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WHY 为什么需要人机交互设计
SAE分类法将自动驾驶分为以下6个层级。
L0级（用于分类完整性)为完全的手动驾驶。
L1级以手动驾驶为主，但有一个辅助驾驶系统。横向与纵向控制都由驾驶员负责，其中典型的辅助驾驶系统，例如自适应巡航控制可在车辆横向或纵向运动控制中对相应部分的目标和事件具备自动探测与响应的能力。
L2级为部分自动驾，比如至少有两个驾驶任务能够自动完成，最常见的是自适应巡航控制（纵向控制)和自动车道保持（横向控制)的组合。
L3级，即有条件自动驾驶，表示系统本身可以处理特定条件下的驾驶任务，例如高速公路上的正常情况。但是，与L2级不同，在L2级中，驾驶员需要识别哪些是系统无法处理的情况，而在L3级中，系统本身则能自动识别其无法处理的情况，在这种情况下，系统会要求驾驶员重新掌握驾驶控制权，同时也给予驾驶员一定的反应时间。
L4级，即高级自动驾驶，与L3级相似，不同之处在于系统能够处理的路况更多，因此可以自动驾驶的场景也更多同时，在驾驶员不响应系统请求、重新控制的情况下（例如驾驶员心脏病突发)，车辆自动驾驶系统能够执行将车辆安全地驶入应急车道，使其停顿并自动通知急敕人员等一系列操作。在这个级别，驾驶员无须监管驾驶，因此当自动驾驶系统开启后，驾驶员的角色可以转变成乘客，他无须决定是否及如何实现最小风险状态，且无须判断是否达到最小风险状态。他可接受接管请求并执行动态驾驶任务接管，他也有权力请求自动驾驶系统退出而改成手动驾驶。
L5级，即全自动驾驶，表示车辆可以处理驾过程中可能遇到的各种路况。在这个水平的自动驾驶中，汽车甚至可以不装备转向盘和手动制动系统。
自动驾驶对于大众而言是完全陌生的技术概念，从技术角度划分的“L0-L5”分级概念对用户理解自动驾驶没有实际意义，事实上用户也并不关心技术原理。对用户而言，自动驾驶这种智能系统就好像是一个“黑盒子”。一个具体的案例是很多汽车配置的自适应巡航控制系统，常见两种类型：全速度范围和常规版本（仅在30km/h以上的速度下运行)，但是对于一个初次驾驶这种汽车的用户而言根本无法迅速判断是哪种类型。
如何让用户获得技术带来的最大价值？如何让用户学会使用技术？如何保证用户不会因为困难而弃用技术或因为不理解而滥用技术？复杂的技术系统需要构建一个透明性的简单答案，巧妙地向用户解释系统正在做什么或将要做什么，提供一个“技术解释界面”。 交互设计的价值便是在于构建这个人认知和理解世界的“界面”。
What 什么是人机交互设计
交互设计是基于对人的认知心理学和生理学等的深入理解而发展起来的一门综合性很强的应用学科。它既要求交互设计工程师对相关领域的技术有深刻的理解，又要求有心理学、美学乃至社会科学的知识，是一门综合性很强的学科。
交互设计（IxD:interaction design）并不只是表面看到的用户界面（UI:user interface），而是为完成用户任务的构建完整的产品框架，并为最终的用户体验（UX:user experience）负责。
交互设计理论
分布式认知理论
当一项任务需要多方人员共同完成时，问题的解决方案就分布在这些人和他们工作的环境和系统中。他们/它们之间存在语言或者非语言的交流，这样的交流存在一定的规则。我们需要考虑信息如何在这些人机-环境中分布、相互之间如何交流，以最优化的方式最有效率地完成任务。
例如，当飞行员在飞行时，机长、副驾驶和地面调度员需要不停地对话才能完成飞行任务。而我们的生活已经越来越依赖手机，它几乎成了我们的另外一半大脑。朋友的电话号码、地址，我们日常生活工作的记录、各类信息的查找，甚至包括账目支付等，都离不开这些系统。
以用户为中心的设计方法的不足
(1)用户对产品经验方面的局限性。大部分用户可能都只是了解产品的某些方面，而不一定有全面的认识，同时还与个人的偏好直接关联
(2)用户对相关技术的知识非常有限
(3)用户对产品产生不切实际的期望
