情景意識理論在車載AR-HUD設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究

摘要：隨著汽車智能化與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展，AR-HUD（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)抬頭顯示）正逐步成為智能座艙中關(guān)鍵的人機(jī)交互媒介。本文基于Endsley提出的情景意識（Situation Awareness, SA）三層次理論模型，探討其在車載AR-HUD界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用路徑。通過梳理SA在感知、理解與預(yù)測三個層級的功能實(shí)現(xiàn)，分析典型系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)踐，揭示當(dāng)前車載AR-HUD設(shè)計(jì)中在信息呈現(xiàn)、環(huán)境適應(yīng)與人機(jī)協(xié)同等方面的優(yōu)勢與不足。本文指出，盡管現(xiàn)有系統(tǒng)在提升駕駛安全性與交互效率方面已有進(jìn)展，但仍面臨認(rèn)知過載、環(huán)境適應(yīng)性差、缺乏標(biāo)準(zhǔn)化評估體系等挑戰(zhàn)。本文旨在為車載AR-HUD的智能化與人性化設(shè)計(jì)提供理論支撐和實(shí)踐指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：情景意識理論，車載AR-HUD，設(shè)計(jì)應(yīng)用，現(xiàn)狀研究

一、引言

隨著交通系統(tǒng)的智能化升級，車載界面設(shè)計(jì)正面臨從功能性向認(rèn)知友好型轉(zhuǎn)變的迫切需求。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)抬頭顯示系統(tǒng)作為新興的人車交互方式，因其信息直觀性和前向感知能力而受到廣泛關(guān)注。然而，在復(fù)雜駕駛環(huán)境中，信息的過載、呈現(xiàn)方式的失衡，常常干擾駕駛員對環(huán)境的判斷與決策。在此背景下，如何提高駕駛員對所處情境的感知與理解，成為界面設(shè)計(jì)優(yōu)化的關(guān)鍵問題。情景意識理論以其對操作主體在動態(tài)環(huán)境中獲取、解釋并預(yù)測信息的能力建構(gòu)，提供了一種新的認(rèn)知框架。本文試圖引入SA三層次模型，探討其在車載AR-HUD設(shè)計(jì)中的適配機(jī)制與應(yīng)用策略，旨在從認(rèn)知維度重構(gòu)界面邏輯，提升系統(tǒng)的可用性、安全性與智能化水平。

二、情景意識理論和車載AR-HUD概述

（一）情景意識理論的核心框架

情景意識理論最早由Mica R. Endsley于1995年提出，認(rèn)為情景意識由三個層次構(gòu)成：（1）感知環(huán)境元素的狀態(tài)；（2）理解當(dāng)前情境的含義；（3）預(yù)測未來發(fā)展趨勢。該模型強(qiáng)調(diào)信息的動態(tài)處理與認(rèn)知過程的閉環(huán)反饋，適用于需要快速決策和高度集中注意力的操作場景。

情景意識的缺失常常是導(dǎo)致操作失誤的重要原因，研究表明，高效的情景意識可顯著提升操作效率、降低事故率。因此，在設(shè)計(jì)涉及信息展示與人機(jī)交互的系統(tǒng)時，SA理論常被用于指導(dǎo)界面布局與功能優(yōu)先級設(shè)定。

（二）車載AR-HUD的技術(shù)特征

AR-HUD是通過在擋風(fēng)玻璃或特定光學(xué)裝置上疊加虛擬圖像，實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航、警示、車道信息等內(nèi)容的增強(qiáng)呈現(xiàn)。與傳統(tǒng)HUD相比，AR-HUD具有更高的信息整合度與場景對應(yīng)性，用戶無需轉(zhuǎn)移視線即可完成信息獲取，有助于保持注意力集中在前方道路。其功能多集中于輔助導(dǎo)航、危險預(yù)警、盲區(qū)提示等。當(dāng)前主流的實(shí)現(xiàn)技術(shù)包括激光投影、波導(dǎo)成像、視覺融合算法等。

（三）情景意識理論與AR-HUD的關(guān)聯(lián)性

AR-HUD與SA理論在核心目標(biāo)上具有高度一致性，均旨在提高駕駛員對環(huán)境狀態(tài)的認(rèn)知、理解與反應(yīng)能力。通過將SA模型引入AR-HUD界面設(shè)計(jì)，可以指導(dǎo)信息的層級展示與視覺焦點(diǎn)匹配，提升系統(tǒng)對復(fù)雜動態(tài)場景的適應(yīng)性。

