本文将深入探讨自动驾驶与 ACC 场景中的安全感问题,包括其结构与测量、影响因素、提升策略、安全感偏差的矫正策略以及定性定量测量与标准建立,最后阐述根据乘客个体差异优化 ACC 功能的方法。
随着科技的飞速发展,自动驾驶与自适应巡航控制(ACC)技术正逐渐改变人们的出行方式。然而,这些技术在带来便利的同时,也面临着诸多挑战。其中,用户对其安全性的感知,即安全感,成为了影响技术广泛应用的关键因素。
一、技术发展面临的挑战
自动驾驶汽车需克服公众接受度低、安全事故频发、数据安全隐患、法规适配困难及技术成熟度不足等问题。而 ACC 功能则受乘客个体差异影响,不同乘客对安全距离和车速的感知差异显著。
二、研究成果与发现
1. 安全感的结构与测量
ACC 场景
建立了主车速度、与障碍车距离和乘客主观安全感的关系模型,发现安全距离与时速呈线性关系,不同用户组同质性较高,为 ACC 系统优化提供了依据。
自动驾驶汽车
心理安全感包含认知和情感两个维度。认知安全感体现为用户认为操纵过程安全可靠、风险可控;情感安全感则表现为用户情感上的放松与安心。这两个维度与信任量表结构相似且信度良好。
构建了行为意向测量模型,涵盖购买、使用、推荐他人使用以及在自动驾驶区域行走等多个维度。心理安全感与行为意向呈正相关,其中认知安全感对自动驾驶汽车的推广具有显著预测力。
2. 安全感的影响因素
目前主要聚焦主车速度、与前车距离等基本驾驶因素对安全感的影响,未来需拓展至路况、天气等更多因素。
心理过程影响因素包括新技术寻求倾向、政策信任、社会支持、了解程度、可用性、推行预期、收益知觉和可控性等八个关键因素。其中,可控性与安全感相关性最高,推行顺利度预期和收益知觉也至关重要。社会支持主要影响情感层面的安全感,可用性对安全感具有广泛影响。
不同用户群体对安全感的重视程度存在差异,如男性更关注网络安全,女性更看重数据报告;高学历人群重视安全数据,低学历人群更易受政府支持和网络安全影响。" 紧急状态下是否能够可靠制动 " 被用户视为最重要的因素。
3. 提升安全感的策略
汽车制造商可优化速度控制算法和安全提示系统,未来可依更多因素调整策略以提升用户安全感。
提升可掌控感:通过优化车辆控制设计、增强可用性(如及时反馈、实用按钮、优化错误反馈、传递系统信息等)、建立用户交流群、加大宣传力度、利用大数据引导等方式提升用户控制感。
提升推广顺利度预期:政企合作提供道路、设备等证据,公布技术进展,借助名人效应等提升社会支持,完善法规制定,与权威机构合作,增强公众对技术推广的信心。
提升收益知觉:通过提升车辆整体功能(如优化乘坐舒适性、提高行驶效率)、采用场景化宣传展示收益等方式间接提升收益知觉。
三、安全感偏差的矫正策略
1. 信息共享与沟通
车内信息传递优化:优化无人驾驶运营车和私家车的车内信息传递系统,通过多种方式向用户解释车辆运行状态和安全提示,减少信息不对称导致的安全感偏差。例如,利用车内显示屏、语音提示等手段,详细展示 ACC 系统的工作原理、当前车速和车距设置依据,以及在不同情况下车辆的应对策略。
车外信息交互改进:无人驾驶运营车应加强与车外行人及车辆的信息交互。例如,在车辆外部设置明显的显示屏或灯光信号,实时显示车辆行驶意图(如转弯、停车等)、速度信息以及安全提示(如保持距离等)。同时,利用车联网技术,与周围车辆共享路况信息,提前预警潜在危险,提高整体交通环境的安全性。
2. 用户教育与培训
针对不同角色的培训内容:为无人驾驶运营车乘客提供安全教育培训,包括如何正确使用车内安全设施、应对紧急情况的方法以及对无人驾驶技术的基本了解。对于私家车驾驶员,开展关于 ACC 系统功能、操作技巧和安全注意事项的培训,提高他们对 ACC 系统的信任和正确使用能力。