(4)对于汽车一类庞大而复杂的产品，因此，用户对设计的贡献其实是很有限的
(5)设计者是为用户提供他们需要的产品，还是让设计者去引导用户的喜好？
(6)“用户”差异很大
(7)如何区分用户想要的和真正需要的？
Norman 行为阶段理论
形成目标
形成意向
确定动作
执行动作
感知系统状态
理解系统状态
产出评估
好设计需要满足4个原则
系统状态和各种可能的动作都应是直接可见的。
概念模型和系统语言/图标的一致性很重要。
用户界面需要能够很好地反映各行为阶段之间的关系。
用户需要获得连续性的反馈。
用户可能出错的4个关键点
用户可能产生不恰当的行动目标。
可能因为用户界面设计采用了不熟悉或者不一致的图标、文字，导致用户对界面信息有错误的理解和从中找不到合适的操作。
用户可能不知道如何确定他的动作和如何执丸行这个动作。
由于设计问题，用户对反馈信息理解错误。
交互界面设计的八条黄金法则
力求一致性
寻求通用性
提供信息反馈
设计产生闭合效果的对话框。对于系列操作，需要很好地组织成有明显的起始、中间和结尾的过程；
防止出错。交互设计界面应该能够防止用户各种可能的使用错误，比如，把不合适的操作尽可能屏蔽掉，让颜色变灰等。如果用户出现了错误的操作，则系统应该提供合理的、建设性的和明确的帮助改正错误的方法。
允许轻松逆转动作。尽可能允许用户可以逆转前个动作。这一点很重要，这使得用户在使用界面时，没有焦虑感，尤其是在操作不熟悉的功能时。这个逆转可以是某个字母的输入、一组数据的输入，也可以是一组动作等
让用户保持控制权。有经验的用户都希望自己在自动系统面前仍拥有控制权，而不是被控制
减轻工作记忆负荷
设计流程
设计是一项复杂的活动，处于科学和工艺之间，被定义为“wicked problem”，是指“由于不完整、矛盾和不断变化的需求而无法解决的问题”。任何一个设计，都是一个创新的过程，无论有多少理论、原侧，它都有一定的不确定性。
需求
功能需求、非功能需求、用户体验需求
任务分析
任务分析就是把任务（或者用户产品使用场景)按照用户需要操作（物理操作）的方式不断分解，用户可以通过这些分解步骤来完成任务。
用户调研的五个关键要素
1)确立调研的目的
2)确立调研的对象。明确了要调研的问题，才可能确立调研的对象。
3)调研者与被调研者的关系。调研者和被调研者之间保持清晰的职业关系非常重要，不应该夹杂任何个人感情或者其他目的和因素，这样才有可能保证数据的公允性。
4)多方位的调研（Triangulation)。所谓多方位的调研，就是在做用户调研时，不能采用单一的方法。包括多方位数据来源；不同的研究人员参与数据的采集工作；采用多种理论来指导数据的采集和分析工作；采用多种方法来收集数据。
5)预实验。在以上几点确认以后，还需要在小范围内尝试数据采集工作，以便检查是否有遗漏的地方。
用户访谈
1)不要提供过长的问题解释，最好准备相对标准的解释文字。
2)尽量不要偏离问题的主导内容、不改变访谈的顺序。
3)不要让别人来打断访谈过程，加入其他内容主题， 不允许其他人来解读对问题的回答。
4)不要对回答给出建议，或者对回答案的正确与错误、同意与反对提出自己的想法，要尽可能地保持中立。
5)不要提供对提出的问题的进一步解读，如果受访者不理解你的问题，你只能不断地重复你的问题。
6)在访谈过程中，最好保持温和的态度，其间最好不要做诸如玩手机这样无关的事情，否则受访者会认为你其实并不在意他的想法。
用户访谈注意事项
1)访谈环境的设立与可达性
2)了解受访者的文化和语言
3)如何介绍你自己
4获取信任
用户观察
1)用户：谁是我们需要观察的用户？他具备什么样的特征？他们对于产品的使用扮演什么角色？
2)时间：他通常在什么时间使用设备？这个设备的使用与其他设备是否有关联？
3)场合：他在什么场合下使用设备？这个场合有什么物理特征？对使用产生什么影响？
4)任务：他用这个设备做什么？这其中会发生什么？他会说些什么、做些什么？
