趙祎乾,吳天宇,李亞軍,李清晨

(南京理工大學 機械工程學院,江蘇 南京 210094)

操控界面是人機之間的信息交互界面。機器接收信息,加工編碼后依托顯示界面輸出;操作員由視、聽、觸等感官感知與捕捉信息,經(jīng)大腦做出判斷與決策,通過語音、肢體行為等方式將信息反饋至控制界面。操控界面由多層次、多標度、多變量的基礎單元構成[1],涉及信息量大且結構復雜,其設計的優(yōu)劣將影響操作員對信息的識別、判斷與反饋,因此面向界面質(zhì)量的評估具有理論與工程意義。

目前人機操控界面的研究主要聚焦于5個方面:理論與方法綜述、評估體系推導與應用、評估系統(tǒng)開發(fā)設計、實驗與仿真測試、指標層綜合評估。在理論與方法綜述研究方面,何思俊等[2]、張玉梅[3]對裝備駕駛操控界面與艦船人-機-環(huán)境工程的研究方法及發(fā)展趨勢展開綜述。文獻[4-6]屬于評估體系推導與應用研究。上述研究立足于操作任務、行為特征等,嘗試推導操控界面質(zhì)量評估機制與算法;但受制于評估對象之間的差異性,研究數(shù)據(jù)與結果的適用范圍有限。文獻[7,8]屬于評估系統(tǒng)開發(fā)設計研究,通過數(shù)據(jù)挖掘與收集建立標準數(shù)據(jù)庫,編寫相應算法,采用計算機技術開發(fā)了虛擬評估系統(tǒng);但為保證系統(tǒng)的適用性,存在數(shù)據(jù)量較大、數(shù)據(jù)采集周期長等問題。實驗與仿真測試研究包括:趙祎乾等[9,10]運用人機仿真技術，依次對某型車載炮與牽引加榴炮的瞄準機操控界面進行評估，并提出優(yōu)化建議。文獻[11]依托態(tài)勢感知理論對模擬飛行器座艙顯控界面開展了實驗研究。郭孜政等[12]探究了動車組操控界面背景色對識別效率的干擾。該類研究利用腦電、肌電、皮電、眼動、計算機仿真等技術,通過捕獲與抓取人體生理、心理參數(shù)實現(xiàn)對界面質(zhì)量的評估,數(shù)據(jù)相對豐富客觀;但由于界面評估中影響因子較多且各因子間關聯(lián)性較強,提升了實驗變量控制的難度;此外,實驗或仿真環(huán)境與實際之間存在的差異將影響評估結果的可信度。指標層綜合評估研究的文獻包括:Azadeh等[13]、Balakrishnan等[14]運用模糊數(shù)據(jù)包絡分析、模糊層次分析、模擬退火與遺傳算法等對操控界面最優(yōu)布局問題求解,文獻[15-17]分別結合人因工程檢查表法、灰色關聯(lián)法、隸屬度函數(shù)、視覺美度測量法評價操控界面的可用性。指標層綜合評估的研究有利于對多組界面設計方案的快速評估、對比。

本文的綜合評估研究,系統(tǒng)地運用德爾菲(Delphi)法、解釋結構模型(Interpretative structural modeling,ISM)法、層次分析(Analytical hierarchy process,AHP)法、灰色接近關聯(lián)度、灰色關聯(lián)分析(Grey relation analysis,GRA)、逼近理想解排序(Technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法面向優(yōu)化層、表現(xiàn)層、邏輯層、數(shù)據(jù)層、知識層推導,并提出一種多指標決策的操控界面質(zhì)量評估模型。為降低綜合評估的主觀性,提升結果可靠度,本文建立了完善的評估指標體系,提出了相應的算法,實現(xiàn)了對評估人員可靠度的量化表達。本文模型旨在通過對操控界面快速、全面地評估,區(qū)分界面質(zhì)量的優(yōu)劣,為后期最優(yōu)界面的抓取與優(yōu)化設計實踐提供指導。

