常瑜，田園，尹項(xiàng)迎

基于眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)與VR仿真的農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型設(shè)計(jì)

常瑜1，田園2，尹項(xiàng)迎1

（1.天津商業(yè)大學(xué)，天津 300134；2.北華航天工業(yè)學(xué)院，河北 廊坊 065000）

為促進(jìn)農(nóng)業(yè)智能化發(fā)展，進(jìn)一步豐富農(nóng)業(yè)機(jī)械的用戶感性意象，解決農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型設(shè)計(jì)同質(zhì)化問(wèn)題。結(jié)合眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)與VR仿真技術(shù)，提出一種農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型設(shè)計(jì)方法。第一，確定樣本及初步感性意象，進(jìn)行感性意象的權(quán)重分析與篩選。第二，運(yùn)用眼動(dòng)跟蹤設(shè)計(jì)樣本進(jìn)行造型特征點(diǎn)分析，主要依據(jù)熱點(diǎn)區(qū)域確定關(guān)鍵造型要素。第三，依據(jù)意象權(quán)重分析、眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果等進(jìn)行針對(duì)性的造型意象創(chuàng)新，形成方案集并完成計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)。最后，通過(guò)熵權(quán)理論和VR仿真技術(shù)的介入完成綜合設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)，獲得最優(yōu)解。以蘋(píng)果采摘機(jī)器人造型設(shè)計(jì)為例，根據(jù)分析可知，在農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型設(shè)計(jì)中運(yùn)用眼動(dòng)跟蹤技術(shù)與VR仿真評(píng)價(jià)，可以較為準(zhǔn)確地依據(jù)用戶感性意象需求進(jìn)行造型設(shè)計(jì)創(chuàng)新，提高設(shè)計(jì)效率，其方法具有一定的適用性。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)；采摘機(jī)器人；眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)；VR仿真；設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)

黨的十九大報(bào)告明確指出，實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，要堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，按照產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕的總要求，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化需要依靠物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能等關(guān)鍵性技術(shù)，其中農(nóng)業(yè)機(jī)器人是技術(shù)整合的主要代表，已經(jīng)得到廣泛關(guān)注。

1 研究現(xiàn)狀

人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的不斷普及，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)帶來(lái)了革命性的技術(shù)創(chuàng)新[1]，肩負(fù)著推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程、推進(jìn)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的多重使命[2]。其中，農(nóng)業(yè)機(jī)器人將智能設(shè)備和先進(jìn)技術(shù)集于一體，是農(nóng)業(yè)機(jī)械的高級(jí)形式[3]，在提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作業(yè)條件，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；?、精準(zhǔn)化生產(chǎn)等方面具有較大的應(yīng)用潛力[4]。目前，針對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研究，主要集中在數(shù)據(jù)界面、控制系統(tǒng)、機(jī)械結(jié)構(gòu)等方面，如界面影響因素[5]、路徑規(guī)劃[6]、功能結(jié)構(gòu)技術(shù)[7-8]。但值得注意的是，隨著農(nóng)機(jī)技術(shù)的日趨完善，用戶將開(kāi)始注重相關(guān)產(chǎn)品在使用者感性層面產(chǎn)生的作用。此外，農(nóng)機(jī)產(chǎn)品造型還應(yīng)契合多樣化的功能需求，進(jìn)行更為豐富的創(chuàng)新設(shè)計(jì)實(shí)踐。由此可見(jiàn)，造型設(shè)計(jì)是農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展過(guò)程中的關(guān)鍵性問(wèn)題。