HOW 如何进行汽车人机交互设计
聚焦到汽车上的交互设计，可以分为两大类：与驾驶直接相关，与驾驶不直接相关。SAE把自动驾驶分成6个层级。对于交互设计而言，其实我们只关心两种状态：汽车在自动驾驶还是人在驾驶。从L0到L2是人在驾驶；L3是汽车能够完成部分自动驾驶，但在许多路况下，还是以人驾驶为主；而在L4水平，则是汽车基本上能够完成各种路况下的自动驾驶，但人可以主动接管驾驶；而L5基本就是无人驾驶，汽车可以完成几乎所有的驾驶任务。
汽车上的交互设计可以分出4个层级：功能、安全、可用性、用户体验。关于可用性，ISO 9241-11定义为“特定用户可以在特定使用环境下使用产品达到有效、高效和满意的特定目标的程度”。可用性有以下几个关键要素：需可测量、有效性考量（是否有效可用）、效率考量（消耗的时间、心力）、满意度（用户是否满意）、可学习性（第一次接触时的易用性）、可记忆性（长时间未使用回忆起的系统交互知识 ）。诺曼(Norman)在The Design of Everyday Things《设计心理学》中提出了三个必须满足的原则：映射(mapping)、操作提示（affordance)和约束（constrain),以实现良好的可用性。
映射，是关于界面中元素的形式与其功能之间关系的。为了实现某个特定目标，用户应该能够清楚如何操作。
操作提示，在这里它是关于控件的物理特征的，这个特征的形状本身就展示了某些动作的操作方法。
约束，指限制了人们可以或期望与系统交互的方式。物理约束限制了人们与对象之间的物理交互。
交互设计为整体的产品目标服务，当设计自动驾驶系统时，其设计目标包括：
1)安全性：交互设计需要考虑系统是否有助于减少驾驶员、乘员和其他道路使用者的事故和伤亡人数？
2)交通流/效率：提升交通效率，提高通行速度并减少交通拥堵
3)可持续性：该系统是否有助于减少能源消耗和排放(对于整个生产链和产品生命周期而言)？
4)便利性：该系统是否通过减少学习驾驶和驾驶的工作量而有助于使驾驶员的生活或工作更轻松？
5)舒适度：该系统是否有助于减轻驾驶员、乘员以及其他道路使用者的心理负担（认知和情感)？
6)生产率：该系统是否有助于提高驾驶员、乘员的时间利用率，以进行与驾驶无关的活动？
7)普适性：该系统是否有助于使传统上被排除在驾驶之外的人（如未成年人和老年人、残障人士以及在酒精和毒品影响下的人)可以使用汽车？
8)道德：系统是否满足驾驶员、乘员的道德标准（或社会的道德标准)？
基础认知心理学
谈到认知心理学，必须提到克里斯托弗·威肯斯(Christopher D.Wickens)和他的《工程心理学与人的行为》（Engineering Psychology and Human Performance)
信息处理过程模型（information processing）包含四个步骤：感官记忆、感知、工作记忆（包括思想和决策)及响应（激活和执行）。
视觉感知对HMI设计的影响
视力正常的人在观祭远处物体时，动力随速度的增大而迅速降低，如车速为60km/h时，可看清240m处的交通标志；车速为80km/h时，只能看清160处的交通标志（当然，这与交通标志的大小也有关系）。视力还与亮度有关，亮度下降，视力下降；特别要指出的是黄昏时的光线对驾驶员的观察能力最不利。此外，视力从暗到亮或从亮到暗都有一个适应过程，其间会产生视觉障碍。这些知识，对设计交通指示信息非常重要。如果重要的信息希望驾驶员能够从更远的距离看见，就要根据道路限速情况来设计。
视野是指两眼注视某一目标，注视点两侧可以看到的范围。视的大小与车速有关， 随着车速的增大，驾驶员的视野明显变窄。如车速为40km/h时，视野为90°~100°；车速为80km/h时，视野为60°。
听觉感知对HMI设计的影响
人对声音方位的判断能力已经越来越多地被开发和应用，成为交互设计中的一个重要部分。在汽车上，让警告声音产生的方位与紧急事件发生的方位相同就是一个明显的应用案例。声音警告信息结合方位信息会让驾驶员更好地对警告做出恰当的反应。
