合成：使人機交互能夠在一個仿真或虛擬的環境中進行，仿佛現實世界中人與人之間的交互。
3、 對話系統：主要由兩種研究趨勢，一種以語音為主，另一種從某一特定任務域入手，引入對話管理概念，建立類似于人人對話的人機對話。可通過該系統，輕松把握狀態信息。
4、知識處理：自動地提取有組織的，可為人們利用的知識。
5、智能接口代理：智能接口代理為實現人與計算機交互的媒介。
主要特點
多媒體系統的交互特點
基于語音的智能人機交互是當前人機交互技術的主要表現形式，語音人機交互過程包括信息輸入和輸出的交互、語音處理、語義分析、智能邏輯處理以及知識和內容的整合。
與傳統用戶界面相比，引入了視頻和音頻之后的多媒體用戶界面，最重要的變化就是界面不再是一個靜態界面，而是一個與時間有關的時變媒體界面。
人類使用語言和其它時變媒體（如姿勢）的方式完全不同于其它媒體。從向用戶呈現的信息來講，時變媒體主要是順序呈現的，而我們通常熟悉的視覺媒體（文本和圖形）通常是同時呈現的。在傳統的靜止界面中，用戶或是從一系列選項中進行選擇（明確的界面通信成分），或是用可再認的方式進行交互（隱含的界面通信成分）。
在時變媒體的用戶界面中，所有選項和文件必須順序呈現。
展開 
自動駕駛人機交互 [五]：駕駛員狀態監控
作者 | HYZY
來源 | 焉知
知圈 | 進“HMI社群”請加微信15221054164，備注HMI
一、基本概念
駕駛員狀態監控系統DMS（Driver Monitor System）屬于自動駕駛人機交互的一部分，其使用攝像頭獲取的圖像及其它車身傳感器輸入的數據，通過視覺跟蹤、動作識別等技術監測駕駛員的駕駛行為和生理狀態，當判斷駕駛員不在場或處于非正常駕駛狀態時（疲勞、分心等），自動駕駛系統向駕駛員發出報警或執行其它安全策略，以確保車輛運行安全。
圖 1 駕駛員狀態監控DMS
從技術原理上，駕駛員狀態監控系統DMS可分為直接監控和間接監控兩種類型：
直接監控：通過傳感器獲取駕駛員頭部運動、面部運動、眼部運動、心電或腦電等直接表征駕駛員狀態的信號，用以判斷駕駛員的狀態；
間接監控：通過獲取駕駛員的駕駛行為信號及相關車輛狀態信號，間接判斷駕駛員狀態。
直接監控方式可獲取更多的駕駛員狀態信息，且隨著相關視覺技術的進步，其判斷結果可信度也不斷提升，多用于自動駕駛系統的人機交互。間接監控方式可獲取的駕駛員狀態信息有限，通常可用于駕駛員駕駛風格判斷及整車駕駛模式匹配。
二、駕駛員狀態定義
駕駛員狀態監控系統DMS可識別的駕駛員狀態見下圖2。
展開 267 基于matlab的信號處理GUI人機交互 ￥25.9
基于matlab的信號處理GUI人機交互，利用GUI功能完成包括振幅調制AM（Amplitude Modulation），雙邊帶調幅信號DSB（double sideband），單邊帶信號SSB（single sideband ），調頻FM模擬（Frequency Modulation）調制在內的調制解調過程，輸入波形及濾波參數可調，程序已調通，可直接運行。
自動駕駛人機交互[四]：用戶接管和主動干預
圖 1 人類駕駛員作為自動駕駛系統的“備胎”
接管的本質就是車輛駕駛控制權在“人”與“機”之間的轉換問題，根據駕駛權轉換的發起者和執行者不同，接管可分為由自動駕駛系統發起的被動接管和由用戶發起的主動干預。
圖 2 接管與干預
被動接管的準確定義為：當出現動態駕駛任務DDT相關的系統失效或車輛超出設計運行區域ODD范圍時，由自動駕駛系統向用戶發出接管請求，用戶通過控制橫縱向運動控制的方式予以響應。被動接管強調由自動駕駛系統發起，用戶被動執行。
主動干預的準確定義為：用戶在自動駕駛系統仍處于活動狀態時，主動向橫縱向運動控制裝置提供輸入，系統根據用戶的輸入是否達到閾值選擇退出功能還是繼續執行動態駕駛任務DDT。主動干預則強調由用戶主動發起。
二、被動接管
1、被動接管基本要求
