探究触觉反馈位置及空中触觉技术在自动驾驶车辆中对驾驶员接管性能和用户体验的影响

《International Journal of Industrial Ergonomics》：Exploring the impact of haptic feedback locations and mid-air haptic technology on driver's takeover performance and user experience in automated vehicles

自动驾驶车辆触觉反馈设计研究通过模拟实验比较了振动触觉与超声空中触觉反馈在手部与面部位置的驾驶员接管性能和用户体验。结果显示，振动触觉反馈反应更快，适用于紧急接管场景；面部位置反馈显著但舒适度低，手部反馈更舒适。超声反馈虽无接触但存在跟踪可靠性问题，需进一步优化。研究为自动驾驶车辆触觉人机交互设计提供了依据。

　　

阮恒兰|孙旭|王庆峰|刘炳健

中国杭州，浙江科技大学

摘要

随着自动驾驶车辆（AVs）越来越多地允许驾驶员进行与驾驶无关的任务（NDRTs），有效的接管请求（TOR）系统对于安全至关重要。本研究评估了四种触觉反馈配置——两种技术（振动触觉与超声波空中触觉，UMH）传递到两个位置（手部与面部）——如何影响驾驶员在三级驾驶中的接管性能和用户体验。在一项有32名参与者的模拟器研究中，振动触觉提示始终比UMH产生更快的反应和接管时间，这表明其在时间敏感的TOR中具有明显优势。反馈位置主要影响了主观体验：基于手的提示被认为更令人愉悦，而基于面部的提示虽然感知度较高，但舒适度较低。尽管反应较慢，UMH因其非接触式便利性而受到重视，不过对其追踪可靠性的担忧限制了其信任度。这些发现表明，触觉配置——而不仅仅是模式——对TOR的有效性起着关键作用，并为设计更安全、更直观、以用户为中心的AV人机界面（HMIs）提供了可操作的指导。研究结果还突出了UMH面临的关键技术障碍，这些障碍必须得到解决才能在未来AV中得到更广泛的应用。

引言

自动驾驶车辆（AVs）通过允许驾驶员进行与驾驶无关的任务（NDRTs），如阅读或使用移动设备，有望改变出行方式（Fagnant和Kockelman，2015；Tang等人，2020）。SAE国际将自动驾驶系统分为六个级别，从0级到2级，驾驶员必须持续监控驾驶环境，到4级到5级，驾驶过程主要自动化（Shi等人，2020）。然而，在达到5级之前，中级的3级AVs仍然需要在接管请求（TORs）时由驾驶员控制，这是一个需要迅速恢复情境意识的安全关键环节（Ma等人，2021；McDonald等人，2019；Joel等人，2024；Zhou等人，2022）。开发有效的人机交互（HMI）系统以在这些TORs期间支持驾驶员对于确保安全操作至关重要（Oliver等人，2019；Huang和Pitts，2022c）。最近的人因因素研究进一步表明，接管性能深刻影响了驾驶员的信任度、安全感知以及对AV的整体接受度（Cho和Hwang），强调了需要符合人体工程学的交互设计。

传统的人机界面（HMI）系统主要依赖于视觉和听觉反馈来提醒驾驶员需要接管。然而，这些模式在感官超负荷的情况下容易受到限制，特别是当驾驶员正在进行NDRTs时。根据Wickens的多资源理论（Wickens，2002，2008），重叠的感官需求会降低任务性能，诸如注意力缺失盲视（Mack，2003）和听觉失聪（Macdonald和Lavie，2011）等现象凸显了需要替代反馈机制的必要性。触觉反馈直接刺激触觉，即使在驾驶员视觉或听觉上分心的情况下也能被感知（Chai等人，2024；Sol等人，2019）。其有效性已在其他领域得到验证，例如航空（Lutnyk等人，2022），并在汽车环境中改善了对危险和警告的反应时间（Huang和Pitts，2022b，2022c；Shahini和Zahabi，2022；Yoon等人，2019）。新兴证据还表明，在AV转换期间，触觉座椅系统的可用性和接受度评分高于视觉-听觉提示（Peters等人，2025），表明触觉在人因因素和人体工程学中的重要性日益增加。

尽管触觉反馈具有优势，但其在AV中的有效性取决于其传递位置（Gaffary和Lécuyer，2018；Jansen等人，2022a）。传统的触觉反馈实现通常使用与驾驶员接触的车辆内部表面，如座椅（Huang和Pitts，2022a）、安全带（ChunIn等人，2013）、方向盘（Sadeghian Borojeni等人，2017）或踏板（De Rosario等人，2010）。虽然这些位置很方便，但它们存在固有的局限性。例如，厚衣服或手套会减弱通过座椅或方向盘传递的振动，从而降低其有效性（Meng和Spence，2015；Spence和Ho，2008）。此外，从事自动驾驶的驾驶员经常采取放松或不常规的姿势（Yang等人，2019），将车辆变成了工作或休闲的“第三空间”，这引入了与姿势、舒适度和感官可访问性相关的新人体工程学挑战（Hancock等人，2020；Sun等人，2021）。这样的姿势减少了与车辆内部表面的持续身体接触（Fleischer等人，2020；Shayegan等人，2023），从而影响了反馈的可靠性。先前的研究表明，这些人体工程学因素直接影响接管性能；例如，坐姿影响情境意识（Shen等人，2025），而生理状态如心率变化与接管质量相关（Zhang等人，2025）。这些见解强调了在姿势变化和不断变化的人体工程学条件下保持触觉反馈可靠性的迫切需求。