触觉感知对HMI设计的影响
够达到“盲操作”就是基于触觉感知的交互设计。汽车上很多按键的设计， 也是为了方面驾驶员可以“盲操作”：不用眼睛看，只需手摸就能够完成信息的输入。
注意力对HMI设计的影响
选择性视觉注意力（selective visual attention)
1)在视觉区域内来回扫描寻找相关的信息，比如，驾驶员不停地观看汽车的正前方、侧方、后视镜、仪表板和中控屏等。
2)视线在特定路径上来回扫描，监督控制，以确保某些动态变量控制在一定范围。如果不在一定范围，驾驶员就会进行某种形式的手动控制以使其恢复原状，例如，驾驶中的车道线保持，这项任务是高度目标导向的。
3)关注，包括监视，特别是对某些意外事件的响应
4)搜索特定的通常是预定义的目标。比如，一边驾驶一边在指定的位置寻找需要接的人。
5)阅读
6)确认已采取了某些控制措施，例如处理反馈。
在提及视觉注意力时，需要引入一个新的概念：关注区域（Area of Interest,AOI)。AOI是指外在的一个物理区域，在这个区域里，人们能够找到与相应任务相关联的信息。
一个人的视觉注意力从一个AOI转移到另一个AOI是需要付出努力和消耗能量的。有付出，就必定会有疲劳。两个A0I 之间的距离决定了付出努力的多少，这个付出也称为信息捕获努力度(Information Access Effort,IAE)。
眼球中的中间凹能看见的视角是0°~4°（眼球不动)。如果A0I小于4° ,那么IAE最小。当两个AOI的视角大于4°、小于30°，且处在眼球的视线范围， 也就是人可以通过转动眼球就可以清晰地看见时，IAE会大于眼球中间凹时的IAE。但如果AOI大于30°，就需要辅助头部的转动；如果大于90°，则需要辅助身体的转动才能看得清。由此可见，两个AOI距离越远，视觉扫描需要消耗的能量就越大。
因此，从道路到中控屏视觉的扫描和信息捕获消耗的能量也更多，视线在两者之间移动需要的时间也更长。抬头显示(Head-up Display,HUD)的优势就是缩短道路AOI与中控屏AOI的距离 。
并行且分化的注意力（parallel processing and divided attention）。我们的视野所及通常都是很复杂的，包含了很多元素， 当我们需要从这些多元世界中找出感兴趣的信息时，我们的视觉通常会有两个并行的过程：自动把外部环境中相似的内容分组，同时用选择性注意力把我们要关注的信息从中找出来，而这个过程是会占用工作记忆资源的。这两个过程是并行的。因此，在展示信息时，相关信息有机组合对更有效的视觉搜索是很重要的。
听觉注意力(auditory attention）
视觉也好，听觉也罢，如果设计者并不希望用户同时处理两个或两个以上的信息，那么，除了主要的信息，其他的都可以看成是干扰。当然，在人们的生活中，都不会是单一模态的接受信息，听觉和视觉会常常一起工作。比如驾驶时， 驾驶员的眼睛看着道路的前方，而电子地图却用语言给以道路提示。
工作记忆（包括思想和决策)
记忆的过程
环境中的任何信息（刺激方式)都可以分成两种编码形式进入记忆中：语言或者空间。而展示的模态也是两种：视觉或者听觉。这样就产生了四种可能的方式：文字信息用视觉表达就是书写方式，用听觉表达就是语言；而空间信息以视觉表达就是图画，而空间信息用听觉表达就是具有方位和音高信息的声音。比如，地图要比文字说明能更好地描述个地理空间的位置。同时，一个需要记住文字的信息，用语音表达会比用书写表达让人更加容易记忆，这是因为，声音保留在听觉感官上的时间有3~4s,这种回声记忆的时间要比视觉保留时间长。短的口头材料在短时间内可以更好地通过听觉而非视觉手段呈现。这个原理对于设计者有非常重要的实用价值。当一个简短的文字信息需要传达给驾驶员时，最佳的方法是通过语音，这样信息不会在听觉感官在信息接收时就丢失了。但如果是比较长的信息，那么还是以文字书写的方式能停留的时间长一些，或者是重复语音信息。
