錢曉松，楊建明，朱特

【院士專欄：國防裝備設(shè)計(jì)與制造】

基于虛擬現(xiàn)實(shí)的遙控型無人特種車輛交互設(shè)計(jì)研究

錢曉松1，楊建明2，朱特2

（1.北京科技大學(xué)，北京 10083；2.北京理工大學(xué)，北京 100081）

探索虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)下遙控型無人特種車輛交互范式，提升遙控型無人特種車輛作業(yè)效率和用戶體驗(yàn)。通過eGOMS模型分別對虛擬現(xiàn)實(shí)場景和真實(shí)場景的遙控型無人特種車輛交互流程進(jìn)行建模，并對所得模型進(jìn)行操作時(shí)間的預(yù)測與分析，采用RoboMaster平臺對用戶在兩種不同場景下開展績效實(shí)驗(yàn)與NASA-TLX問卷訪談。結(jié)合主客觀兩個(gè)方面，對交互過程進(jìn)行綜合評價(jià)。量化作業(yè)績效實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與用戶腦負(fù)荷問卷感受數(shù)據(jù)對比結(jié)果同時(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)交互更具有優(yōu)勢，但具體作業(yè)時(shí)間與模型預(yù)測有差異；實(shí)驗(yàn)的結(jié)果顯示，無論是虛擬現(xiàn)實(shí)還是真實(shí)場景，基于eGOMS模型預(yù)測的交互操作時(shí)間均大于用戶實(shí)際交互操作時(shí)間。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以有效提升遙控型無人特種車輛交互的用戶體驗(yàn)與作業(yè)效率，提升車輛控制交互系統(tǒng)的易學(xué)性；研究也進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)eGOMS模型中的標(biāo)定與插入規(guī)則需要適當(dāng)更新以適應(yīng)專家用戶。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)將有效地提升遙控型無人特種車輛的作業(yè)效能，大幅降低高危崗位人員的作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，從而促進(jìn)遙控型無人特種車輛在消防、搶險(xiǎn)救災(zāi)、國防等領(lǐng)域的普及應(yīng)用。

遙控型無人特種車輛；虛擬現(xiàn)實(shí)；交互設(shè)計(jì)；eGOMS模型

遙控型無人特種車輛（Remote-controlled Unman-ned Special Vehicle，縮寫RCUSV）是一種通過遙控操作，可一次或多次使用，并能攜帶一定數(shù)量任務(wù)載荷的地面機(jī)動平臺。當(dāng)今，無人特種車輛大量應(yīng)用于消防、公安、勘探、運(yùn)輸、搶險(xiǎn)救災(zāi)、國防等領(lǐng)域，極大地降低了危險(xiǎn)領(lǐng)域作業(yè)人員的危險(xiǎn)程度。然而無人特種車輛傳統(tǒng)的遙控交互方式并不完善，這影響了其充分發(fā)揮效能，阻礙了RCUSV的普及推廣與發(fā)展。行業(yè)亟待改進(jìn)遙控方式，探索一種更高效的RCUSV交互范式，使其在實(shí)戰(zhàn)中達(dá)到設(shè)計(jì)的預(yù)期性能。

1 研究背景

在大量長時(shí)間作業(yè)過程中，RCUSV的操作員必須處于實(shí)際場景中，采用傳統(tǒng)屏幕+桿式遙控的控制交互方式，暴露出戰(zhàn)場環(huán)境態(tài)勢感知能力差、腦負(fù)荷重、學(xué)習(xí)成本高等問題。中科院張鳳軍等[1]、王宏安等[2]在研究中提出，交互應(yīng)當(dāng)遵循人機(jī)和諧以人為本的設(shè)計(jì)原則。RCUSV設(shè)計(jì)者將高交互效率和自然的交互方式作為新一代系統(tǒng)的重要指標(biāo)。Bolton等[3]指出人機(jī)交互系統(tǒng)中直接將用戶現(xiàn)有的自然交互行為映射到標(biāo)準(zhǔn)操作流程中，有利于提高人機(jī)交互系統(tǒng)的可用性。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)（Virtual Reality，VR）具備沉浸感（Immersion）、交互性（Interaction）、和構(gòu)想性（Imagination）三個(gè)基本特征。它的沉浸式臨場感體驗(yàn)和自然交互方式，給RCUSV用戶帶來了一種全新的控制交互體驗(yàn)。姚壽文等[4]總結(jié)了未來坦克虛擬現(xiàn)實(shí)遠(yuǎn)程駕駛控制的技術(shù)框架和關(guān)鍵技術(shù)，并通過案例分析說明了虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以提升遠(yuǎn)程作業(yè)的臨場感。然而，由于無法繼續(xù)沿用WIMP等成熟的交互范式，所以針對RCUSV的虛擬現(xiàn)實(shí)交互仍處于發(fā)展階段。

