In-Car Interaction

Otomotiv kokpiti son iki yılda radikal bir dönüşüm geçirdi. Fiziksel knobs manzarasına başladı, düğmeleri itti ve mekanik slaytçılar dijital arayüzlere doğru hızla geri döndü - önce dirençli dokunmatik ekranlarla, o zaman kapasitif ekranlarla ve şimdi ses asistanları ve jim kontrolü ile.Hemvrenin her nesli bir temel amacı ile başladı: Bir sürücünün gözlerinin araç işlevlerine erişmesini sağlamak veya artırmak için yoldan harcamasını sağlamak.

Tüketici araçlarındaki erken jim sistemleri 2015 yılında ilk olarak BMW ve Mercedes-Benz'ten gelen lüks modellerde ortaya çıktı. Bu ilk uygulamalar önceden tanımlanmış el hareketlerinin basit tanınmasıyla sınırlıydı - bu evrim aynaları, akıllı telefon ve oyun konsolları gibi daha geniş bir trendleri ayarlamak için, yıllar boyunca normalleştirilmiş bir girişlere yol açtı.

Bir yüksek çözünürlükte, bu boşluk, konseptin cazip olduğu için, uygulamanın şu anda sensör füzyon, daha iyi algoritmaların ve daha sezgisel jestlerin arasında yer alan boşlukların çoğuna dikkat çekiyor.

Jesture-Controlled HMI

Modern jim kontrollü HMI sistemleri, sensör donanım ve yazılım işlemenin bir kombinasyonunu sağlar. En yaygın sensörler zaman zaman ışığı (ToF) kameraları, kızılötesi (IR) yayıcılar, ve makine öğrenme sınıfı ile geleneksel RGB kameraları ile eşleştirilir. Zaman ışığı sensörleri, ışık nabızının yansımasına göre mesafeyi ölçür, sürücünün el el el fenerinin gerçek zamanlı derinliği haritası oluşturma.Bu derinlik bilgisi daha sonra arka plandan segmente ayrılır ve o zaman hareketlerden geçer ve hareketlere geçer.

Uzakta sistemler benzer bir şekilde çalışır, ancak genellikle kabine yapılan yapısal ışık kalıpları kullanır. Bu kalıpların sürücüdeki el şekilleri ve parmak pozisyonları yeniden inşa etmek için kontrol edilir.Bu sensörler özellikle düşük ışık koşullarında etkilidir.

Yazılım tarafında, jim tanıma kural tabanlı heuristics'den derin öğrenme sinir ağları üzerinde eğitim gören binlerce saat boyunca veriyi nasıl etkinleştirebilir.Bu modeller, kontrol edilen koşullarda, gerçek dünya performansı gibi kasıtlı hareketlerle% 95 oranında farklılaşabilir. Örneğin, aFLT:0).SAE teknik kağıt sürücü jestliği ile ilgili olarak [Dönetici ağları)

Çoğu üretim sistemleri, merkez konsolunda “gezege bölgesi” oluşturur, genellikle sensörin 30-50 santimetresi içinde. Özel el pozları - iki parmak izi gibi, düz bir el itme veya saat yönünden-bunun eylemlerine göre belirlenir. Sistem, yolcuların hareketlerinden veya sürücünün kendi sınırsız el hareketlerinden görmezden gelinmelidir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

BMW Gesture Control

BMW, 2016 7 Serisi'nde jest kontrolü tanıtıldı. Sistemi, üst konsolda bulunan bir ToF sensör kullanıyor, kokpit merkezine doğru işaret ediyor.İlk kelime beş jeste ekledi: parmak çemberi (volume/down), seslendirme sol veya kabul aramalar için kelime genişletildi, iki-finger swipe (skip pist) iki-finger nokta (kuddiseli işlev) ve bir el dalgasının üzerinde bir el dalgası (daha sonraki nesiller)

Mercedes-Benz MB

Mercedes-Benz, MBUX (Mercedes-Benz Kullanıcı Deneyimi) sistemi ile farklı bir yaklaşım aldı, 2018 A-Class. MBUX, jestleri kontrol etmek için bir araya getiriyor[FLT 1:0)[Döneticileri kontrol etmek için izin veriyor.[Döneticileri kontrol etmek için, kontrol etmek için bir düğmeye basıyor.