在设计中千万不要要求用户同时记住超过5个数字或者字母。
决策制定与情景意识
决策制定过程具有以下特性：不确定性、时间以及受到熟悉或经验（familiarity and expertise）的影响。在驾驶过程中时间因素很重要，在某个时间点我们必须做出决定，比如驾驶时我们要选择走哪条路，此外还有时间压力，也就是在有限的时间范围内，必须做出决定和执行这个决定。比如在绿灯变黄灯时，是踩加速踏板加速冲过红绿火灯还是减速停车？这个决定和决定后的执行动作必须在黄灯变成红灯前完成。
行为的SRK理论
这个基于技能规则-知识的行为模型(Skill-Rule -Knowledge Behavioral Model,以下简称SRK)把人的工作根据认知参与的复杂程度，分成三种不同的水平。
基于技能（Skill--based Behavior,SBB)的操作：也就是非常熟练的、几乎是潜意识的操作，不需要经过大脑的复杂思维过程，有时也叫本能的操作。这种操作往往是经过长时间训川练产生的。人的很多操作都在这个范畴，比如吃饭、穿衣、走路，等等。驾驶员熟练的驾驶技巧也属于此类操作。驾驶技术的本能程度，眼睛、手脚间的配合默契度， 往往与驾驶员所驾驶的里程数有关，也就是熟练程度有关。有些按键能够达到盲操作，也属于此类操作。
基于规则（Rule-based Behavior,RBB )的操作：了解各种规则，当事情发生时，按照各种规则来操作，比如保持车道线、遵守交通法律。
基于知识（Knowledge-based Behavior,KBB)的操作：也就是问题相对比较复杂，解决的过程需要大量的知识、分析和判断。
如果我们的设计能够让驾驶员只需要一个简单的操作（SBB水平)就可以完成，那么就最好不要给他过多的信息，让他需要不断分析和判断再去操作(KBB水平)。
SRK的不同操作水平对应于信息处理过程的不同
影响反应时间的因素
希克-海曼定律：选择反应时间和可选择的数目成正比 。
为什么要进行容错设计（冗余设计）？
当两个元件之间是串联关系， 而每个元件的可信度是0.9时，这个系统的可信度就是0.9× 0.9=0.81。当两个元件之间是并联关系时，只有当两个元件同时出错，系统才会出错，也就是说，这个系统的错误率变成了0.1×0.1=0.01，所以系统的可信度就成了0.99。
多模态交互
感知阶段和执行阶段对心理资源的需求
人类处理的信息可以分为两种代码：模拟的/空间的代码(Analog /Spatial Processing Code)。例如，空间信息（比如空间位置、开关车窗、控制转向盘等）的执行最好的模式是手动操作，比如用手来指出空间的位置、用手去按相关的按钮开启车窗、用手来控制转向盘等；
类别的/符号的代码（categorical/symbolic processing code）。符号信息，比如一封文字邮件，还是用语音把它读出来更容易。
多任务间的转换
正在进行的任务（ongoing task，OT）
干扰任务(Interrupted Task,IT)
多任务转换示意图
多任务切换受到以下因素影响：
对任务的心理投入程度和专注性。
模态。关于这个问题，前面已经提到。如果IT所需要的心理资源模态和OT相同，例如都需要占用驾驶员的视觉注意力，那么驾驶员从0T中分神到T的多少、时间长短就会因情形而异；同样，如果IT需求的模态和0T不同，那就容易操作。
动态。驾驶状态、路况等。
优先性，驾驶安全永远是第一优先的任务，排出IT干扰。
目标性。如果OT的目标已经完成，那么IT的介入影响就会小。
多模态界面可以被定义为多个输入模态和输出模态的组合
互补型：当用两个或多个输入模态联合发布同一个命令时，它们便会相得益彰。例如手势与语音的结合，用户手指地图的某个位置说“我们去这里吧”。
重复型：当两个或多个输入模态同时发送同一个信息时，它们的输入模态是冗余的，比如告警信息同时用灯光、声音发出。这种多重信息发送的方式可以帮助用户解决识别错误的问题，并强化系统需要执行的操作。
