高度自动化驾驶下的人机界面设计与人因工程

1/1高度自动化驾驶下的人机界面设计与人因工程第一部分高自动化驾驶下界面信息层次与组织 2第二部分人机交互：语音指令与情感识别 3第三部分视觉引导：增强现实与虚拟显示 5第四部分触觉反馈：振动技术与座椅调适 7第五部分注意力分配：任务驾驶与娱乐系统 8第六部分界面个性化：习惯模式与用户识别 10第七部分紧急干预：手动恢复与警示策略 12第八部分可信度与容错设计：信息可靠性 14第九部分用户培训：新技术适应与教育 16第十部分法律与道德：责任界定与隐私保护 18

第一部分高自动化驾驶下界面信息层次与组织在高度自动化驾驶下，人机界面设计与人因工程的关键性质显得尤为重要。界面信息的层次与组织在这一领域中扮演着桥梁的角色，将自动化驾驶系统的运行状态和决策传递给驾驶员，确保其能够有效地理解和参与驾驶过程。

界面信息层次的设计要考虑到信息的重要性和呈现的方式。信息可以分为三个主要层次：主要驾驶信息、辅助信息和状态信息。主要驾驶信息包括车辆的位置、速度、行驶方向等基本数据，这些信息对于驾驶员的实时决策至关重要。辅助信息则涵盖了车辆周围环境的数据，如其他车辆、行人、道路标识等，这些信息有助于驾驶员更好地理解周围的情况。状态信息则反映了自动化驾驶系统的工作状态，如系统是否处于自动驾驶模式、是否需要驾驶员介入等。通过合理的信息层次划分，驾驶员能够迅速获取到所需信息，减少信息过载的风险。

信息的组织也是界面设计的重要方面。基于认知心理学的原则，界面信息的组织应当考虑到人类的信息处理能力和注意力分配。在主要驾驶信息层次中，应突出显示最为关键的数据，如车辆速度和导航指示，以便驾驶员能够在短时间内获取到关键信息。辅助信息则应当以更为自然的方式呈现，如在车辆周围建立虚拟的感知图像，使驾驶员可以在需要的时候查看周围环境的情况。状态信息则可以通过图标、颜色等方式进行展示，以提供对系统状态的清晰了解。

为了确保界面信息的有效传达，界面设计需要充分考虑人因工程的原则。首先，信息的呈现应当简洁明了，避免过多的文字和图标，以免干扰驾驶员的注意力。其次，界面布局应当合理，确保不同类型的信息能够在不同的区域内展示，避免信息混杂。此外，界面元素的大小、颜色等也应当符合人类视觉特性，确保驾驶员能够迅速辨识。针对驾驶员的个体差异，界面还应当提供个性化的设置选项，使驾驶员能够根据自身需求进行调整。

在人机界面设计中，数据的充分支持是不可或缺的。界面信息的设计应当基于大量的驾驶场景数据和驾驶员反馈信息。通过分析驾驶员在不同情境下的信息需求和应对策略，界面设计可以更好地满足驾驶员的实际需求。同时，持续的用户反馈和界面优化也是不可忽视的环节，以保证界面信息的持续优化和适应性。

综上所述，高度自动化驾驶下人机界面设计与人因工程的章节应当关注界面信息层次与组织的设计原则。通过合理的信息层次划分和信息组织方式，确保驾驶员能够迅速、准确地获取所需信息，从而在自动化驾驶系统中发挥更好的驾驶参与和决策作用。这需要基于充分的数据支持，遵循人因工程的原则，持续优化界面设计，以实现高度自动化驾驶系统的安全与效能的双重目标。第二部分人机交互：语音指令与情感识别在高度自动化驾驶的未来愈发临近，人机交互的演变成为了一个备受关注的议题。其中，语音指令与情感识别作为人机界面设计与人因工程领域的两个重要方向，扮演着至关重要的角色，旨在为驾驶员创造更为智能、自然和安全的交互体验。

