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自动驾驶人机交互测试.docx
资料介绍
自动驾驶人机交互测试
一、引言
人机交互测试验证的是自动驾驶系统与人类驾驶员之间的"沟通质量"。在L2/L2+级辅助驾驶中，驾驶员需要持续监控系统状态并在需要时接管——HMI的设计质量直接决定了驾驶员能否准确理解系统的能力和意图。一个优秀的HMI设计能够帮助驾驶员在系统能力边界内建立合理的信任、在系统需要接管时快速准确地响应；一个糟糕的HMI设计可能使驾驶员在系统无法处理的场景中过度信任而在系统可控的场景中频繁接管。HMI测试通过用户实验、眼动追踪、主观评价和绩效测量等方法来量化评估HMI设计的有效性和安全性。
二、HMI测试的核心维度
HMI测试从多个维度评估人机交互的质量。可理解性评估驾驶员能否正确理解HMI传达的信息——驾驶员看到仪表盘上的系统状态图标后能否准确判断"系统当前是否已激活""系统能否应对当前场景"。华为ADS的HMI可理解性测试中，超过95%的用户在5秒内准确理解系统状态图标的含义。
可达性评估驾驶员在驾驶过程中获取HMI信息和执行HMI操作的便利程度——驾驶员需要分心多长时间来查看中控屏上的系统状态信息，视线离开道路的时间超过2秒时风险显著增加——HMI设计应确保关键信息在驾驶员的正常视线范围内随时可见。信任校准评估HMI是否帮助驾驶员建立了与系统实际能力匹配的信任水平——驾驶员在系统可以处理的场景中保持信任不接管，在系统无法处理的场景中保持警惕及时接管。
接管质量评估驾驶员在接管请求下的响应速度和响应准确性——从接管请求发出到驾驶员完成接管操作的时间需要足够短、接管操作后车辆的状态是否平稳。极狐L3车型的HMI测试中，多模态接管提醒使平均接管时间缩短至2.8秒。
三、HMI测试的实验方法
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