David[5]提出了用于研究計(jì)算機(jī)人機(jī)交互系統(tǒng)流程的GOMS任務(wù)建模方法。該模型提出后普遍用于人機(jī)交互領(lǐng)域[6]。GOMS是目標(biāo)、操作、方法、選擇（Goals、Operators、Methods、Selection Rules）規(guī)則的縮寫。Saitwal[7]憑借GOMS模型對醫(yī)院的EHR（Electronic Health Record）系統(tǒng)任務(wù)分析，減少流程和腦力負(fù)荷是系統(tǒng)優(yōu)化的兩個(gè)重要方向。Kieras[8]的研究提出了對操作流程和環(huán)節(jié)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。王傳龍[9]用GOMS對iOS系統(tǒng)的通話功能進(jìn)行分析，總結(jié)出GOMS模型在手持設(shè)備中交互設(shè)計(jì)原則和系統(tǒng)步驟設(shè)計(jì)方法。李翔等[10]分析了GOMS模型幾種經(jīng)典變形后，提出了BHR–GOMS模型，該模型將行為進(jìn)行了層次量化，并在車輛交互界面的評價(jià)中進(jìn)行應(yīng)用。經(jīng)過多年的優(yōu)化迭代，GOMS延伸出的數(shù)種變體逐漸滿足了不同系統(tǒng)下相同任務(wù)的測試比較，開始被應(yīng)用于車輛交互界面的測試評價(jià)當(dāng)中。

GOMS模型是迄今為止較為成功泛用的人機(jī)交互模型，在第一代（命令行）和第二代（WIMP）人機(jī)交互界面的評價(jià)優(yōu)化中應(yīng)用廣泛[11]，然而無法直接用于虛擬現(xiàn)實(shí)交互環(huán)境評價(jià)測試中。在GOMS模型中，用戶必須精確操作，但是VR環(huán)境中多數(shù)時(shí)間用戶執(zhí)行為線性模糊操作。線性模糊操作可以降低認(rèn)知負(fù)荷，為了實(shí)現(xiàn)VR環(huán)境交互的自然性和高效性，必須兼容用戶的模糊表達(dá)。VR環(huán)境中，交互時(shí)間不能像GOMS模型一樣作為唯一指標(biāo)，需要增加評價(jià)指標(biāo)。中國科學(xué)院王暉等[12]再次優(yōu)化了GOMS模型（eGOMS），使其能夠適用于虛擬現(xiàn)實(shí)自然人機(jī)交互的分析，eGOMS模型中整合了虛擬現(xiàn)實(shí)中的多通道信息，通過系列操作完成期望目標(biāo)。在eGOMS中，M代表Modals,是多模態(tài)多通道交互方式；S代表Synthesization，其指代交互命令，指多模態(tài)交互在特殊情境下的整合方式。優(yōu)化后的eGOMS模型被用于對PIBG交互范式進(jìn)行評估測試[13]，展示了其針對VR環(huán)境的可用性。

認(rèn)知負(fù)荷一般被稱為Mental Workload或Cogni-tive Workload，表示表征工作狀態(tài)下腦力資源占用率，是一個(gè)復(fù)合的多維度概念[14]。北約人因特別委員會認(rèn)為，認(rèn)知負(fù)荷涉及任務(wù)需求（task demand）、時(shí)間壓力（time pressure）、操作者能力（operator's capacity）、努力程度（effort）、績效（performance）和其他因素[15]。徐小萍等[16]基于認(rèn)知理論建立了“認(rèn)知–行為–環(huán)境”的VR自然交互認(rèn)知數(shù)學(xué)模型，該模型具有一定的可行性，但是僅通過客觀數(shù)據(jù)無法量化主觀用戶體驗(yàn)感受。林琳[17]總結(jié)了在虛擬現(xiàn)實(shí)培訓(xùn)環(huán)境下降低認(rèn)知負(fù)荷的九條原則，對RCUSV的認(rèn)知負(fù)荷降低有一定的參考價(jià)值。通常業(yè)界公認(rèn)認(rèn)知負(fù)荷是指任務(wù)所需腦力資源與作業(yè)人員的可用腦力資源之比，可以較為真實(shí)地體現(xiàn)交互過程中用戶的主觀腦負(fù)荷強(qiáng)度。主觀認(rèn)知負(fù)荷評估涉及到調(diào)查和問卷等技術(shù)手段。常用的問卷包括單維度的RSME量表和多維度的NASA–TLX量表和SWAT量表。本研究采用NASA–TLX量表作為主觀評價(jià)部分的測試方法。