语音指令是自动驾驶系统中的重要交互方式之一，其通过语音技术实现人与车辆之间的双向通信。在设计语音指令系统时，首要考虑的是语音识别的准确性和稳定性。通过深度学习等技术，语音识别能力得到了极大的提升，但在车辆内部的噪音、驾驶员的口音差异等情况下，系统仍需具备较高的适应性。因此，开发人员需积累大量的语音样本，以确保系统能够准确识别驾驶员的指令。

另一方面，情感识别作为人机交互领域的新兴技术，也开始在自动驾驶场景中得到应用。情感识别旨在通过分析驾驶员的声音、语调、语速等信息，判断其情感状态，以便车辆能够做出更智能的响应。例如，当系统识别到驾驶员疲劳或情绪激动时，可以自动采取安全措施，如调整驾驶模式或提供冷静的语音提示。情感识别技术的应用不仅可以增强驾驶员的安全感，还能够改善驾驶体验，使自动驾驶车辆更具人性化。

在人机交互的过程中，语音指令与情感识别的结合也是值得深入思考的方向。例如，系统可以识别驾驶员不安或疲劳的情感，进而自动提供放松音乐或调整座椅等舒适化措施，从而创造更愉悦的驾驶环境。此外，语音指令与情感识别的整合还可以为驾驶员提供更加智能和个性化的交互体验，增强人机互动的连贯性。

当然，人机交互中的语音指令与情感识别也面临一些挑战。首先，隐私问题需要得到充分重视。在采集驾驶员的语音数据时，保障个人隐私的同时，需要明确规定数据使用和存储的范围。其次，多样性也是一个挑战，不同驾驶员的语音特点和情感表达差异较大，系统需要具备良好的适应性和泛化能力。此外，技术的可靠性和稳定性也是关键，毕竟在驾驶场景中，任何失误都可能带来严重的后果。

综上所述，人机交互的语音指令与情感识别是自动驾驶领域中不可或缺的一环。通过不断的研究和创新，我们可以期待在未来看到更加智能、人性化的交互体验，为驾驶员提供更安全、便捷的驾驶环境。同时，也需注意隐私保护和技术可靠性等问题，以确保人机交互技术的持续发展和应用。第三部分视觉引导：增强现实与虚拟显示在高度自动化驾驶下，人机界面设计和人因工程变得尤为重要，其中视觉引导是至关重要的一部分。视觉引导涉及增强现实（AR）与虚拟显示技术的应用，旨在提供驾驶员与车辆环境之间的无缝交互，以增强驾驶体验、提升安全性和舒适性。

增强现实技术在自动驾驶领域的应用日益广泛。通过使用头戴式显示设备或车辆内部的嵌入式显示器，驾驶员可以获得与道路和周围环境相关的实时信息。例如，虚拟导航线可以在驾驶员的视野中绘制，引导其选择最佳的车道和路线。此外，AR技术还可以显示其他车辆、行人和障碍物的位置，从而帮助驾驶员更好地预测潜在的风险。

虚拟显示技术则通过投影在车辆前方的透明屏幕上，向驾驶员展示各种信息。这些信息可以包括车速、导航指示、交通标志、环境数据等。通过将这些信息直接投影在驾驶员的视野中，驾驶员无需将视线从道路上移开，就能够获取所需的信息，从而减少驾驶员的分心情况，提高驾驶的专注度。

在进行视觉引导的设计时，必须充分考虑人因工程的原则。首先，信息的呈现应当符合驾驶员的视觉习惯和认知特点。例如，显示的字体大小、颜色、对比度等要因人而异，以适应不同驾驶员的视觉需求。其次，信息的排布和布局也需要精心设计，以确保驾驶员能够迅速、准确地获取所需信息，同时不影响其对道路环境的观察。

