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小小汽车助手竟有三副面孔?开启汽车有趣灵魂的探索之旅



随着汽车智能化进程的稳步推进,包括自动驾驶、智能网联、车路协同在内的汽车智慧出行生态环境正在加速构建。

 一脸嚣张的Apollo IE


相信大家看到进博会中的Apollo IE都会有很深刻的印象,只能说汽车设计师越来越放飞自我了~  相对于传统汽车更注重汽车的“皮囊”,新时代的智能汽车可以说更加侧重汽车“灵魂”的探索,让汽车变得更“聪明”、更懂你。

这就让汽车新型交互方式的探索变得尤为重要,设计师、研究人员也是为了赋予汽车“有趣的灵魂”而煞费苦心。今天为大家推荐的这篇文章甚至同时赋予了汽车三个“灵魂”,到底是怎样的呢?一起来看看吧:NAMIDA: Multiparty Conversation Based Driving Agents in FuturisticVehicle。


01



介绍

驾驶时,同时保证驾驶的安全性与其他应用的愉快使用是非常困难的。一来驾驶员需要获取来自道路与汽车本身的各种驾驶信息,然后来自手机与车载娱乐系统的应用往往会转移驾驶员的注意力,从而增加了驾驶的危险性。针对这个问题,许多厂商与研究人员在车辆信息娱乐(IVI)系统提供了多任务交互的探索,以获得高效安全而又娱乐驾驶。

Navdy作为一个透明的抬头显示器被设计和开发,目的是在提供导航设施的同时消除车内的手机交互。通过使用Navdy,司机可以通过手势和语音控制他们的智能手机。(然而手势操作本身是会影响驾驶操作的,所以这个有些自我矛盾的)

除了减少工作量和保证安全,考虑司机的社会和情绪状态在驾驶中也是至关重要的。在这方面,尼桑已经实施了一种辅助机器人,以提供更像人类的汽车交互方法,而不是没有灵魂的IVI系统。

此外,麻省理工学院创建了一个友好的助手AIDA,提供个性化的交互服务。AIDA可以在开车的时候确定司机需要的相关信息,并在最合适的时间用合适的表情表达出来。AIDA可以通过语言和肢体动作与司机进行交流。

然而,所有的上述系统都使用人和汽车之间的一对一交互,不能充分减少工作负载。由于驾驶员在试图将注意力集中在道路上时,仍然需要与上述系统进行交互以获得他们所需要的指令,因此分心是不可避免的。

我们可以想象这样一种驾驶环境,它需要较少的注意力来获取信息,并能够与驾驶员进行情感互动。所以可以考虑将多方对话方法应用到一个创新的驾驶代理界面上,以传递关于车外的信息(比如观光地点、最佳餐厅、道路状况等),并通过这种方法提供社交功能。

通过多方对话,用户不必参与对话;而其他参与者之间的讨论可以通知该用户。此外,用户可以随时加入对话,获取更多信息。有研究证明多方通话可以(1)对话变得更加生动,(2)使各种交互控制变得可能(3)口语对话系统的新应用范围有可能扩大。此外,Mawari还设计了一个互动的社交媒体,用于发布信息(如新闻等)。Mawari界面由三个机器人组成,进行多方对话,减少了用户的工作量。

为了减少工作负担,并提供社交和愉快的车内环境,这篇文章结合以上研究提出了NAMIDA的设计方案,一个带有三个智能社交界面的应用于未来汽车的仪表板,它能够通过开展多方对话对司机提出合理的建议,同时通过建立机器人和司机之间的社会关系提供愉快的驾驶体验。


02



NAMIDA

NAMIDA界面本身会进行多方对话,使驾驶员无需参与对话即可获取外部信息(如观光地点、最佳餐厅等)。多方对话的内容是由外部信息提供的,来让驾驶员了解附近环境。多方对话的内容包括提问、给出一致的答案以及在NAMIDA界面之间的讨论过程。基于双方(司机和NAMIDA)信任的社会和情感状态,给车内带来了更多的愉悦和社交环境。

NAMIDA的圆形设计是为了展现面部表情。所有的NAMIDA都放置在一个通用的基座上,这个基座正好适合汽车的仪表盘。每个NAMIDA都有一个自由度来左右移动他们的头。

用三种不同的颜色(红、绿、蓝)来区分每个NAMIDA的眼睛((1)明智的(2)无知的(3)合作的),通过不同的声音来暗示每个NAMIDA都有不同的性格。当其中一人开始说话时,另外两人把头转向说话人,来把重焦点转移到正在说话的NAMIDA上。


03



NAMIDA 交互框架

在多方对话中,可以定义参与者的四个主要角色,分别是主讲人(Speaker), 副讲人(Address),聆听者(Side Participants), 和旁观者(Bystanders)。聆听者在是在等待对话的参与,而旁观者在这一阶段不参与到对话中。这些角色在对话中是会轮换的。