觸發自動駕駛系統發出接管請求的事件可分為可預期事件和意外事件兩類：由可預期事件觸發的接管請求通常屬于非緊急狀況的駕駛權轉換，系統應盡早向用戶發出接管請求，以保證用戶有足夠的時間完成接管動作；由意外事件觸發的接管請求通常屬于緊急狀況的駕駛權轉換，一般難以保證用戶有足夠的接管時間。
圖 3 請求接管
系統發出的接管請求信號應跟隨請求時間逐步提升警告強度，例如從單純視覺信號報警升級到視覺信號加聲音信號報警，直至接管請求結束。
2、接管功能時序
當可預期事件觸發了非緊急狀況下的被動接管時，自動駕駛系統應繼續運行。如果用戶在一段時間后仍未及時恢復對車輛的控制，自動駕駛系統應能進入最小風險控制MRM，可通過逐步降低車速，確保車輛在可預期事件發生前剎停。
展開 有條件自動駕駛落地有效助力--人機交互與接管
分別從如下幾方面進行相應的研究：
1）功能體驗研究
研究車輛交互中聲音、震動、燈光的駕駛員功能體驗的效果；
研究各種車機信息交互之間的影響，使與駕駛員交互信息效果最優；
研究各類方式的交互效果的測評；
2）人機交互研究
研究實際應用中的人機交互的方式轉變與應用；
研究觸屏、語音、手勢、人臉等多模態交互功能開發；
為自動駕駛車輛的人機交互提供開發支持；
3）人機接管研究
研究體系與自動駕駛功能之間的對應關系；
研究從駕駛場景（緊急制動、行人穿行 ）、駕駛員（年齡、職業、場景等）、車輛狀 態（主動接管、ODD場景的接管）等多維度的接管場景體系；
智能交互業務體系
智能駕駛中的人機交互分為純粹的人機交互和人機接管兩個方向。其中，人機交互包含語音數據、人臉數據、手勢識別、人因數據等幾個方面。其上各方面分別是從數據采集，建立樣本庫，開發算法，到最終形成評價應用入手進行研究。而人機接管過程則更多與智能駕駛的控制過程做強綁定，實現需要從駕駛員、環境、采取機制等幾個大方向的研究策略。具體說來可包括如下幾個業務體系。
對于面向自動駕駛的人機交互解決方案來講，涉及在高級智能化階段基于高性能國產AI芯片的高安全性解決方案，以及聯合云端大腦，整合高精地圖、數據閉環、智能汽車運營等全方位云端智能化，構建智能汽車核心能力。整合路端智能化，支持車路協同功能的落地，極大提升系統安全性。
通過對智能交互業務梳理，可通過數據庫建設、測試用例、算法開發與評價應用等方面作為業務方向，同時對駕駛員行為全面監控，為人機接管提供更科學的依據，可以全面提升駕駛體驗。
展開 Pro/E優化人機交互的解決方案：Manikin
Pro/ENGINEER Manikin是一項PTC在2008年年底發布的三維人體模型新技術，由PTC內部對人體工程學，人機界面，CAD技術有深刻理解的研發團隊開發。Pro/ENGINEER Manikin包括Manikin Extension模塊和Manikin Analysis Extension模塊，用戶可以借此在Wildfire 4.0 M060及以上版本的環境下，模擬圍繞設計產品的生產、安裝、使用、維修等人為活動。
Manikin可緊密地集成在Pro/ENGINEER中，從而實現在用戶習慣的工作環境中，方便地使用。在今天的全球市場中，產品設計工程師經常要面對挑戰，確保他們的產品能夠在世界范圍內被順利地生產、安裝、使用以及維修。產品經常要求被作為針對某個特定人群的設計，而且要 確保產品使用時的安全規則及標準，在使用各種復雜、昂貴并且使用費時的傳統工具后，用戶表達了對產品越來越多的人性化設計需求。
由于在產品開發流程中缺乏工具的集成性，產品開發團隊一般情況下必須為了得到有關人的設計因素，重要的人體工學驗證結果而付出足夠的等待。在很多情況下，有關人的設計因素驗證需要長期的時間及高成本的物理樣機。如果一個產品的設計沒有達到用戶需求或滿足設計指標，那這中間的時間及金錢將會因為返工設計而翻倍。