持续教育与知识更新:提供持续的用户教育和知识更新渠道,如通过手机应用程序推送最新的技术进展、安全提示和使用技巧等信息。定期组织线上或线下的交流活动,让用户分享使用经验,解答用户疑问,使他们能够跟上技术发展步伐,正确理解和评估车辆的安全性,减少因知识老化导致的安全感偏差。
3. 设计优化与个性化体验
人机交互界面改进:优化无人驾驶运营车和私家车的人机交互界面设计,使其更符合用户的认知习惯和操作需求。例如,简化 ACC 系统的操作流程,将常用功能设置在易于操作的位置;采用直观的图形界面和明确的文字提示,让用户能够快速理解车辆状态和系统信息。同时,根据用户反馈和行为数据,不断调整界面布局和交互方式,提高用户体验和安全感。
个性化安全设置与反馈:提供个性化的安全设置选项,满足不同用户的安全感需求。例如,在私家车 ACC 系统中,允许驾驶员根据自己的驾驶习惯和安全偏好调整安全距离、车速限制等参数。同时,系统应根据用户的操作和反馈,实时调整自身行为,提供个性化的安全提示和建议。
四、安全感的定性定量测量与标准建立
通过用户访谈、观察、案例分析等定性方法以及心理安全感量表、安全指标量化模型等定量手段,可深入了解用户安全感状况并分析其影响因素。
1. 定性测量方法与维度
用户访谈与观察:通过对无人驾驶运营车乘客、私家车驾驶员和乘客的访谈,了解他们在不同场景下的安全感感受、担忧和期望,观察其交互行为,为定性分析提供依据。
案例分析与经验总结:收集自动驾驶和 ACC 相关安全事件、用户投诉和成功案例,总结影响安全感的关键因素,为评估安全感提供参考。
2. 定量测量指标与模型
心理安全感量表:开发测量量表,从认知安全和情感安全维度测量,通过问卷调查获取评分,分析影响因素,为产品设计提供指导。
安全指标量化模型:建立基于驾驶数据和用户反馈的量化模型,如 ACC 场景中以安全距离、车速变化频率、系统响应时间等为指标,确定与安全感的定量关系,为系统优化提供支持。
3. 标准建立的依据与意义
基于用户需求与安全要求:安全感标准应满足用户基本安全需求,考虑技术发展水平和应用场景,规范产品设计和服务,保障用户安全。
促进技术发展与行业规范:明确的标准为技术研发提供方向,促进行业规范,提高安全性和可靠性,推动技术普及。
五、根据乘客个体差异优化 ACC 功能
1. 了解不同乘客群体的需求和特点
年龄差异:
年轻乘客可能更注重驾驶的便利性和科技感,对于 ACC 功能的响应速度和智能化程度有较高要求。例如,他们可能希望 ACC 系统能够更快地适应路况变化,并且提供更多的个性化设置选项。
年长乘客则可能更关注安全性和舒适性,对 ACC 功能的稳定性和可靠性要求较高。例如,他们可能希望 ACC 系统在保持车距时更加保守,避免频繁的加减速,以减少身体的不适感。
性别差异:
男性乘客可能更关注车辆的性能和操控性,对于 ACC 功能的精准度和响应速度有较高要求。例如,他们可能希望 ACC 系统能够更准确地判断前车的距离和速度,并且在需要时能够迅速加速或减速。
女性乘客则可能更关注车辆的安全性和舒适性,对 ACC 功能的易用性和稳定性要求较高。例如,她们可能希望 ACC 系统的操作界面更加简洁明了,并且在行驶过程中能够保持平稳的车速和车距。
驾驶经验差异:
经验丰富的驾驶员可能更倾向于自主控制车辆,对 ACC 功能的干预程度有较高要求。例如,他们可能希望在使用 ACC 功能时能够随时调整车速和车距,并且能够在必要时迅速接管车辆的控制权。
新手驾驶员则可能更依赖 ACC 功能的辅助作用,对系统的安全性和稳定性要求较高。例如,他们可能希望 ACC 系统在行驶过程中提供更多的提示和警告,并且在遇到紧急情况时能够自动采取制动措施。
2. 个性化设置
车距设置:
根据乘客的驾驶习惯和需求,提供不同的车距设置选项。例如,可以设置近距离、中距离和远距离三种车距模式,让乘客根据自己的喜好进行选择。