1 評估模型構建

1.1 評估邏輯

1.1.1 評估指標體系

指標體系的構建方法主要包含層次分析法、信息熵法、主成分分析法等,上述方法獨立運用時均存在一定局限,如同級指標之間的交叉、指標層級結構的劃分過程偏主觀等?；诖颂岢鲆环N相對客觀、合理的評估指標體系構建方法,由指標集提取、遞階層級結構推導、權重計算3部分組成。首先,運用Delphi法[18]提取指標集;其次,引入解釋結構模型[19],將指標集中離散、無序的指標通過計算與整序建立清晰的遞階層級結構關系;最后,結合層次分析法[20]計算各級指標的權重。

1.1.2 人員可靠度系數(shù)

為提升評估結果適用范圍,評價人員應包括各領域人群。人員的知識儲備、經(jīng)驗、偏好、評價標準、對目標對象的認知之間呈現(xiàn)出差異化,使評估信息具有離散性。若采用均值法處理,因忽略了人員個體之間的差異而降低了結果的科學性,因此對評價人員可靠度的研究是必要的。本文提出一種人員可靠度量化計算與表達方法。在各人員對操控界面正式評估之前,首先要求對界面評估指標的權重進行量化評價。將評估數(shù)據(jù)與領域內(nèi)專家確立的指標權重參考值相比較,由兩者之間的一致性或接近程度來表征評價人員的認知水平與可靠度,依據(jù)包括:

(1)指標權重評價與界面質(zhì)量評估兩者的目標對象一致,均為某型裝備的操控界面,所以評價人員對指標權重的認知可代表其對評估對象的了解與熟悉度,基于此對人員可靠度進行的量化表達具有科學依據(jù)。

(2)以領域內(nèi)專家的評估結果為參考,計算并比較評價人員與專家評估數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性,由此確立的可靠度系數(shù)具有可信度。

(3)評價人員數(shù)量越多,范圍越廣,各人員之間差異性越大,則人員可靠度系數(shù)之間的離散性也相對較大,該系數(shù)在評估中的作用也越顯著。

運用可靠度系數(shù)對評價人員之間的差異化程度進行表達具有一定準確性。詳細計算步驟如下:依據(jù)評價人員對指標權重的評價數(shù)據(jù)構建多組比較序列,以專家評估數(shù)據(jù)為參考序列;由于兩者的意義與量綱均相同,采用灰色接近關聯(lián)度算法[21]計算兩者之間的關聯(lián)性。假設比較序列為Si,參考序列為S0,|S0-Si|為序列S0與序列Si之間接近程度,S0(k)、Si(k)依次為序列S0與Si中第k(k=1,2,…,n)項數(shù)據(jù),公式為

(1)

(2)

式中:ρ0,i為序列S0與序列Si的接近關聯(lián)度,其值越大表示評價人員與專家評估信息之間的一致性越強,則該人員對評估對象越熟悉,評估結果也相對可靠。假設第i(i=1,2,…,n)名評價人員可靠度系數(shù)為

(3)

式中:ρ0,i(m)為第m位評價人員對應的接近關聯(lián)度。

1.1.3 界面質(zhì)量綜合評估

要求評價人員以評估指標體系為參照對界面質(zhì)量展開評估,將評估數(shù)據(jù)與人員可靠度系數(shù)加權,求得界面在指標層的評估結果,公式如下

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

式中:Q值越接近1,表示該組序列與正理想解越接近,對應界面的評估結果相對越優(yōu)。

1.2 評估模型

參照上述邏輯體系構建人機操控界面質(zhì)量評估模型,模型包含優(yōu)化層、表現(xiàn)層、邏輯層、數(shù)據(jù)層、知識層,如圖1所示。優(yōu)化層依據(jù)表現(xiàn)層輸出的評估信息可對界面展開優(yōu)化設計,將優(yōu)化成果反饋至表現(xiàn)層的輸入端,實現(xiàn)“設計—評估—優(yōu)化”的循環(huán)迭代;邏輯層是模型的重點,包含界面分析、指標體系建構、人員可靠度計算、界面質(zhì)量綜合評估4個邏輯步驟,各步驟之間具有單向性,其中界面質(zhì)量評估包含評估與驗證2個環(huán)節(jié),即參照人體生理數(shù)據(jù)庫中知識本體信息,對評估結果進行討論,驗證其科學性與有效性;數(shù)據(jù)層為邏輯層提供對應的基礎信息庫與數(shù)據(jù)庫作為支撐,如評價標尺數(shù)據(jù)庫、評估算法數(shù)據(jù)庫等;知識層闡明了信息庫、數(shù)據(jù)庫中的知識本體信息及表征形式,涵蓋界面參數(shù)、數(shù)學模型、人體信息等。