本研究將通過綜合eGOMS模型和認(rèn)知負(fù)荷理論，對RCUSV人機(jī)交互過程中的主要典型任務(wù)進(jìn)行質(zhì)化量化綜合分析，并采用模擬實(shí)車作業(yè)實(shí)驗(yàn)對RCUSV虛擬現(xiàn)實(shí)交互設(shè)計(jì)進(jìn)行測試，結(jié)合客觀任務(wù)績效數(shù)據(jù)與主觀問卷訪談數(shù)據(jù)，為RCUSV的交互步驟設(shè)計(jì)優(yōu)化提供理論分析根據(jù)和優(yōu)化方向。

2 研究方法

eGOMS模型有效拓展了模型在虛擬現(xiàn)實(shí)交互中的實(shí)用性，但由于其評價(jià)指標(biāo)只有客觀操作時(shí)間，忽視了用戶對于交互系統(tǒng)操作的主觀體驗(yàn)感受，所以可以將其作為客觀評價(jià)的指標(biāo)模型。主觀評價(jià)方面，針對RCUSV交互操作中存在的用戶腦負(fù)荷大和學(xué)習(xí)成本高的突出問題，采用認(rèn)知負(fù)荷度量方法作為主觀評價(jià)指標(biāo)。輔助用戶訪談進(jìn)行補(bǔ)充和評價(jià)驗(yàn)證。

2.1 典型RCUSV作業(yè)任務(wù)的eGOMS模型分析

本研究選取消防類中小型RCUSV為研究對象，對其典型作業(yè)任務(wù)進(jìn)行實(shí)地調(diào)研與枚舉統(tǒng)計(jì)，深入消防類RCUSV生產(chǎn)設(shè)計(jì)廠家和應(yīng)用一線單位，選取了一家RCUSV生產(chǎn)廠家和中澳兩國5個(gè)消防RCUSV用戶單位進(jìn)行訪談和調(diào)研。作業(yè)類型差異存在不同的RCUSV操作流程，本研究將理論預(yù)測時(shí)間與實(shí)際作業(yè)時(shí)間進(jìn)行比對，利用eGOMS模型對典型任務(wù)的交互過程進(jìn)行分析，為RCUSV虛擬現(xiàn)實(shí)的遙控交互提出迭代與修正建議。調(diào)研統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示（見圖1），典型作業(yè)中“勘查、滅火”兩類任務(wù)的執(zhí)行次數(shù)占比最為突出，占據(jù)全部RCUSV出動架次的68.1%。故將這兩項(xiàng)任務(wù)的交互過程進(jìn)行重點(diǎn)研究分析。

GOMS模型中的基本行為時(shí)間[5][18]與心理準(zhǔn)備(M)的插入規(guī)則已經(jīng)有較為成熟的標(biāo)定規(guī)則[6][19]（見表1—2），但是由于虛擬現(xiàn)實(shí)交互為一個(gè)連續(xù)線性的多模態(tài)交互，所以分析開始前需要對RCUSV任務(wù)中的行駛中途時(shí)間進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間標(biāo)定。測試環(huán)境中需要行駛距離為10 m，車輛限速為2 m/s，車輛加速和剎車能力為2 m/s2，故通過加速度位移公式(t2–02=2as)可以得出行駛動作（T）的理想標(biāo)定值為6.15 s。