此外，视觉引导还需要考虑驾驶任务的复杂性和驾驶员的认知负担。信息的数量和频率应当控制在适当的范围内，避免信息过载和分散驾驶员的注意力。同时，引导信息应当根据驾驶环境的不同进行智能调整，以确保在复杂交通情况下仍能提供清晰的指导。

为了确保视觉引导的有效性和安全性，设计团队需要基于大量的驾驶行为数据进行模拟和实验。这些数据可以来自实际驾驶场景的记录，通过分析驾驶员在不同情况下的行为和决策，优化视觉引导的设计。同时，还可以借助仿真技术，在虚拟环境中模拟各种驾驶场景，评估驾驶员在不同引导条件下的表现。

综上所述，视觉引导在高度自动化驾驶下的人机界面设计中具有重要作用。通过增强现实和虚拟显示技术，驾驶员可以更好地与车辆环境进行互动，提升驾驶体验和安全性。在设计中应充分考虑人因工程原则，结合驾驶员的认知特点和驾驶任务的复杂性，不断优化视觉引导的呈现方式和内容，以实现更智能、更人性化的人机交互界面。第四部分触觉反馈：振动技术与座椅调适在高度自动化驾驶下，人机界面设计与人因工程发挥着至关重要的作用，以确保驾驶员与自动驾驶系统之间的高效、安全的交互。在这一章节中，我们将聚焦于触觉反馈在人机界面设计中的关键角色，特别是振动技术与座椅调适的应用。

触觉反馈作为人类感知系统的重要组成部分，有助于提供实时的、直观的反馈信息，从而增强驾驶员对车辆状态、环境和系统操作的认知。其中，振动技术作为一种重要的触觉反馈手段，被广泛应用于自动驾驶系统的人机界面设计中。通过在驾驶座椅、方向盘等部位嵌入振动装置，可以向驾驶员传递不同频率、强度和模式的振动信号，从而引导其注意力，提醒其注意重要信息，甚至是警示潜在的危险情况。

座椅调适作为振动技术的重要应用领域，通过对驾驶座椅的设计和调整，实现与驾驶员体型、驾驶习惯的匹配，从而提供更加个性化、舒适的触觉反馈体验。座椅的调适可以包括座椅的高度、角度、坐垫硬度等多个方面的调整，以确保驾驶员在长时间驾驶过程中不会感到疲劳和不适。此外，座椅还可以通过智能传感器来实时监测驾驶员的体态变化，从而根据不同的驾驶情况和状态提供相应的振动反馈，以促进驾驶员的集中注意力和舒适感。

在触觉反馈的应用中，振动技术与座椅调适需要考虑多个因素以确保其有效性和实用性。首先，振动信号的频率、强度和模式应当根据驾驶场景的不同进行优化设计。例如，在紧急刹车的情况下，强烈的短促振动可以迅速引起驾驶员的注意，而在导航指引时，柔和的振动则可以避免驾驶员的不适。其次，座椅调适应当基于人体工程学原理，充分考虑驾驶员的身体特征和需求，以确保座椅的调整范围和方式具有良好的可操作性和适应性。

实际的应用中，振动技术与座椅调适的效果需要经过严格的人机交互实验和测试验证。通过模拟不同的驾驶场景和情境，收集驾驶员的主观反馈和生理数据，可以评估触觉反馈系统在提升驾驶员认知和舒适性方面的效果。同时，还需要考虑驾驶员的个体差异和习惯，以便调整触觉反馈系统的参数和设置，使其更好地与驾驶员的期望和需求相匹配。

综上所述，触觉反馈在高度自动化驾驶下的人机界面设计中具有重要作用，振动技术与座椅调适作为其重要组成部分，能够有效地提升驾驶员的认知、专注力和舒适性。通过深入研究和实践，可以不断优化触觉反馈系统的设计和应用，为未来自动驾驶交通系统的安全性和用户体验提供有力支持。第五部分注意力分配：任务驾驶与娱乐系统在高度自动化驾驶下，人机界面设计和人因工程显得尤为重要。其中，注意力分配是一个关键问题，涉及到驾驶任务和娱乐系统之间的平衡。有效的注意力分配可以提高驾驶安全性和用户体验，而不当的分配可能导致驾驶操作失误和注意力分散。