在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中，設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)能夠?yàn)榉桨傅母倪M(jìn)和優(yōu)化提供參考依據(jù)。隨著學(xué)科間的融合發(fā)展及相關(guān)理論的完善，設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)的方法也呈現(xiàn)出多樣化的特點(diǎn)，并由主觀的定性評(píng)價(jià)發(fā)展為客觀的綜合性評(píng)價(jià)[9]。國(guó)內(nèi)農(nóng)機(jī)裝備評(píng)價(jià)也呈現(xiàn)出較多層次的研究，如利用模糊綜合評(píng)價(jià)法完成了對(duì)產(chǎn)品零件關(guān)聯(lián)度的綜合評(píng)判[10]；從產(chǎn)品發(fā)展進(jìn)化角度進(jìn)行了農(nóng)機(jī)裝備生命周期人機(jī)設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)研究[11]；基于農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)機(jī)裝備質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià)研究等[12]?？梢钥闯?，針對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型方面的設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)較少。同時(shí)，有學(xué)者指出，為應(yīng)對(duì)需求的發(fā)展，未來(lái)必將研究出更多種類的農(nóng)業(yè)機(jī)器人，使其生產(chǎn)效率更高[13]。因此，當(dāng)前開(kāi)展包含執(zhí)行器、車身、行走裝置等在內(nèi)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人整體造型設(shè)計(jì)也很有必要。

眼動(dòng)追蹤技術(shù)作為生理喚醒量的反饋，在心理學(xué)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域已有了廣泛的運(yùn)用。根據(jù)視覺(jué)軌跡判斷消費(fèi)者的心理狀態(tài)已成為產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)[14]。如今，越來(lái)越多的研究人員將眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)運(yùn)用于產(chǎn)品決策中，例如智能交互領(lǐng)域[15]、用戶體驗(yàn)評(píng)測(cè)[16]、產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)[17]。同時(shí)，虛擬現(xiàn)實(shí)和視景仿真的發(fā)展，促進(jìn)了VR技術(shù)等仿真分析方法運(yùn)用于產(chǎn)品感性工學(xué)研究中，如運(yùn)用VR交互技術(shù)建立產(chǎn)品設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)、解決產(chǎn)品設(shè)計(jì)溝通障礙[18]等。值得注意的是，在造型設(shè)計(jì)階段，眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)作為造型關(guān)鍵性特征提取的設(shè)計(jì)手段，能夠基于用戶注視點(diǎn)數(shù)據(jù)提高創(chuàng)新設(shè)計(jì)分析的客觀性，但對(duì)整體造型設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)而言，用戶較為被動(dòng)，主要依靠實(shí)驗(yàn)者提供的產(chǎn)品設(shè)計(jì)圖片或視頻演示進(jìn)行評(píng)價(jià)，不夠直觀。在評(píng)價(jià)階段，引入VR仿真分析手段，能夠幫助用戶全面、主動(dòng)地在虛擬場(chǎng)景中查看造型設(shè)計(jì)及細(xì)節(jié)，給出更為可靠的評(píng)價(jià)。因此，在創(chuàng)新設(shè)計(jì)階段應(yīng)用眼動(dòng)追蹤技術(shù)，在評(píng)價(jià)階段引入VR仿真技術(shù)，可不斷推進(jìn)、完善農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型設(shè)計(jì)及評(píng)價(jià)，并帶來(lái)新的研究方法。

綜上所述，農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型設(shè)計(jì)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展進(jìn)程中不可或缺，而目前在造型設(shè)計(jì)方面的研究較少?；诖?，本文將開(kāi)展農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)研究，具體通過(guò)眼動(dòng)跟蹤技術(shù)和VR仿真技術(shù)相結(jié)合，提取農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型特征點(diǎn)和數(shù)據(jù)，進(jìn)行設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)和篩選，以獲取符合用戶感性意象的造型設(shè)計(jì)，提高設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)效率，為農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型的設(shè)計(jì)創(chuàng)新提供技術(shù)支撐。

2 設(shè)計(jì)流程的建立

2.1 分析流程

參考具體的農(nóng)業(yè)機(jī)器人類型及功能需求，構(gòu)建針對(duì)性的造型創(chuàng)新設(shè)計(jì)分析流程，見(jiàn)圖1。

1）基于專業(yè)的用戶和設(shè)計(jì)調(diào)研，完成典型實(shí)例、用戶感性意象詞匯的篩選。

2）結(jié)合實(shí)例，進(jìn)行眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和熱點(diǎn)區(qū)域分析，以此形成關(guān)鍵造型要素的選擇依據(jù)。

3）參考造型要素與用戶意象的選擇、分析，完成創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案集并生成計(jì)算機(jī)輔助三維模型。