2.2 勘查作業(yè)任務(wù)分析

勘查作業(yè)任務(wù)操作分析見圖2，用戶指向選定方向P，執(zhí)行前進(jìn)指令并調(diào)整方向K、P、T，抵達(dá)預(yù)定戰(zhàn)位后搜索目標(biāo)P×10（平均搜尋10次），搜索到目標(biāo)后匯報(bào)結(jié)果P、K。根據(jù)eGOMS的基本操作行為與心理準(zhǔn)備插入規(guī)則得到M+P+M+K+M+P+M+T+（M+P）x10+M+P+M+K，見表3。此階段用eGOMS理論時(shí)間為：1.35+1.10+1.35+0.20+1.35+1.10+1.35+6.15+(1.35+1.10)×10+1.35+1.10+1.35+0.20=42.45 s。

圖1 消防RCUSV任務(wù)時(shí)間占比統(tǒng)計(jì)

表1 eGOMS基本操作時(shí)間

Tab.1 eGOMS basic operating time

表2 心理準(zhǔn)備M的插入規(guī)則

Tab.2 Insertion rules of psychological preparation M

圖2 勘查作業(yè)測試流程分析

2.3 滅火作業(yè)任務(wù)分析

用戶指向選定方向P，執(zhí)行前進(jìn)指令并調(diào)整方向K、P、T，抵達(dá)預(yù)定戰(zhàn)位后搜索火點(diǎn)P，搜索到目標(biāo)后瞄準(zhǔn)火點(diǎn)執(zhí)行滅火P、K（見圖3）。根據(jù)eGOMS的基本操作行為與心理準(zhǔn)備插入規(guī)則得到M+P+M+K+M+P+M+T+M+P+M+K，見表3。此階段用eGOMS理論時(shí)間為 1.35+1.10+1.35+0.20+1.35+1.10+1.35+6.15+1.35+1.10+1.35+0.20=17.95 s。

圖3 滅火作業(yè)測試流程分析

表3 測試任務(wù)模型理論時(shí)間預(yù)測

Tab.3 Theoretical time prediction of test task model

3 實(shí)驗(yàn)研究

3.1 被試選擇

本研究選取的30名被試者，其中男、女各15人，年齡均為20～35歲的青年人（平均值年齡24.6歲，SD=7.3）。且所有被試者均能熟練操作實(shí)驗(yàn)用RCUSV設(shè)備，有充足的遙控駕駛經(jīng)驗(yàn)。所有被試者身體健康，實(shí)驗(yàn)前均簽署同意書。

3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

實(shí)驗(yàn)場地分為控制室和測試場兩個(gè)房間，控制室保持安靜，放置被試者和遙控設(shè)備。測試場15 m×8 m布置模擬火場的復(fù)雜地形用于模擬駕駛，環(huán)境光照度控制在75lx，用以模擬消防作業(yè)的能見度環(huán)境。目標(biāo)位數(shù)字標(biāo)簽尺寸為25 cm×25 cm的硬卡紙，場地布置如圖4所示。兩個(gè)房間中間被不透光的墻體遮擋，測試者只能通過Wi-Fi控制和查看RCUSV及現(xiàn)場環(huán)境。

圖4 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)計(jì)

3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

RCUSV虛擬現(xiàn)實(shí)交互實(shí)驗(yàn)硬件環(huán)境由DJI Googgles RE頭顯、RoboMaster S1、Vrpark體感手柄搭建，模擬該型車輛在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的交互控制。傳統(tǒng)控制實(shí)驗(yàn)環(huán)境由MustHD顯示器、StartRC遙控器、RoboMaster S1搭建，模擬該型車輛傳統(tǒng)桿屏遙控的交互控制。將頭部傳感器映射為作業(yè)模塊轉(zhuǎn)動與俯仰軸，手柄搖桿映射為車輛前進(jìn)與轉(zhuǎn)向軸，映射比為1∶1.2。車輛速度最高為2 m/s。

3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

整個(gè)實(shí)驗(yàn)分為2個(gè)任務(wù)，其中任務(wù)1是用戶執(zhí)行勘查作業(yè)的過程，任務(wù)2是執(zhí)行滅火作業(yè)的過程。以場景類型為自變量，操作時(shí)間和出錯(cuò)率為因變量。