例如，第一層級的感知層可通過實(shí)時呈現(xiàn)車速、導(dǎo)航路徑實(shí)現(xiàn)；第二層級的理解層則通過紅綠燈狀態(tài)、車輛距離預(yù)警等實(shí)現(xiàn)；第三層級的預(yù)測層則需基于環(huán)境建模實(shí)現(xiàn)如變道建議、前車剎車趨勢提示等。

三、情景意識理論在AR-HUD設(shè)計(jì)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

（一）信息呈現(xiàn)優(yōu)化策略

AR-HUD系統(tǒng)的設(shè)計(jì)正在逐步吸納情景意識理論的核心思想，尤其是在支持駕駛員感知、理解與預(yù)測能力的界面構(gòu)建方面。

1 感知層優(yōu)化

感知層對應(yīng)于駕駛員對環(huán)境中關(guān)鍵元素的初步識別，AR-HUD在此階段的優(yōu)化目標(biāo)是提高信息的可見性、顯著性與直覺性。

（1）高對比度顯示：為增強(qiáng)駕駛員對關(guān)鍵信息的感知能力，部分AR-HUD系統(tǒng)采用高亮度投影與RGB三基色編碼技術(shù)，將警示區(qū)域以高對比度紅色進(jìn)行視覺突出處理。研究表明，紅色在周邊復(fù)雜背景中具有最強(qiáng)的視覺吸引力，能有效引導(dǎo)注意力集中。

（2）動態(tài)優(yōu)先級管理：現(xiàn)代系統(tǒng)開始引入基于SA狀態(tài)的動態(tài)信息調(diào)度機(jī)制，根據(jù)實(shí)時駕駛?cè)蝿?wù)復(fù)雜度與用戶認(rèn)知負(fù)荷調(diào)節(jié)信息密度。例如，當(dāng)系統(tǒng)檢測到車輛進(jìn)入復(fù)雜路口或高速變道場景時。將臨時壓縮次要信息展示，僅保留路徑指引與碰撞風(fēng)險提示等高優(yōu)先級內(nèi)容。這種策略可有效避免信息過載造成的感知遲滯。

（3）空間透視增強(qiáng)：通過投影透視算法與SLAM（同步定位與建圖）技術(shù)，AR-HUD可將虛擬圖像準(zhǔn)確疊加于現(xiàn)實(shí)道路元素之上，實(shí)現(xiàn)三維空間信息的可視化。該功能有助于駕駛員建立直覺的空間方位感知，尤其在夜間或低能見度條件下具有顯著優(yōu)勢。

2 理解層支持

理解層關(guān)注駕駛員對感知信息的意義建構(gòu)與場景邏輯推演，AR-HUD通過視覺語言設(shè)計(jì)與感知通道協(xié)同，增強(qiáng)駕駛者對當(dāng)前情境的認(rèn)知深度。

（1）語義編碼優(yōu)化：為縮短信息識別與認(rèn)知的時間，系統(tǒng)普遍采用符號化表達(dá)將導(dǎo)航、限速、預(yù)警等信息轉(zhuǎn)化為高辨識度圖形。例如，將“限速80”用黃色數(shù)字圈呈現(xiàn)于視野正前方，使其區(qū)別于其他輔助圖標(biāo)；將車輛偏離路徑以虛線動態(tài)形式標(biāo)注，增強(qiáng)情境表達(dá)的直覺性。

（2）時空關(guān)聯(lián)機(jī)制：優(yōu)質(zhì)的AR-HUD設(shè)計(jì)將信息展示與駕駛環(huán)境建立強(qiáng)耦合關(guān)系，基于車速、位置、行駛方向等時空要素實(shí)時更新內(nèi)容。例如，在進(jìn)入十字路口前系統(tǒng)自動浮現(xiàn)轉(zhuǎn)向提示，并以擬合真實(shí)路面形態(tài)的箭頭引導(dǎo)路徑。

3 預(yù)測層增強(qiáng)

預(yù)測層是情景意識模型中最具挑戰(zhàn)性的部分，目標(biāo)是輔助駕駛員推演環(huán)境發(fā)展趨勢，做出前瞻性操作決策。

（1）實(shí)時數(shù)據(jù)融合機(jī)制：借助ADAS系統(tǒng)提供的雷達(dá)、攝像頭與激光雷達(dá)等多源數(shù)據(jù)，AR-HUD實(shí)現(xiàn)了對周邊目標(biāo)物體的動態(tài)跟蹤與行為識別。如車距變化、行人穿越、盲區(qū)車輛接近等事件可被實(shí)時識別并投射至駕駛視野前方，形成未來狀態(tài)的可視預(yù)測提示。