Pro/ENGINEER Manikin為工程師和人機工程專家提供了一種易用的而且務實的設計方案。使用者可以在工業界的ISO標準下對設計進行虛擬的人機工程測試，而關于人的樣本因素，方案中提供了全球范圍的各種特征性選擇。實踐證明，越早地在設計中體現人機界面的設計優化，更多的開發時間及成本將被有效地節約下來了。
展開 東京工業大學利用高精度3D打印技術輔助人機交互研究
其研究項目之一是如何提高機器人精密運動部件的靈活性，從而增強人機交互。在機器人的研發過程中，為保障運動結構件的精度，長谷川實驗室引進了高精度3D打印機——Raise3D Pro3。
“我想制造一個動作靈活的機器人。此外，我還想降低這項技術的成本，以讓它得到廣泛應用。”在面對目前市場上的機器人運動部件精度不足，導致運動靈活性低問題時，長谷川實驗室的Hasegawa Shoichi教授表達了他對機器人未來發展的愿景。
長谷川實驗室在毛絨娃娃的內部添加了一個機器人結構。雖然它外表看起來就是一個柔軟的毛絨玩具，但內部機器人卻有著復雜和精確的運動結構，如機械臂，軸承，電機支架。
這些部件和結構是由實驗室成員獨立設計和開發的，在設計和開發過程中他們遇到很多挑戰。首先，這些零件體積很小，結構特殊，需要使用高精密的制造工具，如CNC工藝。
展開 自動駕駛人機交互 [六]：最小風險策略MRM
作者 | HYZY
來源 | 焉知
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一、 MRM的定義
自動駕駛人機交互有一項基本要求為：當用戶無法及時響應自動駕駛系統發出的接管請求時，自動駕駛系統應執行最小風險策略MRM，以保證車輛運行安全（參見自動駕駛人機交互[四]：用戶接管和主動干預）。
這里最小風險策略MRM（Minimal risk maneuver）的概念源于功能安全標準ISO 26262，其準確定義為：在駕駛自動化系統或用戶無法執行動態駕駛任務或動態駕駛任務接管時，駕駛自動化系統所采取的降低風險的措施。
在自動駕駛系統功能設計中，為適應不同的需求，通常可以定義多種不同的最小風險策略MRM，常見的MRM見下表1。
二、 MRM的目標
根據最小風險策略MRM的定義，MRM運行的目標是保證車輛運行安全，而在自動駕駛系統設計中，“保證車輛運行安全”指的就是車輛進入了最小風險狀態MRC。也就是說，在自動駕駛人機交互中，當用戶無法及時接管駕駛任務時，系統應可以自動執行最小風險策略MRM，使車輛進入最小風險狀態MRC。
最小風險狀態MRC（Minimal Risk Condition）的定義為：當車輛無法完成預定的行程時，由用戶或駕駛自動化系統執行并最終使車輛事故風險達到可接受的狀態。常見的幾種最小風險狀態MRC定義見下表2。
展開 
人機交互領域取得重要進展
代表著人工智能人機交互領域的一項里程碑式的工作，并支持從基于觸摸的設備到語音操作的電子系統的演變。
人工智能(AI)、物聯網(IoT)和智能家居的快速發展正在以有意義和根本性方式更新我們的生活方式，而這種變化的基石是人和機器之間強大而準確的交流。連接用戶和機器的人機界面是這種交流的結構化系統，可以包括語音或手勢，后者是當前廣泛采用的語言。與機器的交流和互動正在改變我們的生活方式。然而，開發一種同時具有防水、耐磨、高保真和高精度人機交互功能的聲學界面仍然是一個巨大的挑戰。
來自重慶大學的學者報道了一種用于與機器通信的可穿戴式翻譯接口的防水聲傳感器(WAS)。由于內部微粒的聲音響應能力，IS具有明顯的0.1-20 kHz的頻率響應范圍，幾乎覆蓋了整個人體聽覺范圍。WAS對人體排汗穩定，顯示全方位響應，并顯示0.0001 kHz的出色頻率檢測分辨率。WAS具有一系列引人注目的功能，可以作為可穿戴的聲學人機界面和高保真的音樂錄制聽覺平臺。此外，在人工智能算法的輔助下，基于WAS的聲學接口具有顯著的98%的語音識別準確率。
展開 聚焦車載屏檢測，怎能不筑牢智能汽車人機交互安全線？
核心測試維度拆解：一套系統，覆蓋車載屏全場景性能驗證