任務(wù)1中，被試者需要駕駛RCUSV通過窄通道抵達(dá)目的地1，然后在目的地1控制RCUSV作業(yè)模塊，搜索指定的數(shù)字標(biāo)卡，找到后瞄準(zhǔn)實(shí)用激光照射標(biāo)定。完成后駛離目的地1，前往任務(wù)2開始點(diǎn)，此專場過程不記錄時(shí)間。任務(wù)2中，被試者需駕駛RCUSV避開障礙物（繞樁）后迅速抵達(dá)目的地2，然后控制作業(yè)模塊，搜索指定的起火點(diǎn)，并對起火點(diǎn)（發(fā)光標(biāo)牌代替）瞄準(zhǔn)發(fā)射水彈，完成后測試結(jié)束。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析探討

4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

實(shí)驗(yàn)共采集30組數(shù)據(jù)，因?yàn)槠渲?份數(shù)據(jù)出現(xiàn)了無線通信干擾間歇中斷，1份數(shù)據(jù)中因水彈過度泡發(fā)卡滯俯仰機(jī)不能準(zhǔn)確運(yùn)轉(zhuǎn)，故排除這4份異常樣本，對余下的26份樣本數(shù)據(jù)的2個(gè)任務(wù)平均錯(cuò)誤率和平均作業(yè)時(shí)間分別進(jìn)行分析。選擇交互環(huán)境為自變量，作業(yè)時(shí)間和錯(cuò)誤率為因變量，自由度為26，經(jīng)過SW檢驗(yàn)各組平均錯(cuò)誤率和作業(yè)時(shí)間數(shù)據(jù)之間值均大于0.05，檢驗(yàn)結(jié)果表明各組數(shù)據(jù)均符合正態(tài)分布。進(jìn)而采用SPSS進(jìn)行T檢驗(yàn)分析差異性（置信度為95%）。

1）任務(wù)錯(cuò)誤率。在錯(cuò)誤率方面，勘查任務(wù)中VR交互平均4.5次桿屏交互平均7.75次，滅火任務(wù)中VR交互平均6.5次桿屏交互平均5.25次。T檢驗(yàn)分析結(jié)果顯示(50)= –7.75，=0.028<0.05，說明數(shù)據(jù)具備顯著對比差異性。通過實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)（見圖5）結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，虛擬現(xiàn)實(shí)交互環(huán)境出錯(cuò)率明顯低于傳統(tǒng)交互，滅火任務(wù)中虛擬現(xiàn)實(shí)交互的錯(cuò)誤率略高于傳統(tǒng)交互，回看對比視頻記錄結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，VR交互模式任務(wù)1和任務(wù)2中用戶出錯(cuò)基本都出現(xiàn)在行駛階段（繞樁時(shí)撞樁）和瞄準(zhǔn)階段，滅火任務(wù)中大概率出錯(cuò)位點(diǎn)為需要精確駕駛繞樁，搜索和照射操作出現(xiàn)錯(cuò)誤概率低。傳統(tǒng)桿屏交互在需要精確駕駛和瞄準(zhǔn)的操作中，操作的精確度明顯高于虛擬現(xiàn)實(shí)交互。說明RCUSV虛擬現(xiàn)實(shí)控制交互對轉(zhuǎn)動視野、觀察等模糊操作有更好的適配性，對諸如瞄準(zhǔn)和精確轉(zhuǎn)向等需要精確度的操作還不夠細(xì)膩。

圖5 平均出錯(cuò)次數(shù)

2）任務(wù)完成時(shí)間。在平均完成時(shí)間上（見圖6），勘查任務(wù)中VR交互平均耗時(shí)33.60 s，桿屏交互平均耗時(shí)38.92 s，均小于理論耗時(shí)為42.45 s；滅火任務(wù)中VR交互平均耗時(shí)16.01 s，桿屏交互平均耗時(shí)17.88 s，同樣均小于理論耗時(shí)為17.95 s。T檢驗(yàn)分析結(jié)果顯示(50)= –6.03，=0.021<0.05，數(shù)據(jù)具備顯著對比差異性。虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境下所有的操作時(shí)間都小于傳統(tǒng)環(huán)境，所以說明VR環(huán)境的整體交互作業(yè)效率更高。但是，滅火任務(wù)中平均時(shí)間的差距并不顯著，主要是由于需要精確操作的駕駛和瞄準(zhǔn)任務(wù)較多，延長了VR交互環(huán)境的作業(yè)時(shí)間。全部作業(yè)任務(wù)的實(shí)驗(yàn)耗時(shí)都小于eGOMS模型理論耗時(shí)。對每位被試的測試視頻和訪談記錄分析發(fā)現(xiàn)，測試開始后，被試不需要很多心理準(zhǔn)備時(shí)間（M）的次數(shù)，且由于熟悉校準(zhǔn)過程熱身和專家用戶屬性，被試對RCUSV操作映射不需要進(jìn)行過多心理準(zhǔn)備。