4）利用方案集依次構(gòu)建VR仿真場(chǎng)景，結(jié)合VR設(shè)備進(jìn)行用戶評(píng)價(jià)法分析，對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行量化處理，獲取最優(yōu)解。

圖1 分析流程

2.2 設(shè)計(jì)樣本的確定與意象分析

1）設(shè)計(jì)樣本的篩選。首先，在互聯(lián)網(wǎng)、專業(yè)期刊、報(bào)紙等范圍內(nèi)搜集關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的初始樣本。其次，采用焦點(diǎn)小組法（專家介入）對(duì)初始樣本進(jìn)行討論、提煉，獲得典型的樣本，以用于實(shí)驗(yàn)和評(píng)價(jià)。值得注意的是，為提高篩選過(guò)程的準(zhǔn)確性，可對(duì)初始樣本進(jìn)行必要的圖像修正（去掉品牌、色彩、背景等），最終得到設(shè)計(jì)樣本的集合。

2）采用詞匯收集法和聚類分析法進(jìn)行用戶感性意象詞匯的提取。具體而言，造型意象用語(yǔ)義來(lái)表達(dá)，語(yǔ)義的獲取依賴用戶調(diào)研與分析，過(guò)程包含語(yǔ)義詞匯的收集、分析和歸納3個(gè)階段，最終得到樣本造型意象集（即典型意象詞匯）。

3）意象詞匯的權(quán)重計(jì)算分析。這一階段依靠專家打分進(jìn)行計(jì)算分析，具體使用Likert五級(jí)制（1—5分）進(jìn)行賦值，同時(shí)要將結(jié)果進(jìn)行歸一化處理，形成權(quán)重判斷，獲取目標(biāo)意象。

2.3 眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

在設(shè)計(jì)流程第2階段引入眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)，目的在于捕捉設(shè)計(jì)樣本整體造型中用戶注視的熱點(diǎn)區(qū)域，著力于這些熱點(diǎn)區(qū)域的分析將成為造型創(chuàng)新設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。該過(guò)程是通過(guò)眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)設(shè)備完成的，可提高關(guān)鍵造型設(shè)計(jì)要素提取過(guò)程的客觀性。眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)的對(duì)象為經(jīng)過(guò)視力篩查的用戶，設(shè)備上采用TobiiproX3-120便攜式桌面眼動(dòng)儀、專業(yè)顯示屏和軟件ErgoLAB，并進(jìn)行合理的實(shí)驗(yàn)設(shè)定。

1）實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備。設(shè)定一名主持人，向被試者講解實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)并進(jìn)行眼動(dòng)儀校準(zhǔn)，保證實(shí)驗(yàn)過(guò)程完整、有效。

2）實(shí)驗(yàn)過(guò)程。被試者調(diào)整坐姿后，面向顯示屏瀏覽相關(guān)設(shè)計(jì)樣本圖片，由主持人控制軟件，并將顯示屏切換為黑屏，時(shí)長(zhǎng)30 s，以此保證被試者眼腦有放松的時(shí)間。

3）切換為新的設(shè)計(jì)樣本讓被試者瀏覽，直至完成所有的設(shè)計(jì)樣本。最終，形成造型熱點(diǎn)區(qū)域，提供關(guān)鍵造型要素的選擇依據(jù)。

2.4 VR仿真與設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)

在設(shè)計(jì)流程的最后是設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)，眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)的引入是為了通過(guò)捕捉用戶的注視熱點(diǎn)形成關(guān)鍵造型設(shè)計(jì)要素，由創(chuàng)新設(shè)計(jì)思考后所形成的方案集，仍需通過(guò)設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)來(lái)完成最優(yōu)方案的篩選。在這一階段，VR虛擬仿真的引入，可取代傳統(tǒng)的觀看設(shè)計(jì)方案圖片進(jìn)行評(píng)價(jià)的方式，為參與方案篩選評(píng)價(jià)的用戶提供沉浸式、全景式的設(shè)計(jì)方案展示場(chǎng)景，以提高評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。同時(shí)，在用戶評(píng)價(jià)完成后，運(yùn)用熵權(quán)理論相關(guān)方法處理用戶的評(píng)價(jià)分值，也增強(qiáng)了最優(yōu)方案篩選的可靠性。