圖1 人機操控界面多指標綜合評估模型圖

模型的創(chuàng)新及技術優(yōu)勢包括:

(1)系統(tǒng)性地運用Delphi、ISM、AHP算法提取與篩選評估指標集,量化計算并明晰指標的遞階層級關系與權重,由此構建界面質(zhì)量評估指標體系。

(2)參照指標體系,可從多指標維度對多組操控界面全面、快速地評估與對比,降低了少量指標下決策的模糊性與局限性。

(3)結合灰色接近關聯(lián)度算法,提出一種評價人員可靠度的定量計算與表達方法,通過加入可靠度系數(shù)降低評價人員經(jīng)驗、背景、偏好、標準等主觀性因素的差異對評估結果的影響。

(4)針對多組評估數(shù)據(jù),結合GRA與TOPSIS提出灰色關聯(lián)貼近度算法,提升數(shù)據(jù)對比分析結果的可靠性與精確性。

(5)梳理與搭建了評估結果與優(yōu)化設計之間的聯(lián)系,有助于后續(xù)界面質(zhì)量的改善與提升。

2 評估模型應用與討論

2.1 評估樣本篩選

實例評估中,操控界面的篩選標準包括:

(1)樣本操作過程,包含信息輸入、處理、輸出環(huán)節(jié);

(2)樣本操作任務,涉及人機視、觸、行為等多通道交互;

(3)樣本易獲取且樣本之間具有典型性與差異性。

綜合上述標準篩選后,評估樣本確立為乘用汽車駕駛操控界面,分為基礎駕控界面與輔助功能界面。界面設計質(zhì)量的優(yōu)劣將影響駕駛安全和操控工效。提取大型車、中型車、小型車、跑車、運動型多用途汽車(Sport utility vehicle,SUV)、微型面包車6種車型,各車型抽取4～5組樣本比較后確立最終的6組樣本,如圖2所示。

圖2 6組評估樣本駕控界面圖

2.2 指標體系構建

由于評估指標具有抽象性與專業(yè)性,因而對參與評價工作人員的要求較高,以學歷、職稱、經(jīng)驗、對評估對象的認知與熟悉度等條件為依據(jù),篩選出10名操控界面設計領域的專家,其中高級職稱、副高級職稱、博士生、領域內(nèi)技術員依次占比為30%、20%、20%、30%。要求專家面向汽車駕駛操控界面提取評估指標,依次運用Delphi、ISM、AHP方法從定量層面建構綜合評估指標體系,如圖3所示。

圖3 汽車駕駛操控界面質(zhì)量綜合評估指標體系圖

指標體系包含2級遞階層級結構,一級指標中編碼與布局(C)權重相對最高,操控輔助(A)最低且較前者權重降低49.81%。一級指標下各項二級指標的權重差異顯著。物理尺寸與材質(zhì)(S)層面,抓握接觸面尺寸(S3)與抓握接觸面外形(S4)的權重較高,表明汽車操控器評估中應重點關注手掌抓握接觸面相關參數(shù)的設計。編碼與布局(C)層面,權重較高的指標包括認知規(guī)律(C3)、重要度排序(C1)、操控順序(C5)。安全性是汽車駕駛的首要原則,操控器編碼能否滿足駕駛員的認知規(guī)律、操作習慣,操控器布局是否與元件功能重要度排序相匹配將直接影響駕駛操作效率與安全性。相比之下,操控器編碼風格形式(C2)則根據(jù)駕駛員的審美偏好呈現(xiàn)出差異性表現(xiàn),且與駕駛任務的關聯(lián)較弱,則評價中關注度較低。同理可對操控行為方式(B)、操控反饋輸出(F)、操控輔助(A)層面指標的權重進行討論。