圖6 平均作業(yè)時(shí)間

4.2 NASA–TLX問卷和訪談結(jié)果分析

在實(shí)驗(yàn)完成后，被試者使用NASA–TLX問卷與訪談法對RCUSV交互主觀感受打分評價(jià)。首先對NASA–TLX中六個(gè)維度進(jìn)行雙元重要性選擇，根據(jù)被試者的選擇結(jié)果得出維度權(quán)重，然后計(jì)算所有維度的加權(quán)平均值，求和得出總腦負(fù)荷。舉例被試U1數(shù)據(jù)展示，U1對兩種交互方式的評分D打分，根據(jù)其選擇的權(quán)重W。通過計(jì)算公式計(jì)算獲得U1腦負(fù)荷整體評分結(jié)果，見表4。

表4 U1認(rèn)知負(fù)荷量表評分結(jié)果

Tab.4 Results of U1 cognitive load scale score

使用相同方法得出所有用戶腦負(fù)荷的平均結(jié)果。所有用戶的NASA–TLX平均評分VR交互環(huán)境為4.33，傳統(tǒng)交互環(huán)境為5.53，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明使用VR交互控制方式執(zhí)行任務(wù)對被試者造成的駕駛負(fù)荷遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)操作交互方式，腦力負(fù)荷相對較低，傳統(tǒng)控制交互方式的腦力負(fù)荷較高。

5 討論

研究采用eGOMS模型和NASA-TLX量表的方法，綜合主客觀因素，對不同場景下的RCUSV交互操作流程進(jìn)行分析。使用RoboMaster平臺設(shè)計(jì)兩種交互環(huán)境，綜合任務(wù)績效、問卷數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。

1）著重優(yōu)化VR交互中的指向操作過程可以有效提升用戶體驗(yàn)。通過對2個(gè)任務(wù)的eGOMS模型理論數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果對比分析，發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)交互中，K交互較少，P交互更多，而P交互的單位時(shí)間又長于K交互的單位時(shí)間，所以在RCUSV交互框架開發(fā)設(shè)計(jì)中，應(yīng)當(dāng)著重優(yōu)化指向交互中的操作優(yōu)化，以達(dá)到優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)和高效交互的目的。優(yōu)化指向操作可以從三點(diǎn)出發(fā)，第一是優(yōu)化指向交互的速度，通過適當(dāng)提高指向的速度，提高交互的效率，但是需要避免過快的速度降低指向的精度；第二是優(yōu)化指向交互硬件跟蹤的精度，通過過程記錄發(fā)現(xiàn)造成指向P時(shí)間長的原因之一是動作捕捉精度不足，現(xiàn)有硬件的原始靈敏度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過交互需要的，但是如何找到適合人自然交互的調(diào)整后精度，則需要通過大量的用戶測試數(shù)據(jù)繼續(xù)完善；第三是優(yōu)化交互中人體活動與機(jī)械自由度的映射方式，使用戶可以直接憑借已有的動作直覺來控制機(jī)械的運(yùn)動，合理高效的映射可以充分發(fā)揮自然交互的優(yōu)勢。