下面將基于Twinmotion軟件搭建VR仿真場(chǎng)景，設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)過(guò)程的具體實(shí)現(xiàn)方式如下：

1）采用Twinmotion軟件構(gòu)建造型設(shè)計(jì)場(chǎng)景模型并生成仿真可執(zhí)行的程序，并以此作為VR實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，Twinmotion軟件設(shè)計(jì)場(chǎng)景見(jiàn)圖2。

2）仿真實(shí)驗(yàn)。選取HTC-VIVE作為VR設(shè)備，由實(shí)驗(yàn)人員操作軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)不同方案場(chǎng)景的切換，用Twinmotion建立不同的計(jì)算機(jī)輔助農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案VR虛擬場(chǎng)景，使參與實(shí)驗(yàn)的用戶通過(guò)設(shè)備進(jìn)入其中，并依據(jù)典型意象詞匯進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)采用5級(jí)量表，1—5分代表不同的感受程度。

圖2 Twinmotion軟件設(shè)計(jì)場(chǎng)景

(2)

3 蘋(píng)果采摘機(jī)器人造型設(shè)計(jì)實(shí)例

依據(jù)上文所述的設(shè)計(jì)流程，以蘋(píng)果采摘機(jī)器人造型設(shè)計(jì)為例進(jìn)行設(shè)計(jì)分析與驗(yàn)證，主要包括用戶意象分析、關(guān)鍵造型要素的眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)，以及創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)。

3.1 用戶意象確立

用戶意象通過(guò)意象詞匯進(jìn)行語(yǔ)義表達(dá)，本次實(shí)驗(yàn)結(jié)合農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人作業(yè)場(chǎng)景（矮砧密植集約栽培方式）進(jìn)行了詞匯的收集和整理；然后，選取25名用戶參與到蘋(píng)果采摘機(jī)器人造型設(shè)計(jì)的感性意象分析過(guò)程中，參與本次實(shí)驗(yàn)的用戶選定為與產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)相關(guān)的設(shè)計(jì)學(xué)類專業(yè)教師、學(xué)生以及從事農(nóng)業(yè)機(jī)器人開(kāi)發(fā)的從業(yè)者等，能夠?yàn)檗r(nóng)機(jī)造型設(shè)計(jì)提供較為專業(yè)的分析數(shù)據(jù)，具體包含15名高校產(chǎn)品設(shè)計(jì)專業(yè)師生、10名農(nóng)業(yè)科學(xué)研究從業(yè)者，完成了詞匯的歸納，形成了針對(duì)蘋(píng)果采摘機(jī)器人造型設(shè)計(jì)的用戶典型意象詞匯——“可靠的、未來(lái)的、易用的、簡(jiǎn)潔的”。篩選過(guò)程見(jiàn)圖3，首先基于互聯(lián)網(wǎng)、書(shū)籍、文獻(xiàn)等展開(kāi)調(diào)研，檢索與農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān)的描述詞匯，完成農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型初始意象詞匯的收集；其次，與上述選定的、具備一定農(nóng)業(yè)機(jī)器人設(shè)計(jì)專業(yè)知識(shí)和研發(fā)經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)用戶進(jìn)行設(shè)計(jì)訪談，結(jié)合農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型特征對(duì)初始意象進(jìn)行篩選分析，最終形成符合設(shè)計(jì)目標(biāo)的典型意象詞匯。

意象詞匯的權(quán)重分析。為提高評(píng)價(jià)的可靠性，在參與意象詞匯篩選的25名用戶中選取具有5年以上農(nóng)機(jī)設(shè)計(jì)或工業(yè)設(shè)計(jì)及評(píng)價(jià)相關(guān)科研經(jīng)歷的從業(yè)人員作為評(píng)價(jià)意象詞匯的專家（共5名），對(duì)4個(gè)典型意象詞匯進(jìn)行打分，結(jié)果分析見(jiàn)表1，可以看出，“可靠的”意象權(quán)重最高，但因權(quán)重值之間的差距較小，在具體的造型設(shè)計(jì)過(guò)程中也要兼顧“易用的”“未來(lái)的”和“簡(jiǎn)潔的”意象。