Diğer Automakers ve Tier-One Tedarikçiler

Hyundai, Genesis G90'da jest kontrolü tanıttı, Avrupa ve Valeo gibi bir kombinasyon kullanarak, daha küçük otobatörler çözümü sıfırdan inşa etmeden entegre edebilir.Bu platformlar genellikle IR, ultrasonik ve kapasitif yakın sensörleri birleştirir.) Bu platformlar genellikle IR, ultrasonik ve kapasitif yakın sensörler)

Karşılaştırmalı Kullanıcı Deneyimi Deneyim

Ortalama kontrol araçları alternatiflere karşı nasıl yapılır? Aşağıdaki tablo (bir anlatı özeti olarak gösterilir) anahtar ticaret noktalarına “19 Main Street’e kadar uzanan karmaşık komutlar için işaret eder. ancak havalimanları ile mücadele eder ve sosyal olarak tekrarlanan eylemler (hazırda, takip edilen menüler için kesin bir kontrol sunar.)

Güvenlik ve Ergonomi: İlk Sürücü

Aklışın kontrol edilmesi için başlıca gerekçe güvenliktir. Ulusal Oto Trafik Güvenliği Yönetimi (NHTSA), sürüşün ABD'de yılda yaklaşık 400.000 yaralanmaya neden olduğunu tahmin ediyor. Geleneksel dokunuş ekranları, bu güvenlik avantajı, etkileşim başına 1.5 ila 2.5 saniye sürüyor - otoyol hızına 30 ila 50 metre seyahat etmek için zaman harcıyor.Gesture kontrolü, iyi tasarlanmışsa, sürücüyü basit el hareketlerini ileriye götürmeye izin veriyor.

Ergonomik düşünceler de sistem tasarımını kullanıyor.En iyi el bölgesi, sürücünün elinin tanımada olup olmadığını tespit etmek için sürücü izlemeden ulaşılmalıdır. İdeal olarak, jestler merkezi kolrest veya direksiyona geri çekiliyor, kas yorgunluğunu azaltır. Automakers sık sık sık sık sık sık sürücü izleme kameraları kullanması gerekir; ayrıca sürücünün elinin tanınmasında ve jestlerin mevcut olduğunda ince görsel göstergeler sağlayabilir.

Başka bir güvenlik boyutu, saldırganın kontrolüne karşı çıkmasıdır. Önücü bir jestinaj, radyo istasyonunu değiştirebilir veya navigasyon rehberliğini iptal edebilir, karışıklıklara neden olur.Bu nedenle, çoğu üretim sistemleri “okuyucu” bir durumu gerektirir - sürücü ilk olarak komut gerçekleştirmeden önce bir saniyenin bir kısmını hareket ettirmeye devam etmelidir.

Anahtar Zorluklar

Sözcülüğe rağmen, jim kontrollü HMI, otoi üreticilerin ele almaya devam eden birkaç kalıcı zorlukla karşı karşıya.

  • [FONT:0)Environmental yetim edilebilirlik:) Güneş ışığı aşırı uçabilir IR sensörleri, ağır eldivenler veya kalın kış ceketleri el algılama doğruluğunu azaltırken, sistemler farklı kullanıcıların derisine, mücevherlere ve farklı el boyutlarına adapte edilmelidir.
  • [FONT:0) “Midas dokunuşu” problemine göre:), Bir bağlantı arayüzünden ödünç alınan bir terimdir, bu, kasıtlı bir jest ve doğal bir el hareketi arasındaki ayrımın zorluğu anlamına gelir. Örneğin, dişli değiştiriciye ulaşmak yanlış bir komut olarak yanlış yorumlanabilir.
  • [[Dönetici beklentileri ve eğriliği: [Dönetici: 0,4] Erken kabul edilenler bir dokunuş ekran veya fare gibi davranmayı beklerler - aslında, jim algılamanın doğal geç kalmışlığı vardır (50-150 ms) ve farklı kültürlerde tutarlı bir performans gerektirir ve birkaç sinir bozucu denemeden sonra özelliği terk etmek zor.
  • [FONT:0) Ön tasarım entegrasyonunda:[Döneticiler kabini karıştırmaksızın düşünülmelidir. Bazı oto üreticileri bir ağ panelinin arkasındaki sensörleri gizler, ancak bu doğruluk azaltılabilir. Diğerleri bunları yüzen ekranlarla araç yerleştirme seçeneklerine entegre edebilir.
  • [FONT:0]Privacy endişeleri: [Dönetici: Kabindeki Kameralar, hatta derinlik sensörleri, veri gizliliği sorunlarını gündeme getiriyor. Sürücüler bir kameranın el hareketlerini seyretmekten rahatsız olabilir. Automakers, açık havuz seçenekleri ile şifreli olarak depolamalıdır ve hiçbir şekilde bulut sunucularına aktarmamalıdır.