由24項二級指標的綜合權重排序可知,汽車駕控界面質(zhì)量評估應重點聚焦于其設計能否均衡駕駛員認知負荷,與其心理與行為特征相匹配,滿足安全防護要求與人機操作規(guī)律,使駕駛過程更高效、舒適。此外本研究中指標體系構建的思路與方法可為其他界面評估指標體系的研究提供參考。

2.3 人員可靠度系數(shù)計算

汽車駕控界面評估人員包含人機工效領域專家、界面設計人員、制造工程師、汽車維修工、駕駛員。從以上人群中篩選出20名,其中各領域人員占比依次為25%、20%、5%、5%、45%。評估人員均能熟練駕車。要求其參照樣本對24項二級指標的權重進行評估,將評估數(shù)據(jù)無量綱化,并由式(1)～(3)計算人員可靠度系數(shù),如表1所示。

表1中評價人員可靠度系數(shù)之間存在差異。其中序號1～10的評價人員主要涵蓋領域內(nèi)專家、界面設計與制造人員,與序號11～20的維修與駕駛人員相比較,對界面整體的認知與理解相對全面、深入,可靠度系數(shù)的均值較序號11～20人員的均值高192.81%。第4名人員的可靠度系數(shù)相對最高,為10.69%;第14名相對最低,為1.57%。此外,評估中對評價人員的篩選條件將影響人員個體之間的差異化程度與可靠度系數(shù)。

表1 評價人員可靠度系數(shù)統(tǒng)計表

2.4 評估結果分析與討論

評價人員參照指標體系依次對6組樣本觀察、操控、駕駛,并依據(jù)標準量綱對汽車轉向盤、變速桿、中控、儀表、腳部控制器等界面的質(zhì)量進行評估,具體環(huán)節(jié)包括信息搜索與識別、靜態(tài)抓握、動態(tài)駕駛操控,統(tǒng)計評估結果的原始數(shù)據(jù)如圖4所示。

圖4 6組樣本評估結果原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計圖

依據(jù)式(4)計算輸出樣本在各指標下的評估數(shù)據(jù),如表2所示,結果表明樣本1、樣本2、樣本3、樣本5相對接近,且顯著優(yōu)于樣本4與樣本6。綜合圖3與表2,以一級指標為單位,將對應二級指標下各樣本的評估數(shù)據(jù)求和,進一步對樣本的評估結果進行討論,如圖5所示。

表2 6組樣本各指標評估結果統(tǒng)計表

續(xù)表2

圖5 6組樣本一級指標評估結果統(tǒng)計圖

(1)在物理尺寸與材質(zhì)指標層面,樣本1與樣本2車型定位為大、中型車,樣本5為SUV,上述3類車型的內(nèi)部空間相對寬敞,操控器材質(zhì)的選擇較嚴格,側重于安全與舒適。例如樣本1與樣本5的變速桿握柄外形與尺寸的設計規(guī)范,抓握時能更好貼合手掌,從而將壓力均勻分散,且握柄外層采用質(zhì)感柔軟細膩的皮革包裹,具有良好的觸感與抓握防滑性,有助于駕駛員快捷與精準地執(zhí)行換擋操作。而樣本4、樣本6的變速桿握柄外形均參考較常規(guī)的紡錘形,長時間或高頻次抓握操作中易對神經(jīng)末梢豐富且承壓能力較弱的手掌心區(qū)域造成壓迫,外部包裹層較薄且材質(zhì)偏硬,抓握舒適性明顯弱于前兩者。綜上,在物理尺寸與材質(zhì)指標層面,樣本6評估結果相對最差,樣本1最優(yōu)且較樣本6評估結果高103.55%。

(2)在編碼與布局層面,除樣本6之外其余樣本的評估結果均較優(yōu)。樣本6定位為微型面包車,受成本限制,細節(jié)設計相對偏弱。例如中控部分未采用數(shù)字化顯示界面,不能較好依托圖標拓撲結構、色彩、布局等方式對操控元件信息有效編碼,提升了人的搜索、認知與記憶難度,高時間壓力或緊急情況下將增加駕駛員識別或操作失誤率,該組樣本較其他5組樣本的評估結果均值低24.34%。

