人機交互開發
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
人機交互開發的視頻教程
人機語音交互技術（一）
人機語音交互技術系列課程主要內容包括：車載語音識別技術開發、關鍵方案設計與實現、人機交互系統的原型搭建及系統設計、語音識別相關算法的研究與開發，聲學模型、語言模型的訓練。分為五個視頻，共計260分鐘。
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通過實時駕駛模擬革新汽車人機界面（HMI）開發
課程背景： 在當今汽車行業，開發兼具直觀性、功能性與安全性的人機界面（HMI），正成為愈發嚴峻的挑戰。傳統的靜態模型和造價高昂的物理原型，難以精準復刻現實駕駛場景，這使得實現駕駛員與界面的無縫交互變得困難重重。
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面向 ADAS 和 HMI 開發的可視化數字孿生解決方案 —— 從離線仿真到實時集成
來自VI-grade 公司的工程師將深入解析可視化數字孿生技術如何變革 ADAS（高級駕駛輔助系統）和 HMI（人機交互）的開發流程。 本次會議將探討 VI-WorldSim 如何突破傳統駕駛仿真圖形的局限，支持更高級的應用場景，包括傳感器仿真、真值數據生成，以及通過軟件在環（SIL）、硬件在環（HIL）和駕駛員在環（DIL）設置實現可擴展的驗證。
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人機交互開發的實例教程
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 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 由于媒體帶寬和人的注意力的限制,在時變媒體中，用戶不僅要控制呈現信息的內容，也必須控制何時呈現和如何呈現。
結合語音人機交互過程，可以看出智能語音人機交互關鍵技術主要如下：
1.自然語音處理技術
包括中文分詞、詞性標注、實體識別、句法分析、自動文本分類等技術。
2.語義分析和理解
包括知識表示、本體理論、分領域的語義網絡、機器推理等。
3.知識構建和學習體系
包括搜索技術、網絡爬蟲、數據挖掘、知識獲取、機器學習等技術。
4.語音技術
包括語音識別、語音合成和聲紋識別等。
5.整合通信技術
包括跨平臺即時通訊整合技術、超大負載消息集群處理技術、移動客戶端開發技術。
6.云計算技術
包括海量數據分布式存儲、統計和分析技術。
智能語音人機交互技術在典型行業的應用
語音交互方式替代文本交互方式，可以增強信息輸入方式，能和更多的設備進行整合，市場前景廣闊。目前，智能語音人機交互技術已經廣泛應用到電話銷售、智能客服、智能終端等領域，切實深入到人們的生活。
VR系統中人機交互的特點
人機交互可以說是VR系統的核心，因而，VR系統中人機交互的特點是所有軟硬件設計的基礎。
其特點如下：
觀察點（Viewpoint) 是用戶做觀察的起點。
導航（Navigation) 是指用戶改變觀察點的能力。
操作（Manipulation）是指用戶對其周圍對象起作用的能力。
臨境（Immersion) 是指用戶身臨其境的感覺，這在VR系統中越來越重要。
VR系統中人機交互若要具備這些特點，就需要發展新的交互裝置，其中包括三維空間定位裝置、語言理解、視覺跟蹤、頭部跟蹤和姿勢識別等。
多媒體與VR系統的人機交互有著某些共同特點。首先，它們都是使用多個感覺通道，如視覺和聽覺；其次，它們都是時變媒體。
展開 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
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人機交互開發的相關專題、標簽、搜索
人機交互開發的最新內容
當汽車從單純的交通工具，進化為集出行、娛樂、交互于一體的智能移動空間，車載中控屏、儀表屏、AR-HUD等顯示設備，早已告別單純的“顯示工具”定位，成為人車交互的核心樞紐。一塊卡頓、失靈、工況不穩定的車載屏，不僅會徹底毀掉駕乘體驗，更會直接埋下行車安全隱患。
但行業現狀卻格外刺眼：據第三方汽車投訴平臺數據統計，智能汽車座艙相關投訴中，車載屏幕黑屏、觸控失靈、強光下可視性差、極端工況下卡頓死機等問題
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隨著車載技術的迅猛發展，諸如信息娛樂系統、高級駕駛輔助系統（ADAS）控制模塊以及數字儀表盤等不斷迭代更新，工程師們急需一種更具動態性、以模擬驅動的創新方法，以便在產品量產前
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。
Qt Group近期宣布加入亞馬遜云服務(AWS)的軟件定義汽車解決方案領域，成為AWS Marketplace上唯一上架的人機交互(HMI)開發平臺。通用汽車、梅賽德斯奔馳和現代等汽車品牌正在使用這些工具，這一新舉措將拓寬車企使用Qt Group設計、開發工具的途徑。
Qt已經提供了端到端的工具，用于汽車HMI設計、開發、測試和部署，這些工具都建立在同一代碼庫之上。
此外，利用TI-TENG作為自供電可穿戴傳感器和人機交互界面，開發了一種智能人體運動監測和戶外無線信號傳輸系統，可在戶外活動中一鍵呼叫緊急救援。TI-Textile的大規模生產也為TENG提供了巨大的商業潛力，為多功能可穿戴設備的自供電傳感、能量收集和人機交互提供了新的研究方向。
東京工業大學（以下簡稱“東工大”）是日本頂尖的理工科大學，擁有140年的歷史，是一所專攻工程技術與自然科學的研究型大學。東工大十分注重產學研結合，并且持有很多專利。迄2021年，東工大已誕生2位諾貝爾獎得主，包括1位諾貝爾生理學或醫學獎得主和1位諾貝爾化學獎得主。
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