圖3 用戶意象篩選過(guò)程

表1 典型意象詞匯權(quán)重分析

Tab.1 Analysis on the weight of typical image words

3.2 眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)分析及關(guān)鍵造型要素確立

基于上文所述的流程分析，將結(jié)合眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)對(duì)采摘機(jī)器人的造型關(guān)鍵要素進(jìn)行提取。

1）設(shè)計(jì)樣本篩選。采摘機(jī)器人是目前國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究的重點(diǎn)領(lǐng)域[13]，因此，通過(guò)多個(gè)渠道收集此類農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型設(shè)計(jì)案例，并結(jié)合相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的專家建議，對(duì)樣本進(jìn)行篩選，形成本次實(shí)踐的設(shè)計(jì)樣本集合，包含草莓采摘機(jī)器人、番茄采摘機(jī)器人、甜椒采摘機(jī)器人、果實(shí)分揀機(jī)器人、收割機(jī)器人等典型的采收機(jī)器人，共計(jì)7個(gè)樣本，均具備典型的行走裝置、機(jī)身、執(zhí)行器等關(guān)鍵造型特征，有利于開(kāi)展本次具有針對(duì)性的采摘機(jī)器人造型研究。

2）進(jìn)行眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)并完成關(guān)鍵造型要素的提取。具體而言，對(duì)7個(gè)設(shè)計(jì)樣本的圖片進(jìn)行處理后導(dǎo)入ErgoLAB軟件，選取參與意象詞匯篩選的15名用戶繼續(xù)參與眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)過(guò)程見(jiàn)圖4。最后形成7個(gè)設(shè)計(jì)樣本的眼動(dòng)跟蹤注視點(diǎn)圖，見(jiàn)圖5。

實(shí)驗(yàn)中，注視點(diǎn)可表明用戶關(guān)注強(qiáng)弱的變化，軟件將注視點(diǎn)集中的特征區(qū)域定義為熱點(diǎn)，關(guān)注程度由弱到強(qiáng)用綠色、黃色、紅色標(biāo)注?；?個(gè)農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人造型眼動(dòng)跟蹤試驗(yàn)的結(jié)果，可得出：

1）在設(shè)計(jì)樣本中，主體包覆件、機(jī)械臂的關(guān)注度較高，能夠作為主要造型要素，凸顯造型意象并提高識(shí)別度。此外，輪胎也吸引了用戶的一部分關(guān)注度，應(yīng)當(dāng)作為輔助造型要素進(jìn)行分析。

2）在部分設(shè)計(jì)樣本中與造型無(wú)關(guān)的結(jié)構(gòu)件、線纜等也獲得了較多的視覺(jué)注視，但本身并未提供積極的造型意象，在創(chuàng)新設(shè)計(jì)中應(yīng)注意要弱化非造型的重要特征，使采摘機(jī)器人造型更符合用戶意象。因此，通過(guò)實(shí)驗(yàn)可將面向農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人的造型要素定義為“主體包覆件”“機(jī)械臂”和“車輪”，并重點(diǎn)進(jìn)行“主體包覆件”和“機(jī)械臂”的設(shè)計(jì)。

3.3 創(chuàng)新方案集生成及篩選評(píng)價(jià)

依據(jù)上文的分析，將面向“可靠的”用戶意象，進(jìn)行具體的蘋(píng)果采摘機(jī)器人造型設(shè)計(jì)，主要對(duì)機(jī)器人主體包覆件、機(jī)械臂和車輪進(jìn)行造型解析和創(chuàng)新，驅(qū)動(dòng)完成創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案集，本次實(shí)踐共形成了3個(gè)創(chuàng)新方案，見(jiàn)圖6。

運(yùn)用Twinmotion軟件形成3個(gè)VR場(chǎng)景（見(jiàn)圖7）。邀請(qǐng)參與眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)的15名用戶進(jìn)入VR場(chǎng)景體驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景見(jiàn)圖8。依據(jù)2.4小節(jié)所述方法完成評(píng)價(jià)，并結(jié)合2.4小節(jié)中的式（1）—（3），形成各創(chuàng)新方案初步面向意象詞匯的評(píng)價(jià)結(jié)果，見(jiàn)表2。