(3)在操控行為方式層面,樣本1、樣本2、樣本5依據(jù)車型定位與特征,在操控器位置、操控頻率、操控力等方面的設計均能較好滿足人的行為邏輯與習慣,評估結果均值較樣本3、樣本4、樣本6的均值高31.72%。

(4)在操控反饋輸出層面,樣本1～5的結果較為接近。汽車駕控過程中,信息反饋的方式是否合理,精度是否可靠,將直接影響操作工效。樣本6界面中信息的呈現(xiàn)方式相對單一,不能快速吸引和捕獲駕駛人員視覺注意,降低了其動態(tài)視覺信息的感知能力,長時間注視下易造成視覺緊張與疲勞,因而評估結果較差。

(5)在操控輔助層面,樣本1與樣本2定位高、中高端市場的車型在安全防護與輔助駕駛功能的設計上投入較大,則評估結果較優(yōu)。樣本4車型為跑車,設計與制造中更關注車身造型、動力輸出等性能參數(shù)信息,內(nèi)部空間相對狹小,不宜加入過多輔助性功能與設備,則評估結果略低。樣本6由于車型定位等因素的約束,在操控輔助層面,較其他5組樣本的評估數(shù)據(jù)均值低53.61%。

綜上所述,車型、設計定位、生產(chǎn)成本與駕控界面的質(zhì)量之間存在關聯(lián)。為客觀、精確對比樣本的評估結果,參考灰色關聯(lián)貼近度算法,建立6組比較序列并依據(jù)式(5)～(9)計算灰色關聯(lián)貼近度。6組樣本的灰色關聯(lián)貼近度依次為:0.632、0.608、0.576、0.526、0.576、0.349。依據(jù)綜合評估結果將樣本按照優(yōu)劣排序,結果為:樣本1、樣本2、樣本3、樣本5、樣本4、樣本6。其中樣本1較樣本6灰色關聯(lián)貼近度高81.09%,與圖5中的數(shù)據(jù)及討論結果相符,表明灰色關聯(lián)貼近度算法具有科學性與有效性。

3 結束語

以人機操控界面的質(zhì)量評估為目標,基于優(yōu)化層、表現(xiàn)層、邏輯層、數(shù)據(jù)層、知識層,綜合多種算法構建一種多指標決策的綜合評估模型,以乘用汽車駕控界面為例對模型的應用進行探討。結果表明:

(1)評估指標體系的24項二級指標中安全防護設計、操控-反饋方向、認知規(guī)律3項指標相對最重要,綜合權重的均值較其他21項指標均值高95.14%。因此界面評估中應重視安全防護的設計,同時關注反饋信息呈現(xiàn)的形式是否有助于駕駛人員精準、快速捕捉動態(tài)信息,滿足其認知、記憶、操作規(guī)律。

(2)依托灰色接近關聯(lián)度算法提出的人員可靠度系數(shù)量化表達方法具有科學性,可表征評價人員認知之間的差異化程度。實例計算中20名評價人員可靠度系數(shù)最低為1.57%,最高為10.69%,證明運用可靠度系數(shù)對評估結果加權是必要且有效的,且該系數(shù)在評估中的作用大小取決于評價人員數(shù)量與個體之間的差異性。

(3)綜合GRA與TOPSIS提出的灰色關聯(lián)貼近度計算方法,可區(qū)分多組界面綜合評估結果的差異。6組樣本中,樣本1相對最優(yōu),樣本6最差。經(jīng)討論得出,汽車車型、設計定位、生產(chǎn)成本均與駕控界面質(zhì)量的優(yōu)劣之間存在關聯(lián)。

綜上所述,本研究構建的人機操控界面質(zhì)量評估模型具有較好的可用性。從多指標維度對界面快速、科學地評估,用來支撐最優(yōu)設計的篩選與決策,探討操控界面的優(yōu)化設計方向。后續(xù)研究可結合該模型進一步開發(fā)相應的評估系統(tǒng),以更好地應用與拓展本文研究成果。