对于较为谨慎的乘客,可以提供更大的车距设置,以增加行驶的安全性;而对于追求高效驾驶的乘客,可以设置较小的车距设置,以提高行驶的效率。
响应速度:
提供不同的 ACC 响应速度选项,以满足不同乘客的需求。例如,可以设置快速响应、中速响应和慢速响应三种模式,让乘客根据自己的驾驶风格进行选择。
对于喜欢激进驾驶的乘客,可以选择快速响应模式,让车辆能够更快地跟随前车的速度变化;而对于喜欢平稳驾驶的乘客,可以选择慢速响应模式,让车辆的加减速更加平缓。
提示方式:
根据乘客的喜好和需求,提供不同的提示方式。例如,可以设置声音提示、视觉提示和触觉提示三种模式,让乘客根据自己的习惯进行选择。
对于容易分心的乘客,可以选择声音提示和视觉提示相结合的方式,以确保他们能够及时注意到车辆的状态变化;而对于对声音敏感的乘客,可以选择触觉提示的方式,通过方向盘的震动来提醒他们注意前方路况。
3. 智能学习功能
学习乘客的驾驶习惯:
ACC 系统可以通过传感器和数据分析技术,学习乘客的驾驶习惯和行为模式。例如,系统可以记录乘客在不同路况下的车速、车距和加速度等参数,并且根据这些数据来调整自己的工作模式。
通过学习乘客的驾驶习惯,ACC 系统可以更好地适应不同乘客的需求,提供更加个性化的驾驶体验。
自适应调整:
根据乘客的反馈和实际行驶情况,ACC 系统可以进行自适应调整。例如,如果乘客觉得系统的车距设置过大或过小,可以通过手动调整或反馈给系统,让系统自动调整车距设置。
同时,系统还可以根据路况的变化和其他车辆的行为,自动调整自己的工作模式,以确保行驶的安全性和舒适性。
4. 用户界面设计
简洁明了:
ACC 系统的用户界面应该设计得简洁明了,易于操作。例如,可以采用直观的图标和菜单设计,让乘客能够快速找到自己需要的功能选项。
同时,界面上的信息应该简洁明了,避免过多的干扰和复杂的操作流程,让乘客能够专注于驾驶。
个性化定制:
允许乘客根据自己的喜好和需求,对用户界面进行个性化定制。例如,可以设置不同的主题颜色、字体大小和显示方式,让界面更加符合自己的审美和使用习惯。
同时,还可以提供快捷方式和自定义按钮,让乘客能够快速访问自己常用的功能选项。
反馈及时:
用户界面应该能够及时反馈 ACC 系统的工作状态和车辆的行驶情况。例如,当系统调整车速或车距时,界面上应该显示相应的提示信息,让乘客能够清楚地了解车辆的状态变化。
同时,界面上还应该提供实时的路况信息和预警提示,让乘客能够提前做好应对准备。
5. 持续改进和优化
收集用户反馈:汽车制造商可通过问卷调查、在线论坛和客户服务等渠道,收集用户对 ACC 功能的反馈,了解用户满意度及改进期望,为系统优化提供依据。
数据分析和改进:利用大数据分析用户驾驶数据和反馈信息,找出系统问题和不足,针对性地改进 ACC 系统性能和用户体验。
软件升级和更新:随着技术进步和用户需求变化,定期对 ACC 系统进行软件升级,增加新功能、优化性能、修复问题,提升用户满意度和驾驶体验。
六、结论
自动驾驶与 ACC 技术虽取得显著进步,但安全感问题仍是其广泛应用的关键挑战。通过深入研究安全感的结构与测量、影响因素、提升策略、安全感偏差的矫正策略以及定性定量测量与标准建立,并根据乘客个体差异优化 ACC 功能,有助于推动技术持续发展,提升用户体验,为未来交通智能化奠定基础。
本文由 @INFP 怡伶设计 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。
题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议
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