最后，進(jìn)行權(quán)重?cái)M合，3個(gè)方案的評(píng)價(jià)權(quán)重分別為0.248 6（方案1）、0.251 6（方案2）和0.244 2（方案3），方案2以較小的優(yōu)勢(shì)成為最優(yōu)解，經(jīng)過(guò)深化設(shè)計(jì)后的效果見(jiàn)圖9。

圖4 眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)過(guò)程

圖5 設(shè)計(jì)樣本眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)熱點(diǎn)圖

圖6 創(chuàng)新方案集

圖7 VR場(chǎng)景示意

圖8 VR實(shí)驗(yàn)過(guò)程示意

表2 各創(chuàng)新方案初步的評(píng)價(jià)結(jié)果

Tab.2 Preliminary evaluation results of each innovation scheme

4 結(jié)語(yǔ)

在農(nóng)業(yè)機(jī)器人造型設(shè)計(jì)研究中，結(jié)合眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)與VR仿真技術(shù)，完成了典型意象詞匯、關(guān)鍵設(shè)計(jì)要素的權(quán)重分析，并基于VR仿真實(shí)驗(yàn)和熵權(quán)理論完成了設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)，形成了易于操作的創(chuàng)新設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)流程，主要結(jié)論如下：

1）運(yùn)用眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)完成了關(guān)鍵造型要素的提取，即通過(guò)用戶完成初始設(shè)計(jì)樣本的選擇；再結(jié)合眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了造型熱點(diǎn)區(qū)域的分析，完成了關(guān)鍵造型要素的提取，為進(jìn)一步的創(chuàng)新設(shè)計(jì)分析提供了較為科學(xué)的設(shè)計(jì)依據(jù)。

2）運(yùn)用計(jì)算機(jī)輔助VR場(chǎng)景的構(gòu)建，以此完成創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案集的設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)，同時(shí)結(jié)合熵權(quán)理論進(jìn)行分析，完成量化評(píng)價(jià)，并篩選出最優(yōu)方案，通過(guò)采摘機(jī)器人的設(shè)計(jì)實(shí)踐能夠體現(xiàn)流程的可行性。然而，運(yùn)用Twinmotion構(gòu)建的產(chǎn)品設(shè)計(jì)仿真VR場(chǎng)景中，產(chǎn)品的材質(zhì)、色彩等與常用的產(chǎn)品設(shè)計(jì)渲染軟件效果相比會(huì)失真，在一定程度上會(huì)影響用戶的評(píng)價(jià)，在今后的研究中應(yīng)著力提高VR場(chǎng)景的渲染效果。文中主要通過(guò)眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)和VR技術(shù)的導(dǎo)入進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計(jì)流程的探索，并依據(jù)專業(yè)用戶完成采摘機(jī)器人的創(chuàng)新設(shè)計(jì)與評(píng)價(jià)篩選。在今后的研究中應(yīng)繼續(xù)完善用戶篩選機(jī)制，并采用多樣化的評(píng)價(jià)方法，以提高評(píng)價(jià)的科學(xué)性和客觀性。

[1] 陳桂芬, 李靜, 陳航, 等. 大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究進(jìn)展[J]. 吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2018, 40(4): 502-510.

CHEN Gui-fen, LI Jing, CHEN Hang, et al. A Survey of Researches on Artificial Intelligence in the Field of Agriculture in Big Data Era[J]. Journal of Jilin Agricultural University, 2018, 40(4): 502-510.

[2] 劉宏笪, 張濟(jì)建, 張茜. 我國(guó)“智慧農(nóng)業(yè)”研究態(tài)勢(shì)與發(fā)展展望[J]. 黑龍江畜牧獸醫(yī), 2019(10): 6-11, 175.

LIU Hong-da, ZHANG Ji-jian, ZHANG Xi. The Research Situation and Development Prospect of "Intelligent Agriculture" in China[J]. Heilongjiang Animal Science and Veterinary Medicine, 2019(10): 6-11, 175.

[3] 李樂(lè), 劉玉倩. 基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)[J]. 農(nóng)機(jī)化研究, 2019, 41(11): 221-224.

