自动驾驶与ACC场景中的安全感研究

INFP怡伶设计

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ACC 场景
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。
自动驾驶汽车

• 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ACC 场景
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。
自动驾驶汽车

• 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。
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