（2）自適應(yīng)策略優(yōu)化：不同道路場景與駕駛風(fēng)格對應(yīng)不同的顯示需求，系統(tǒng)應(yīng)具備基于環(huán)境動態(tài)調(diào)整內(nèi)容策略的能力。例如，在城市擁堵環(huán)境下弱化導(dǎo)航路徑突出危險提示；而在高速巡航狀態(tài)下，簡化界面僅保留車速與車距信息，減少冗余干擾。

（二）典型應(yīng)用案例分析

1 小鵬-華為“追光全景”

小鵬G7首發(fā)的“追光全景”AR-HUD在導(dǎo)航場景通過空間錨定算法實(shí)現(xiàn)車道級指引，在情景意識理論的應(yīng)用上面，感知階段，通過華為自研LCoS光機(jī)實(shí)時捕捉車輛、行人、交通標(biāo)志等環(huán)境要素，結(jié)合SLAM算法實(shí)現(xiàn)虛實(shí)貼合，確保駕駛員對當(dāng)前路況的精準(zhǔn)感知；理解階段，導(dǎo)航箭頭與車道的空間關(guān)系通過動態(tài)渲染技術(shù)（如車道線顏色變化）直觀呈現(xiàn)，幫助駕駛員快速理解導(dǎo)航意圖；預(yù)測階段，基于ADAS數(shù)據(jù)預(yù)測潛在碰撞風(fēng)險（如前車剎車），通過紅色閃爍框和語音提示實(shí)現(xiàn)未來狀態(tài)的主動預(yù)警。

圖1 小鵬G7追光全景AR車道級導(dǎo)航（圖源小鵬官網(wǎng)）

2 2025款領(lǐng)克08 EM-P

2025款的領(lǐng)克08 EM-P所搭載的AR-HUD系統(tǒng)相較于之前做出了巨大升級。在情景意識理論的應(yīng)用上，感知階段，該AR-HUD支持眼球追蹤聯(lián)動，可以根據(jù)車主的眼球轉(zhuǎn)動情況，自動調(diào)節(jié)畫面亮度、高度等參數(shù)，提升了駕駛者對信息的感知效果；理解階段，將導(dǎo)航箭頭、車道保持體示、前車距離、障礙物預(yù)警等信息以動態(tài)分層方式疊加在真實(shí)道路中，通過色彩編碼（如綠色通行、紅色警示）和動態(tài)箭頭設(shè)計(jì)，強(qiáng)化駕駛員對信息的快速識別與理解；預(yù)測階段，通過紅綠燈倒計(jì)時、前車距離預(yù)警、行人預(yù)警、智能規(guī)劃路線等功能，幫助駕駛者進(jìn)行預(yù)測和決策。

圖2 領(lǐng)克08EM-P AR-HUD界面（圖源網(wǎng)絡(luò)）

（三）現(xiàn)存設(shè)計(jì)缺陷與改進(jìn)方向

盡管AR-HUD系統(tǒng)在感知、理解與預(yù)測層面已初步構(gòu)建起情景意識支持框架，但在當(dāng)前產(chǎn)品與研究中仍存在一些關(guān)鍵性設(shè)計(jì)缺陷。

（1）信息層級結(jié)構(gòu)不清晰

部分AR-HUD系統(tǒng)缺乏清晰的信息優(yōu)先級劃分，導(dǎo)致輔助信息與核心預(yù)警信息視覺層級接近，用戶難以快速區(qū)分。例如導(dǎo)航路徑指引與速度提示圖標(biāo)在視覺上等權(quán)處理，可能在緊急情況下遮擋關(guān)鍵危險警示，降低駕駛反應(yīng)速度。

應(yīng)引入分層信息編碼機(jī)制，采用顏色、透明度、圖層浮動等手段強(qiáng)化關(guān)鍵內(nèi)容的優(yōu)先顯現(xiàn)，如紅色高亮用于緊急預(yù)警，低對比灰色保留背景輔助信息，僅在安全狀態(tài)時呈現(xiàn)。

（2）界面適配性不足

當(dāng)前大多數(shù)AR-HUD顯示布局為靜態(tài)模板，缺乏對不同駕駛環(huán)境、用戶狀態(tài)和車輛動態(tài)的響應(yīng)能力，造成信息使用上的通用性與個性化需求之間的矛盾。例如在高速巡航與城市擁堵中，所需信息類型與密度應(yīng)顯著不同，但實(shí)際顯示常未能有效切換。

（3）交互方式單一

多數(shù)AR-HUD以視覺通道為主，未充分引入其他感官協(xié)同，面對復(fù)雜情境時容易造成視覺負(fù)荷過重。同時，當(dāng)前交互邏輯主要為系統(tǒng)單向推送，缺乏駕駛員對信息內(nèi)容的反饋機(jī)制，不利于形成人機(jī)共識的SA模型。

