自动驾驶系列六——车载人机交互技术

人机交互是指人与计算机之间通过某种对话语言、以一定的交互方式、为完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程。自动驾驶人机交互功能的主要目标就是实现自动驾驶系统与驾驶员之间的相互理解，以确保自动驾驶系统安全运行。

 

人机交互作用—安全

车辆给人带来的安全感和信任感主要依赖人机交互实现。以辅助驾驶中的自动变道为例，当系统开始控制车辆进行自动变道时，车辆应该准确地在车机屏幕或仪表上，重构出本次变道涉及的周边场景，如车道线、车辆位置、是否有危险车辆等，并且通过语音提示驾驶员当前正在变道，让用户清楚地知道目前车辆的状态和周围环境的状态，感受到本次变道是十分安全的。

 人机交互作用—舒适

自动驾驶功能给用户带来的舒适感，主要包括缓解驾驶疲劳和功能使用便捷两个方面，最终目的是让用户达到身心放松、舒服的状态。

缓解驾驶疲劳是自动驾驶功能开发的初衷，典型功能如自适应巡航ACC、交通拥堵辅助TJA等。功能开启时，如果路况一切正常，驾驶员可以不用过多关注；如果遇到突发情况需要驾驶员及时关注，那么车辆会及时给到驾驶员必要的提醒，驾驶员就可以不用时刻处于紧张的行车状态。

人机交互—语音交互技术

2011年中国首个智能汽车语音助理概念出现，可实现命令词语音识别的同时，也标志着智能语音交互应用于汽车产业的开始。随着语音的智能化发展，语音交互在车端的应用正处于快速发展的黄金期。小鹏汽车语音负责人赵恒艺曾表示：“小鹏汽车认为未来车内交互的核心方式是语音而不是触控。”

目前，语音交互功能作为汽车座舱智能化的标志性代表，与车内多种应用相结合，成为座舱生态构建的核心功能。在高级别自动驾驶功能落地前，驾驶员在驾驶过程中依然无法做到完全“解放双手”。在当前的“人机共驾”阶段，语音交互仍然是车内最直接、最人性化、最安全的交互方式。语音交互技术优势在于可帮助驾驶员降低对车内设备的手动操作依赖，增加驾驶安全性。

可以看到很多大型车企，或者新能源品牌小鹏汽车的小P、蔚来的NOMI、理想汽车的理想同学等，众多新能源汽车品牌都推出自己的车载语音助手，并不断升级语音助手。

人机交互—多模态识别

近年来，用于自动驾驶感知任务的多模态识别技术迅速发展。自动驾驶智慧座舱深度融合了视觉、听觉、车内外场景图像的多模态生物识别，不仅可以听懂车内人员发出的指令，还可以通过摄像头识别人的动作、神态，提供更加智能化的服务，实现人机系统环境的融合。 

其中DMS的实现是通过主驾驶位上的一个非广角摄像头和一个车内广角摄像头来进行识别，识别后传输到驾驶员行为检测的主控单元，通过驾驶员的危险行为进行一定的算法计算，驾驶员行为检测系统将驾驶员的信息传输到人机交互界面，实现驾驶员疲劳、分神等驾驶检测，进行文字或报警提醒。

AI数据作为人工智能和机器学习的基础，在自动驾驶领域中有着重要地位。与其他人工智能应用场景相比，自动驾驶的落地场景相对复杂，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，就需要有大量的符合落地需求的高标准数据做支撑。

景联文科技支持数据采集标注服务

景联文科技作为长三角地区规模最大的AI基础数据服务商之一，提供自动驾驶人机交互场景下的数据采集标注服务。

景联文科技构建了全国27个省市直辖市全球52个国家的数据采集资源网络，拥有丰富的自动驾驶数据采集场景搭建经验。针对智慧座舱中的人机交互场景，支持车载语音唤醒词采集、驾驶员乘客行为采集、手势采集、2D、3D人脸采集、情绪表情采集、人机对话采集等。

景联文科技先后建立杭州数据总部，武汉、金华、衡阳等不同省市数据处理分部，采取阿米巴内部竞争管理模式，培养了930人的全职标注团队，对全职采标团队建立完善的人员培训、管理体系，推出整套AI产业人才培养解决方案，分别开通理论课程、实训课程、结业考试等培养项目，通过理论与实践相结合为行业输送高素质数据标注员。全职标注团队中90%以上标注员支能够胜任自动驾驶相关的高难度门槛标注项目。自建标注平台，针对智慧座舱中的人机交互场景，支持情绪判断、ASR语音转写、驾驶员乘客行为标注、人脸标注等；通过智能化的标注平台产品赋能AI训练数据行业，能够有效提高人机协作效率扩大产能，及时调整标注方案做好逾期风险管控，准确把控数据质量问题，为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力，节省企业的时间和开发成本，实现人力驱动向技术驱动的重要升级。

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