2）eGOMS相應(yīng)的基本操作典型值應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步準(zhǔn)確標(biāo)定。在針對RCUSV的虛擬現(xiàn)實(shí)測試中，主觀腦負(fù)荷數(shù)據(jù)和客觀任務(wù)績效實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的對比結(jié)果傾向相同，但具體耗時(shí)有顯著性差異。傳統(tǒng)交互環(huán)境下勘查駕駛過程和滅火瞄準(zhǔn)過程的實(shí)際操作時(shí)間遠(yuǎn)小于預(yù)期時(shí)間。根據(jù)訪談結(jié)果發(fā)現(xiàn)，造成這種現(xiàn)象的原因是，被試均為專家用戶，用戶已經(jīng)有熟悉的RCUSV視野環(huán)境與運(yùn)動規(guī)律認(rèn)知預(yù)期，專家用戶的各種標(biāo)定值都小于模型理論值。然而這并不影響VR交互的作業(yè)效率比傳統(tǒng)交互方式有顯著提高。同時(shí)，用戶在結(jié)束后的訪談里表示更希望能夠融合部分傳統(tǒng)桿式遙控的交互方式。這是因?yàn)楸辉囉脩粢呀?jīng)具有了較長時(shí)間的桿式遙控經(jīng)驗(yàn)，對這種方式更為熟悉，這符合用戶傾向保持對已有認(rèn)知結(jié)構(gòu)的一致性，進(jìn)而選擇自身習(xí)慣事物[20-21]。VR交互方式對新手用戶的學(xué)習(xí)成本低的優(yōu)勢更明顯。

3）eGOMS模型中心理準(zhǔn)備M的插入原則需要修正。所有RCUSV虛擬現(xiàn)實(shí)交互的實(shí)際操作時(shí)間都小于eGOMS 模型預(yù)測時(shí)間。結(jié)合訪談記錄結(jié)果分析，被試由于是專家用戶，對RCUSV作業(yè)環(huán)境與特性有預(yù)先建設(shè)，實(shí)際M的單位時(shí)間和頻次應(yīng)低于理論值。建議可以在行駛K前面不插入M，在觀察指向P前面不插入M。

6 結(jié)語

RCUSV逐漸進(jìn)入各行各業(yè)，亟待在遙控交互的各個(gè)方面優(yōu)化提升，確保其作業(yè)效率，降低錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)，提高用戶的滿意度。本研究基于eGOMS任務(wù)分析與NASA–TLX腦負(fù)荷量表，構(gòu)件了一種主、客觀綜合評價(jià)方法，對虛擬現(xiàn)實(shí)下交互方式和傳統(tǒng)交互方式的交互流程進(jìn)行測試并展開實(shí)驗(yàn)，為RCUSV交互的優(yōu)化提供了相關(guān)理論依據(jù)。研究結(jié)果呈現(xiàn)出的改進(jìn)方向?qū)⒋龠M(jìn)RCUSV在國防、消防、安保、勘探等行業(yè)中的普及與高效應(yīng)用，同時(shí)拓展RCUSV的應(yīng)用領(lǐng)域和用戶群邊界，提升RCUSV的應(yīng)用水平，極大地降低高危崗位人員的作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，為我國無人特種車輛行業(yè)的深入研究發(fā)展提供理論依據(jù)和實(shí)踐借鑒。

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Interaction Design of Remote-controlled Unmanned Special Vehicles Based on Virtual Reality

QIAN Xiao-song1, YANG Jian-ming2, ZHU Te2

(1. University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China; 2. Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)

The work aims to explore the interaction paradigm of remote-controlled unmanned special vehicles (RCUSVs) under virtual reality, and finally improve the working efficiency and user experience of RCUSVs. The interaction process of RCUSVs in a virtual reality scene and a real scene was modeled by eGOMS model, and a stimulated test was organized. The results of user performance and user evaluation were generally consistent with prediction, showing that virtual reality interaction was more advantageous. However, the stimulated test results showed that whether it was a virtual reality or real scene, the interaction operation time predicted by the eGOMS model was greater than the actual interaction operation time of the user. The results of NASA-TLX questionnaires indicated that virtual reality can effectively improve the user experience and operational efficiency of RCUSVs. The study further revealed that the calibration and insertion rules in the eGOMS model need to be updated appropriately for expert users. Virtual reality will effectively improve the operational efficiency of RCUSVs, greatly reduce operational risks, and thus promote the popularization and application of RCUSVs in firefighting, rescue and disaster relief, national defense, and other fields.

remote-controlled unmanned special vehicle; virtual reality; interaction design; eGOMS model

TB472

A

1001-3563(2022)24-0001-07

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.24.01

2022–9–13

錢曉松（1983—），男，博士，特聘副教授，主要研究方向?yàn)榻换ピO(shè)計(jì)、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)以及設(shè)計(jì)思維。

朱特（1991—），男，博士，助理研究員，主要研究方向?yàn)樘胤N裝備工業(yè)設(shè)計(jì)、特種裝備交互設(shè)計(jì)和評價(jià)方法。

責(zé)任編輯：陳作