在自动化驾驶中，驾驶任务与娱乐系统的注意力分配需要精心设计。首先，驾驶任务始终是首要关注的焦点。驾驶员需要时刻保持对道路状况的感知，以便在需要时能够及时介入。因此，驾驶信息如车速、导航指示、车辆周围环境等必须清晰地呈现在驾驶员的视线范围内，以确保驾驶员能够有效地控制车辆。驾驶任务的注意力分配应尽量避免过多的干扰和信息过载，以保持驾驶员对道路的专注。

然而，在自动驾驶模式下，驾驶员可能会有一些空闲时间。这时，娱乐系统可以成为一个合适的选择，以提供愉悦和娱乐。娱乐内容应当被精心挑选，避免过于刺激或分散注意力的内容。音频娱乐如音乐、有声书等可以是一个相对安全的选择，因为它们不会引起驾驶员视线的移动，同时也不会干扰驾驶任务。然而，视频娱乐如电影、视频游戏等可能引起视觉注意力的偏移，因此在自动驾驶模式下应当谨慎使用。

在注意力分配的设计中，技术的角色不可忽视。例如，头部显示器（HUD）技术可以将驾驶相关信息投影到驾驶员的视野中，避免驾驶员需要低头看仪表盘，从而减少驾驶分心。另外，眼动追踪技术可以监测驾驶员的视线焦点，当驾驶员分散注意力时，系统可以通过声音提示或轻微的震动来提醒驾驶员重新关注驾驶任务。

为了更好地平衡驾驶任务与娱乐系统的注意力分配，人因工程的方法必不可少。人因工程专家可以通过人机界面的设计和用户研究来评估不同设计方案的效果。用户行为数据和生理指标可以用来衡量注意力分配的效果，例如，驾驶员的反应时间、眼动数据等。这些数据可以帮助优化界面设计，使驾驶员在驾驶任务和娱乐系统之间更加流畅地切换，而不会影响驾驶安全。

总之，在高度自动化驾驶下，注意力分配是一个综合考虑驾驶任务和娱乐系统的复杂问题。通过合理的界面设计、科学的人因工程方法和先进的技术手段，可以实现有效的注意力分配，提升驾驶安全性和用户体验，为驾驶员创造更加愉悦和安全的驾驶环境。第六部分界面个性化：习惯模式与用户识别在高度自动化驾驶下，人机界面设计与人因工程显得尤为重要。其中，界面个性化是一个关键议题，涉及到习惯模式与用户识别，以优化用户体验和驾驶安全。本章节将就此主题进行深入探讨。

1.习惯模式与用户识别的意义：

习惯模式是指个体在长期的生活和工作中所形成的固定的行为方式和认知模式。在高度自动化驾驶的情境下，乘车者往往会产生各种驾驶的习惯，如座椅调整、音量设置、导航偏好等。界面个性化可以基于乘车者的习惯模式，实现更符合其期望的操作方式，从而提升用户满意度。

用户识别则涉及到从多种信息源中识别出乘车者的身份和偏好。这可以通过面部识别、声音识别、手势识别等技术手段实现。准确的用户识别可以帮助系统为每位乘车者提供个性化的驾驶环境，从而增强乘车者的舒适感和亲和力。

