隨著物聯(lián)網(wǎng)、傳感、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，人機(jī)交互在新能源汽車創(chuàng)新過程中的位置越來越重要。新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互系統(tǒng)的首要任務(wù)是保證駕駛安全。新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互是指“人-車-路-云”的多感知場景交互，利用新能源汽車智能座艙的人機(jī)交互界面，實(shí)現(xiàn)駕駛行為（疲勞、分心、情緒等）監(jiān)測、駕駛輔助、語音交互、HUD、車載應(yīng)用服務(wù)等功能。其中，人機(jī)交互主要關(guān)注的是駕駛?cè)笋{駛行為的安全。因此，在新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互系統(tǒng)中，對于駕駛?cè)诵袨?、心理、生理變化的分析研究尤其重要?！吨悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車人機(jī)交互理論與技術(shù)》（郭鋼等著，重慶大學(xué)出版社出版）一書聚焦于新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互的研究，對車輛行駛過程中分心駕駛、疲勞駕駛、駕駛情緒、駕駛風(fēng)格的類型進(jìn)行識別，并給出對應(yīng)的安全行駛防護(hù)策略，有利于新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互系統(tǒng)的建設(shè)。

在車輛行駛中，人機(jī)交互主任務(wù)包括操作方向盤、轉(zhuǎn)向燈，檔位變換，踩離合、制動踏板等；次任務(wù)包括打電話、車載系統(tǒng)操作、交談、微信回復(fù)信息等，這些額外的視覺、聽覺、觸覺操作都會使駕駛?cè)四X力負(fù)荷和行為負(fù)荷增大，影響駕駛?cè)说鸟{駛狀態(tài)，導(dǎo)致分心駕駛。目前已有的分心駕駛監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)能夠根據(jù)駕駛員的各種表情動作，利用語音提醒、系統(tǒng)振動等方式予以提醒。該書設(shè)計(jì)了一系列的模擬實(shí)驗(yàn)，通過捕捉實(shí)驗(yàn)人員的臉部、手部、操作行為等特征，驗(yàn)證次任務(wù)負(fù)荷對安全駕駛的影響。通過對數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析將駕駛風(fēng)險進(jìn)行等級分類，并提出以下安全防控策略：駕駛風(fēng)險為低等級時，進(jìn)入多模態(tài)預(yù)警模式，通過語音播報、手環(huán)振動等方式提醒駕駛員注意安全，切勿分心駕駛；駕駛風(fēng)險為中等級時，進(jìn)入切斷分心源模式，若駕駛員仍分心駕駛，達(dá)到中風(fēng)險等級閾值后將直接切斷設(shè)備信息終端并鎖定操作界面；駕駛風(fēng)險為高等級時，進(jìn)入智能接管模式，比如緊急靠邊停車等。

在車輛行駛中，疲勞駕駛會導(dǎo)致身體倦怠、注意力分散、駕駛失誤行為增加，使得車輛控制能力降低，容易引發(fā)交通事故。汽車駕駛疲勞的檢測方式如下：首先設(shè)定一個能夠反映駕駛疲勞狀態(tài)的參數(shù)，提取特征值后開展實(shí)驗(yàn)研究，以獲得疲勞閾值，將駕駛?cè)说臓顟B(tài)特征和閾值作對比，判斷疲勞狀態(tài)。該書構(gòu)建了汽車駕駛行為識別與安全出行云監(jiān)管平臺系統(tǒng)，平臺系統(tǒng)由車內(nèi)外攝像頭、車機(jī)系統(tǒng)、定位系統(tǒng)、提神寶、車聯(lián)網(wǎng)等組成，能夠通過web端和app端監(jiān)測出行車輛的狀態(tài)。其中，提神寶是駕駛疲勞嗅覺喚醒裝置，裝置內(nèi)放置了嗅覺喚醒劑，當(dāng)駕駛員的面部特征被車內(nèi)攝像頭拍攝，經(jīng)車載系統(tǒng)識別為疲勞狀態(tài)時，提神寶釋放提神劑，以降低駕駛員的疲勞等級，一段時間后駕駛員再次進(jìn)入疲勞狀態(tài)時，車載系統(tǒng)再次發(fā)出指令控制提神寶釋放提神劑。

在車輛行駛中，駕駛?cè)说南麡O情緒也會對駕駛行為造成影響，駕駛員的情緒可通過面部表情數(shù)據(jù)來識別，但燈光、天氣等原因引起的光照變化會對情緒識別帶來影響。該書提出利用遷移學(xué)習(xí)的方法，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大量數(shù)據(jù)遷移至新的目標(biāo)域，以減少數(shù)據(jù)從源域到目標(biāo)域之間的遷移，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)錨定。仿真結(jié)果表明，該方法能夠獲得較高的駕駛員面部表情識別精度。

在車輛行駛中，不同的駕駛風(fēng)格對車輛行駛的安全性有重要影響，對駕駛風(fēng)格進(jìn)行監(jiān)測和評價，有助于提升道路行車安全。該書利用3種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和支持向量機(jī)對駕駛風(fēng)格進(jìn)行準(zhǔn)確度識別，最終確定卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別精度最高，達(dá)到98.5%。然后利用Matlab GUI 工具開發(fā)駕駛風(fēng)格離線反饋應(yīng)用，以用于車輛運(yùn)營風(fēng)險管理。

整體而言，《智能網(wǎng)聯(lián)汽車人機(jī)交互理論與技術(shù)》一書從駕駛員的分心駕駛、疲勞駕駛、駕駛情緒、駕駛風(fēng)格4個方面對駕駛行為進(jìn)行了分析并給出了相應(yīng)的人機(jī)交互應(yīng)對策略，對于新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)人機(jī)交互系統(tǒng)的建設(shè)具有重要意義。本書立意新穎、理論充實(shí)、插圖立體，可作為從事智能網(wǎng)聯(lián)汽車人機(jī)交互系統(tǒng)的相關(guān)人員參考使用。