等价型：当用户具有使用多个模态的选择时，两个或多个输入模态是等价的。例如，用语音或者手动输入相同的信息时，它们的效果是一样的。
专业型：当某个模态总是用于一个特定的任务时， 它就成了专业的模态，因为它是比较合适该任务的，或者说对于该任务来说它是当仁不让的。例如，汽车转向盘的控制很难用语音来完成，用手直接操作最容易。从多资源模型理论来看，某种模态对某个类型信息的输入会比其他模态更合适。
并发型：当两个或多个以上的输入模态在同一时间发出不同的命令时，它们是并行发送的。例如，用户在虚拟环境用手势来导航，与此同时，使用语音命令在该环境中询问关于对象的问题。
符号识别
图标的设计有两个关键的因素：语义距离（semantic distance），即图标和含义的相似性，是否易于理解；熟悉度。车载图标之所以比较难以识别，是因为这些图标所代表的含义不是普通人在日常生活中能够看到和识别的。
车载用图标
声音图标
分为两种合成音（earcon）和自然音（auditoryicon）。
告警
告警设计的四个要素：需要被注意到、被读到、让人明白和意义明确。
告警内容通常包含信号词、危害性、性质说明和后果说明。
语音感知
语言是人类最自然的交互方式。
手势交互
在手势设计过程中，最大的挑战应该是如何使用户快速建立手势-功能连接，并尽可能降低用户的记忆负荷。
如果将手势交互引入车内交互，反馈设计是一大挑战。体感交互的可靠性是另一个问题。
心理负荷
心理负荷（workload）指的是人的操作对人的大脑中信息处理资源需求的程度。我们大脑中提供信息处理的资源是有限的，超出了它的能力，就会出现超负荷。
任务需求和心理负荷的关系
压力、唤醒和操作。压力是造成问题的原因，而心理负荷是压力的结果。
有关压力与信息处理过程关系的示意图
耶克斯·道森定律
我们可以看到，图中曲线是倒U形的。当人的唤醒水平处在左侧的爬坡阶段时，压力的增加可以增加唤醒水平，从而使人的操作行为能力增加。例如，高速公路为什么不能像飞机跑道那样建成笔直的呢？这样不是可以缩短距离吗？这是因为，适当的上下坡和弯道可以增加驾驶员的紧张度和驾驶压力，从而增加他们的唤醒水平。如果高速公路像飞机跑道那样笔直平坦，驾驶员就会因为驾驶难度小、压力小、唤醒水平低而容易犯困。但是，当压力达到最高水平，如果继续增加压力，人的操作水平就会下降。复杂任务产生的压力会大于简单任务，因此它达到高峰的时间也早一些
驾驶分神与疲劳
驾驶分神有四种基本类型：
视觉分神：驾驶员视觉注意力在交通情境之外的客体或信息上，例如，眼睛的视线远离道路。视觉分神的监测有一个2s原则：视线离开路面持续超过2s,会对驾驶安全造成极大的风险。针对视觉分神的眼动监测应对措施，通过摄像头采集眼动数据，当视线偏离前方道路时，就是驾驶员的视觉分神，而如果视线偏离前方道路的时间超过2s,则可以判定当前驾驶员出现具有驾驶风险的分神。 此外，还可以检测闭眼的参数闭眼率(PERCLOS)，当驾驶员的眼睑闭合盖住了超过80%的瞳孔大小时，认为驾驶员产生了疲劳或分神。
听觉分神：语音播报或音乐等听觉刺激导致驾驶员注意力离开驾驶任务。
操作性分神：驾驶员进行了驾之外的物理操作， 例如手动调整收音机音量或选择歌曲等。
认知分神：对话或其他信息导致驾驶员注意力离开驾驶任务，例如大脑在思考其他问题。
常见的车内分神动作
自动驾驶中的分神问题
正如耶克斯·道森定律所揭示的，当长时间使用自动驾驶功能时，驾驶员的唤醒水平会下降，导致在需要驾驶员紧急操作的情景下，驾员反应不及时而造成事故发生。
由此会发三个主要问题：
1)系统判断失败时驾驶员无法及时接管驾驶或产生错误操作；
2)驾驶员接管的时间过长和决策能力下降，需要先理解当前情境，才能做出应对措施使事故风险降低；
3)由于突然而来的接管驾驶操作要求而对系统不再信任，自动驾驶体验感变差。
接管反应时间的预测模型
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