一套成熟的車載屏性能檢測系統，并非單一設備的堆砌，而是硬件測試、自動化控制、數據分析、場景模擬深度融合的智能化方案，核心涵蓋四大類測試模塊，全方位排查屏幕性能短板。
1. 基礎顯示性能精準檢測
這是車載屏的核心硬件底線，系統會對屏幕亮度、色域、對比度、可視角度、色彩還原度、反光率、殘影等指標進行量化檢測。針對行車場景，重點驗證強光下可視性、夜間防眩光能力，確保駕駛員在不同光線、不同視角下，都能清晰讀取車速、導航、預警等關鍵信息，杜絕因屏幕顯示問題導致的駕駛分心。
2. 觸控交互性能閉環測試
人機交互流暢度直接關乎行車安全，檢測系統會通過自動化機械臂，模擬日常用車的各類場景：濕手操作、戴手套操作、單點/多點觸控、長時間連續操作，同時完成百萬次觸控疲勞測試，精準把控觸控響應時間、精度誤差、誤觸率等核心指標。行業主流標準要求，觸控響應時間≤100ms、精度誤差≤1.5%，以此保障駕駛中操作無延遲、無失誤。
3. 極端工況環境適配測試
這是車規級檢測與消費電子檢測的核心差異。系統可聯動高低溫試驗箱、振動臺、電磁兼容測試設備，模擬車載真實工況：快速溫變、長期顛簸振動、高壓電線、通信基站、充電樁等復雜電磁干擾、供電電壓波動等場景，驗證屏幕在極端環境下的開機、顯示、交互穩定性，徹底杜絕行車中黑屏、死機、信號斷連問題。
4. 系統聯動與穩定性測試
車載屏并非獨立硬件，而是與車機系統、輔助駕駛、倒車影像、藍牙、CarPlay、OTA升級等功能深度綁定。性能檢測系統會同步開展多任務并發測試、長期開機穩定性測試、功能聯動測試，驗證屏幕與整車電子系統的兼容性，排查OTA升級后顯示異常、功能聯動失效等問題，保障整車座艙系統長期穩定運行。
展開 汽車智能座艙測試：如何筑牢安全與體驗的雙重防線？
對于顯示系統，需要測試屏幕的分辨率、色彩還原度、亮度調節范圍等參數，確保顯示畫面清晰、真實；交互系統的測試則包括觸控屏的響應速度、靈敏度，語音識別的準確率、語義理解能力等，保證用戶能夠便捷、高效地與座艙進行交互；車載娛樂系統要測試音頻輸出質量、視頻播放流暢度以及各類應用程序的兼容性，為用戶提供優質的娛樂體驗。
（二）性能測試
性能測試主要關注智能座艙在不同工作負載和環境條件下的運行表現。通過模擬長時間高負荷運行，測試系統的穩定性，避免出現卡頓、死機等現象；在高溫、低溫、高濕度等極端環境下，測試座艙內電子元件和系統的性能變化，確保其在各種復雜環境中都能正常工作；同時，還需測試系統的啟動時間、數據處理速度等指標，提升用戶的使用效率和體驗。
（三）安全測試
安全測試是汽車智能座艙測試的重中之重。一方面，要對座艙的電氣安全進行測試，防止出現漏電、短路等問題，保障駕乘人員的人身安全；另一方面，隨著汽車智能化程度的提高，網絡安全也成為關鍵。需要通過滲透測試、漏洞掃描等手段，檢測座艙系統是否存在網絡安全漏洞，防止黑客攻擊導致車輛信息泄露或系統被惡意控制，確保行車安全和用戶隱私安全。
（四）人機交互測試
人機交互測試以用戶體驗為核心，通過模擬真實的駕乘場景，收集用戶在使用智能座艙過程中的反饋。采用眼動追蹤技術，分析用戶在操作過程中的視覺焦點和注意力分布，優化界面布局和操作流程；利用主觀評價問卷和訪談，了解用戶對座艙功能、操作便捷性、舒適性等方面的滿意度，從而對智能座艙進行針對性的改進和優化，使產品更貼合用戶需求。
四、汽車智能座艙測試的未來趨勢
（一）智能化測試
隨著人工智能技術的發展，智能化測試將成為未來汽車智能座艙測試的重要方向。
展開 智能座艙仿真測試解決方案
本測試解決方案具備如下特點：
??智能座艙車內外動態驗證環境仿真，滿足閉環與體驗需求
??多種人機交互與圖像獲取手段，覆蓋各類智能座艙接口
??開發性集成和擴展模式，支持測試體系集成與設備擴展
??支持硬件在環與各類軟件自動化測試框架，滿足開發與驗收測試
??滿足與各類硬件在環測試系統聯合，構成綜合性仿真驗證
??支持面向 SOA 框架的“云、管、端”座艙功能驗證