LI Le, LIU Yu-qian. Development of Agricultural Intelligent Robot Based on Big Data[J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 2019, 41(11): 221-224.

[4] 閆全濤, 李麗霞, 邱權(quán), 等. 小型移動(dòng)式農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào), 2019, 40(5): 178-186.

YAN Quan-tao, LI Li-xia, QIU Quan, et al. Research Status and Development Trends of Small-Mobile Agricultural Robots[J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2019, 40(5): 178-186.

[5] 王華斌, 張陽(yáng)陽(yáng). 農(nóng)機(jī)界面設(shè)計(jì)影響因素的分析[J]. 包裝工程, 2019, 40(18): 159-165.

WANG Hua-bin, ZHANG Yang-yang. Influencing Factors of Agricultural Machine Interface Design[J]. Packaging Engineering, 2019, 40(18): 159-165.

[6] 朱雯曦. 大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)機(jī)器人路徑規(guī)劃實(shí)時(shí)同步定位中的應(yīng)用[J]. 農(nóng)機(jī)化研究, 2020, 42(3): 198-202.

ZHU Wen-xi. Application of Big Data in Real Time Synchronous Positioning and Path Planning of Agricultural Robot[J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 2020, 42(3): 198-202.

[7] 劉繼展. 溫室采摘機(jī)器人技術(shù)研究進(jìn)展分析[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2017, 48(12): 1-18.

LIU Ji-zhan. Research Progress Analysis of Robotic Harvesting Technologies in Greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2017, 48(12): 1-18.

[8] 王寶梁, 索明何, 劉大誠(chéng). 基于開(kāi)放式結(jié)構(gòu)的多功能農(nóng)業(yè)機(jī)器人設(shè)計(jì)[J]. 中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào), 2019, 40(3): 179-184.

WANG Bao-liang, SUO Ming-he, LIU Da-cheng. Design of a Multifunctional Agricultural Robot[J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2019, 40(3): 179-184.

[9] 劉征, 王昀. 基于知識(shí)計(jì)量的產(chǎn)品設(shè)計(jì)調(diào)研方法[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2020, 26(10): 2690-2702.

LIU Zheng, WANG Yun. Survey Method of Product Design Based on Knowledge Measurement[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2020, 26(10): 2690-2702.

[10] 羅石林, 何苗, 李建堯, 等. 基于模糊綜合評(píng)價(jià)法的農(nóng)機(jī)零件關(guān)聯(lián)度計(jì)算及模塊劃分[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào), 2019, 21(2): 71-81.

LUO Shi-lin, HE Miao, LI Jian-yao, et al. Fuzzy Comprehensive Evaluation Method Calculation of Correlation Degree and Module Division of Agricultural Machinery Parts[J]. Journal of Agricultural Science and Technology, 2019, 21(2): 71-81.

[11] 邱變變, 周驥平, 鄭再象, 等. 農(nóng)機(jī)裝備生命周期人機(jī)設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造, 2018(12): 230-233.

QIU Bian-bian, ZHOU Ji-ping, ZHENG Zai-xiang, et al. Study on Lifecycle Ergonomic Evaluation Index System for Agricultural Equipment[J]. Machinery Design & Manufacture, 2018(12): 230-233.

[12] 周晶, 青平. 國(guó)產(chǎn)農(nóng)機(jī)裝備質(zhì)量評(píng)價(jià)研究——基于華中地區(qū)農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的分析[J]. 中國(guó)工程科學(xué), 2019, 21(5): 60-66.

ZHOU Jing, QING Ping. Study on Quality Evaluation of Domestic Agricultural Machinery Equipment: An AnalysisBased on the Farmer Survey Data from Central China[J]. Strategic Study of CAE, 2019, 21(5): 60-66.

[13] 趙靜娟, 鄭懷國(guó), 董瑜, 等. 全球農(nóng)業(yè)機(jī)器人研發(fā)趨勢(shì)預(yù)測(cè)及對(duì)我國(guó)的啟示[J]. 中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào), 2021, 42(4): 157-162.