探索語音交互、觸覺反饋、眼動識別等多模態(tài)人機(jī)協(xié)同機(jī)制，是提升信息通達(dá)路徑靈活性的有效方法；設(shè)計(jì)有限度可調(diào)節(jié)的信息反饋選項(xiàng)，建立駕駛員參與的互動閉環(huán)，有助于提升系統(tǒng)與駕駛員之間的共同情景意識。

四、AR-HUD情景意識應(yīng)用的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢

情景意識理論在AR-HUD設(shè)計(jì)中的嵌入程度日益加深。然而，在實(shí)際應(yīng)用過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，同時也展現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景。結(jié)合當(dāng)前研究與產(chǎn)業(yè)動態(tài)，本文從用戶體驗(yàn)與系統(tǒng)集成等層面，歸納其面臨的主要問題與未來演化方向。

（一）面臨的主要挑戰(zhàn)

1 信息冗余與認(rèn)知過載問題

盡管AR-HUD旨在通過信息疊加增強(qiáng)駕駛認(rèn)知，但在信息呈現(xiàn)密度缺乏精細(xì)管理的情況下，易導(dǎo)致駕駛員注意力分散。尤其在高交通復(fù)雜度場景中，過多圖層可能干擾道路觀察，反而降低SA效率。這與Endsley提出的“信息選擇性過濾”原則相悖，亟需更精準(zhǔn)的動態(tài)信息調(diào)度策略。

2 環(huán)境適應(yīng)性不足

AR-HUD在雨霧、夜間、隧道等低能見度環(huán)境下表現(xiàn)不穩(wěn)定，虛實(shí)融合效果不佳，易出現(xiàn)投影失真或圖像模糊。此外，不同車主駕駛風(fēng)格及認(rèn)知偏好的差異，使得一刀切的信息布局方式難以滿足個性化需求。

3 評估機(jī)制缺失

目前尚無統(tǒng)一、系統(tǒng)的AR-HUD情景意識評估框架，相關(guān)研究多停留在感知精度與用戶滿意度層面，缺乏對SA三層級全流程的定量評估模型。這在一定程度上阻礙了技術(shù)優(yōu)化路徑的科學(xué)決策。

（二）未來發(fā)展趨勢

1 基于認(rèn)知負(fù)荷調(diào)控的自適應(yīng)界面

未來AR-HUD將更側(cè)重人機(jī)協(xié)同中的認(rèn)知負(fù)荷動態(tài)感知，結(jié)合眼動追蹤、腦電反饋等生理指標(biāo)，實(shí)時判斷駕駛員注意力狀態(tài)，自動調(diào)整顯示頻率、圖層密度與圖標(biāo)復(fù)雜度，實(shí)現(xiàn)“認(rèn)知驅(qū)動”下的信息可視化。

2 標(biāo)準(zhǔn)化評估體系建設(shè)

建議構(gòu)建以SA三層級為基礎(chǔ)的AR-HUD交互效果評估體系，涵蓋主觀認(rèn)知體驗(yàn)、行為響應(yīng)指標(biāo)與任務(wù)完成效率等維度，為技術(shù)迭代與設(shè)計(jì)優(yōu)化提供量化依據(jù)。同時，推動行業(yè)聯(lián)合制定AR-HUD界面信息排布與安全提示的通用標(biāo)準(zhǔn)，有助于提升產(chǎn)品一致性與使用安全性。

五、結(jié)論

本文圍繞情景意識理論在車載AR-HUD設(shè)計(jì)中的應(yīng)用現(xiàn)狀展開分析，指出該理論在提升駕駛安全性、交互效率與系統(tǒng)智能化水平方面具有重要指導(dǎo)意義。當(dāng)前技術(shù)發(fā)展雖取得一定成果，但仍存在信息冗余、界面適配性不足、多模態(tài)交互缺失等問題。未來，車載AR-HUD設(shè)計(jì)亟需從“以技術(shù)為中心”轉(zhuǎn)向“以認(rèn)知為中心”的設(shè)計(jì)范式，結(jié)合個體差異、認(rèn)知負(fù)荷、駕駛情境等因素，構(gòu)建更加智能、靈活與安全的人機(jī)交互系統(tǒng)。同時，建立標(biāo)準(zhǔn)化的SA評估機(jī)制，將為AR-HUD的發(fā)展提供理論依據(jù)與工程規(guī)范，推動智能駕駛體驗(yàn)向更高水平演進(jìn)。

文章來源：《新美域》http://12-baidu.cn/w/qk/29468.html