通过以上原则,当司机不需要回答或回应对话时,另一个参与者(也就是其中一个NAMIDA)会承担起组织对话的责任。只要驾驶员的角色仍然是一个旁观者,NAMIDA界面就会以一种富有成效的、能考虑到上下文感知交互的特性方式,使驾驶员能够通过倾听对话做出决定。

当驾驶员主动参与到对话中,角色就会转变为主讲人、副讲人以及聆听者三者其中一个,而在司机不参与对话时会作为旁观者。NAMIDA的话语生成体系包括眼睛形状、身体动作以及话语生成架构共同构成。 


04



实验部分

实验方法:

在两个会话(1- NAMIDA和3-NAMIDA)中测量工作量、主观印象(如社会联系)、多方对话的影响、社会互动和依赖程度5方面。

在1-NAMIDA界面中,参与者聆听由直接信息组成的单向对话。

在3-NAMIDAs界面中,参与者倾听多方对话,包括提问、给出答案和进行讨论。

在这两种情况下,系统都使用上下文感知的交互。

 实验参与者:

将14名参与者(年龄范围在21 - 35岁之间;3女,11男)平分;7名参与者按照一个NAMIDA案例和三个NAMIDA案例的顺序进行实验,而另一半参与者按照三个NAMIDA案例和一个NAMIDA案例的顺序进行实验。

 实验过程:

在实验中,每个参与者坐在模拟汽车的环境中,如图8所示,通过观看墙上投射的驾驶模拟来模拟驾驶。NAMIDA界面动画显示在仪表板左侧的一个小屏幕上。每个参与者会进行两个不同的会话(一个1-NAMIDA界面,一个3-NAMIDAs界面)。他们负责倾听两个截然不同的NAMIDA界面,以提高对环境的认识,并记住信息,以便在每次会议结束时对问题给出正确答案。

每一阶段结束后,参与者被要求评估5个关于工作量的问题和6个关于社会关系的主观印象的问题。

实验量表:实验使用驾驶活动负荷指数(Driving ActivityLoad Index, DALI)作为主观评价工具,来评估参与者的认知负荷。DALI(驾驶活动负荷指数)NASATLX的修订版,适应了驾驶场景下的任务需求,包括,即注意力努力、视觉需求、听觉需求、时间需求和情境压力5个方面。

实验结果:如下图所示,相对于1-NAMIDA,3-NAMIDAs(多方对话)情况下需要较少的视觉(观察道路)和听觉努力(听对话)来理解和记住信息。

同时,基于交互(interaction)和社会联系(social bonding)的主观印象问题显示Q1、Q3和Q6有显著差异。Q1的重要性意味着,多方对话会展现出更人性化的方式。Q3的重要性揭示了从多方交谈中感受到更多的活力。

此外,Q6的重要性表明,多方对话是更加自然的信息传达方式。另一方面,Q2的非显著性影响可以解释为两个系统都足以传达信息。在Q4也没有显著差异,这意味着1-NAMIDA和3- namida给人的感觉几乎是一样的。

结果分析:

总体而言,两种情况(1-Namida和3-Namida)在时间和情境应激需求上无显著差异。因为两个界面在传达信息时都能够建立一个良好的社交驱动环境,这样参与者就不会受到压力去关注时间,因此也不会感到疲劳或沮丧。3-NAMIDAs需要更少的视觉努力,所以可以帮助避免视觉分散(对道路缺乏关注)。

在主观印象问卷中,3-NAMIDAs界面比1-NAMIDA界面更能表现出人性化和自发对话的感觉。这个状态推断,在汽车中创建基于多方的驾驶代理的社会环境是可能的。类似人类的感觉给系统(3-NAMIDAs)远远超过只是一个工具的感觉。

多方交谈的自然交谈方式提供了愉快的驾驶体验。另外,3-NAMIDAs具有较高的动态性,这意味着基于多方的界面显示出更多的逼真性,这将是人机交互研究领域的一个核心贡献。

在未来的工作中,可以在NAMIDA中实现一个用户跟踪机制,在交互式多方对话中使用它,以提高车内的效率和社交性。 

总结:

这篇文章为智能座舱交互提供了崭新的方向,是在语音交互、车载代理基础上的进一步延伸,并且充分考虑了驾驶情景的交互中司机驾驶的注意力干扰问题。在车载语音交互的问题探讨中,我们可以结合社会学相关知识,更深层次的考虑人在不同对话场景中的心理特征、行为习惯,突破一对一对话的语音交互设计思维。

原文链接:DOI: 10.1109/HRI.2016.7451800


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