AI ve Machine Learning'in Rolü

Yapay zeka, bu zorlukların çoğunu aşmak için anahtardır. Makine öğrenme modelleri, aracın tersine döndüğünüzde, sadece en yaygın yirmi jesti tanımadığını kabul etmek için kaydedilen sürücü etkileşimlerinin büyük veri setlerinde eğitilebilir, bu bağlamdaki yanlış pozitifleri azaltır ve sistem daha fazla “insan” hissetmesini sağlar.

Kişiselleştirme, daha geniş bir AI odaklı bir ilerlemedir. Sistem, her sürücünün alışkanlık hareketlerini öğrenebilir ve jestle tanıma eşlerini uygun şekilde ayarlayabilir. Sistem, jeste'yi kullanan bir aktivasyon bölgesine sahip olabilirken, daha küçük hareketleri kullanan diğer premium markalar bunu tamamen düşük maliyetli radar sensörleriyle keşfeder.

AI ayrıca sürekli hava güncelleştirmelerini sağlar. tıpkı Tesla'nın Autopilot yazılımı OTA güncellemeler yoluyla geliştirdiği gibi, birkaç otomatik üretici şimdi mevcut araçlar için gelişmiş jest tanıma modellerini mevcut araçlara itti.Bu, 2023 yılında satın alınan bir araba, herhangi bir donanım değişikliği olmadan, tüm hataların performans gelişimini azaltabilir.

Future Yol ve Entegrasyon

Önümüzdeki, jim kontrollü HMI izolasyonda bulunmayacak. Bir sonraki otomotiv kokpitleri nesli, asimetrik bir etkileşim modeline sahip olacak ve iki parmağı havada ölçen sistem, tam olarak sürücünün aradığı yerdeki birleşik girişleri yorumlamaktadır.Bu multimodal etkileşimi doğal bir şekilde güvenli bir şekilde sağlar: bir kanalda bir sürücü görünümü belirsiz (sessiz) ise, bir hatayı onaylayabilir.

Artırılmış gerçeklik (AR) kafa görüntüleri daha fazla hareket kontrolü dönüştürecektir. Boş alanda sigorta yapmak yerine, sürücüler rüzgarın önünde yüzen sanal düğmeleri veya menüleri görecekler. Bir sanal “anma çağrısı” düğmesine doğru bir nokta hareketi, eylemi tetikleyecek.Bu konsept, zaten Jaguar Land Rover ve BMW'den gelen araçlarda gösterilen, jest sensörünün fiziksel olarak bulunduğu yere götürür.

Haptic geri bildirimler de daha büyük bir rol oynayacak.Mevcut sistemler genellikle orta havadaki bir hataya (bir jant kümesine kısa bir ikon) veya bir ekran kontrol etmek için gerekli olan bir uygulama aşamasındadır.Bu tür sistemler Tokyo ve Daimler'in inovasyonuna kadar olan yerlerde hala araştırma aşamasındadır.

Son olarak, erişilebilirlik, jest kontrol yeniliklerinden muazzam ölçüde faydalanıyor. Sınırlı el hareketliliği olan sürücüler tek parmaklama veya palmiye tabanlı jestler kullanabilir, prosthetic el kullananlar, kızılötesi yansıma imzaları yoluyla konaklanabilirler. Future düzenlemeleri, otomatik sürücülerin erişilebilirlik ve jest kontrol yöntemleri sağlamasını gerektirir - ses ile uzun süre - kapsayıcı HMI tasarımının bir temel taşı olacaktır.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Gesture- kontrollü HMI, sürücü güvenliği ve rahatlığı için anlamlı bir katkıda bulunan lüks bir romandan evrim geçirdi.Bu sistemler olgunken, sürücülerin dikkat edilmesi ve entegrasyon devam etmesi, yörünge açık: modern otomotiv kokpiti giderek daha fazla iletişimsiz hale gelecektir. Automakers ve tedarikçiler, bir şarkının tüm aracı arayüzünü güvenilir ve sezgisel hale getirmek için yoğun bir şekilde yatırım yapıyor.