为了解决这些限制，研究人员探索了替代的触觉传递部位和技术。可穿戴设备——如智能手表、戒指和智能眼镜——针对触觉敏感度较高的区域，包括手部和面部（Corniani和Saal，2020；Zhu等人，2020）。鉴于可穿戴设备在日常生活中的日益普及，它们有潜力无缝集成到AV系统中（Lo和Huang，2024；Zheng等人，2021；Zhu等人，2020）。尽管如此，可穿戴设备可能会带来认知或身体负担，而且驾驶员可能不愿意或无法在驾驶时佩戴额外的设备。

一种有前景的非接触式替代方案是超声波空中触觉（UMH）技术（Jingu等人，2021；Lan等人，2024），它可以在不需要物理接触的情况下产生触觉感觉。UMH可以适应不同的驾驶员姿势，并消除了对可穿戴设备的依赖，使其在物理接触不一致的AV环境中具有吸引力。尽管有这些优势，关于UMH在安全关键场景中的有效性、相对于传统振动的可感知性以及在自然NDRTs中的人体工程学兼容性仍存在疑问。

本研究调查了通过可穿戴设备在手上和脸上提供的触觉反馈与UMH相比的相对有效性。通过在模拟的AV环境中评估驾驶员的接管性能和用户体验，本研究旨在深入探讨用于安全关键人机交互的触觉信号。

本文的贡献包括：

• 1.
  实证比较：在AV HMI设计的背景下，通过可穿戴设备在手上和脸上提供的触觉反馈与UMH反馈的实证比较。
• 2.
  触觉反馈位置和技术的探索：研究新的反馈位置（手部和面部）和技术（振动触觉和UMH）对驾驶员接管性能、情绪反应以及对AV的态度的影响。
• 3.
  设计建议：将触觉反馈整合到AV HMI中的实际建议，以提高安全性和改善用户体验。

部分摘录

AV中的新型触觉反馈位置

手部和面部是通过可穿戴设备（例如智能手表、手环和智能眼镜）提供触觉反馈的最常用位置之一（Seneviratne等人，2017；Clint，2017）。这种偏好源于它们较高的触觉敏感性，因为与其他身体区域相比，这些区域的触觉受体密度更高（Corniani和Saal，2020；Khan Dim和Ren，2017）。这种较高的敏感性在生理上优于传统的基于车辆的反馈

参与者

本研究招募了32名参与者（16名女性；平均年龄：23.72 ± 3.47岁）。所有参与者都持有有效的驾驶执照，并且至少有一年的驾驶经验（平均 = 3.44 ± 2.37年）。其中13名参与者之前有使用高级驾驶辅助系统的经验，如自适应巡航控制和自动停车系统。实验开始前已获得大学伦理委员会的批准。

设备和触觉反馈设计

自动驾驶

反应时间和变道时间

如图4和表1所示，触觉反馈条件对反应时间的影响在多个指标上都是显著的。SRT显示条件有显著影响（F(1.967, 60.989) = 188.943, p < 0.001, η^{2 = 0.859）。事后比较表明，在振动触觉反馈下反应始终更快：VH比UH和UF快（p < 0.001），VF也比UH和UF快（p < 0.001）。UH和UF之间没有差异（p = 0.125）。TRT也有显著差异}

接管性能

结果显示，在四种触觉反馈条件下，接管性能存在明显差异。应用于手部（VH）或面部（VF）的振动触觉提示始终产生更快的反应——导致SRT和TRT显著缩短——而UMH条件（UH，UF）则不然。相比之下，无论UMH反馈是针对手掌还是嘴唇，反应都较慢，这突显了基于接触的触觉提示在时间敏感的TOR中的优越效果。

结论

本研究调查了触觉反馈位置和技术对驾驶员在AV HMI中的主观体验和接管性能的影响，采用了四种不同的配置。结果表明，基于接触的振动触觉反馈在所有指标上均比UMH产生更快的反应，证实了其在时间敏感的TOR中的适用性。面部振动触觉刺激产生了最快的反应，而基于手的刺激在舒适度和可接受性方面评分更高，

CRediT作者贡献声明

阮恒兰：撰写——原始草稿、方法论、正式分析、数据整理、概念化。孙旭：撰写——审阅与编辑、监督、资金获取。王庆峰：撰写——审阅与编辑、监督。刘炳健：监督。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本工作得到了2025年宁波市关键技术创新计划的支持，授予编号为2022Z080的资助。