ZHAO Jing-juan, ZHENG Huai-guo, DONG Yu, et al. Forecast Research and Development Trend of International Agricultural Robot and Its Suitability to China[J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2021, 42(4): 157-162.

[14] 蘇建寧, 邱凱, 張書(shū)濤, 等. 基于眼動(dòng)數(shù)據(jù)的產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)方法研究[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì), 2017, 34(10): 124-128.

SU Jian-ning, QIU Kai, ZHANG Shu-tao, et al. Evaluation Method Study of Product Modeling Design Elements Based on Eye Movement Data[J]. Journal of Machine Design, 2017, 34(10): 124-128.

[15] 郜東瑞, 汪潤(rùn)桂, 應(yīng)少飛, 等. 基于眼動(dòng)信號(hào)的便攜式無(wú)線智能交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào), 2019, 38(5): 573-580.

GAO Dong-rui, WANG Run-gui, YING Shao-fei, et al. Design of Portable Wireless Intelligent Interactive System Based on Eye Movement Signal[J]. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 2019, 38(5): 573-580.

[16] 盧國(guó)英, 侯冠華. 基于眼動(dòng)追蹤的工程車輛造型設(shè)計(jì)用戶體驗(yàn)預(yù)測(cè)模型[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì), 2017, 34(8): 107-111.

LU Guo-ying, HOU Guan-hua. Predictive Model of User Experience of Engineering Vehicle Modeling Design Based on Eye Tracking[J]. Journal of Machine Design, 2017, 34(8): 107-111.

[17] 王金軍, 方灝. 基于眼動(dòng)的內(nèi)飾造型特征認(rèn)知與品牌識(shí)別研究[J]. 包裝工程, 2020, 41(22): 53-59.

WANG Jin-jun, FANG Hao. Cognition of Interior Styling Feature and Brand Recognition Based on Eye Tracking[J]. Packaging Engineering, 2020, 41(22): 53-59.

[18] 張敏, 黃華. VR交互技術(shù)下的產(chǎn)品設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù), 2019, 42(19): 173-177.

ZHANG Min, HUANG Hua. Research on Product Design Evaluation System Based on Virtual Reality Interaction Technology[J]. Modern Electronics Technique, 2019, 42(19): 173-177.

Modeling Design of Agricultural Robot Based on Eye Tracking Experiment and VR Simulation

CHANG Yu1, TIAN Yuan2, YIN Xiang-ying1

(1.Tianjin University of Commerce, Tianjin 300134, China; 2.North China Institute of Aerospace Engineering, Heibei Langfang 065000, China)

This paper aims to promote the development of agricultural intelligence, further enrich the perceptual image of agricultural machinery users, and solve the problem of homogeneity of agricultural robot modeling design. Combining the eye tracking experiment and VR simulation, a modeling design method of agricultural robot is proposed. Firstly, this paper determines the sample and preliminary perceptual image, and conducts the weight analysis and screening of perceptual image. Secondly, it uses the eye tracking experiment to analyze the modeling feature points, and mainly determines the key modeling elements based on the hot spots. Thirdly, according to the image weight analysis and eye movement experiment results, it carries on the targeted modeling image innovation, forms the scheme set and completes the computer-aided design. Finally, it uses entropy weight theory and VR simulation technology to complete the comprehensive design evaluation and obtain the optimal solution. Taking the shape design of apple picking robot as an example, the analysis shows that the application of eye tracking technology and VR simulation evaluation in the shape design of agricultural robot can more accurately innovate the shape design according to the user's perceptual image demands, and improve the design efficiency. In a nutshell, the method has certain applicability.

product design; picking robot; eye tracking experiment; VR simulation; design evaluation

TB472

A

1001-3563(2022)12-0119-07

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.12.013

2022–01–25

天津市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃課題重點(diǎn)項(xiàng)目（TJSR20-010）；天津商業(yè)大學(xué)教學(xué)改革項(xiàng)目（TJCUJG202063）

常瑜（1986—），男，碩士，副教授，主要研究方向?yàn)楫a(chǎn)品設(shè)計(jì)。

尹項(xiàng)迎（1991—），女，碩士，講師，主要研究方向?yàn)楫a(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)。

責(zé)任編輯：馬夢(mèng)遙