2.界面个性化的设计原则：

a.个性化适应性：界面应该根据乘车者的习惯和识别信息，自动调整界面布局、显示内容和操作方式。例如，如果系统识别出乘车者是一位常驻城市的商务人士，界面可以自动显示最常用的导航地点和联系人。

b.信息融合：界面应该将乘车者的个人信息与车辆的状态信息融合，为乘车者提供实时、个性化的驾驶辅助。例如，如果系统检测到乘车者偏好安静的驾驶环境，可以自动降低车内音响的音量。

c.可定制性：用户应该有能力自定义界面的某些方面，以满足个人化的需求。这可以通过提供界面主题、颜色、布局等可调整的选项来实现。

3.数据驱动的界面个性化：

界面个性化需要大量的数据支持，包括乘车者的习惯数据、识别数据以及与驾驶环境相关的数据。这些数据可以通过车辆传感器、智能手机等设备收集。借助机器学习和数据分析技术，系统可以从数据中提取模式和规律，从而更准确地为乘车者提供个性化的界面体验。

4.融合人因工程的考量：

在界面个性化设计中，必须兼顾人因工程的原则，确保个性化不会导致分散注意力、增加认知负担或降低驾驶安全性。界面的布局、颜色、字体等要符合人类视觉和认知的特点，避免产生混淆和疲劳。

5.实际应用与未来展望：

界面个性化在高度自动化驾驶领域已经开始得到应用，但仍然需要不断的研究和探索。随着人工智能、生物识别技术等的不断发展，界面个性化将更加智能化和精细化。未来，我们可以预见，乘车者将能够通过简单的手势、眼神等方式与车辆进行互动，实现更加自然和个性化的驾驶体验。

综上所述，界面个性化在高度自动化驾驶中具有重要的意义。通过充分考虑习惯模式与用户识别，设计合理的界面个性化策略，可以提升驾驶体验的舒适性和便捷性，同时确保驾驶安全。这一领域的研究与实践将不断推动驾驶技术的发展和创新。第七部分紧急干预：手动恢复与警示策略在高度自动化驾驶系统下，人机界面设计与人因工程发挥着重要作用，尤其在紧急干预情况下，如何进行手动恢复与警示策略的设计至关重要。本章节将就此主题展开讨论，以确保驾驶员在紧急情况下能够有效地进行干预，保障驾驶安全。

1.手动恢复策略设计：

在高度自动化驾驶下，驾驶员可能需要在系统出现异常情况时进行手动恢复，这要求人机界面设计应该清晰明了，使驾驶员能够迅速理解并采取行动。以下是一些手动恢复策略的设计原则：

1.1清晰的警示与提示：当自动驾驶系统检测到异常情况时，应该立即通过视觉、声音等方式向驾驶员发出明确的警示和提示，以引起其注意并促使其采取行动。例如，使用醒目的图标、颜色和闪烁效果来吸引驾驶员的目光。

1.2告知当前状态：界面应该清楚地显示当前车辆状态，包括车速、位置、周围环境等信息，以帮助驾驶员做出正确判断。同时，还可以提供有关故障或异常的简明解释，以增强驾驶员的理解。

1.3易于理解的控制方式：手动恢复过程中，界面应该提供简单直观的控制方式，例如按钮、旋钮等，以便驾驶员快速进行操作。重要控制选项应该易于区分，避免混淆。

1.4分阶段指导：如果手动恢复过程需要多个步骤，界面可以设计为分阶段引导，每个阶段都有明确的指示和说明，确保驾驶员按照正确的顺序执行操作。

2.警示策略设计：

除了手动恢复，警示策略也是确保驾驶员能够在紧急情况下采取正确行动的重要一环。以下是一些警示策略的设计原则：

2.1分级警示：根据异常的严重程度，设计不同级别的警示。对于轻微的异常，可以采用柔和的警示方式，而对于严重的紧急情况，则应使用更为强烈的警示，以引起驾驶员的高度注意。

2.2可感知的警示：警示应该通过视觉、听觉等感知方式传递给驾驶员。例如，使用闪烁的红色图标和紧急声音信号，以增强警示的效果。

2.3警示与信息平衡：警示信息应该尽可能简洁明了，避免过多的技术术语，以确保驾驶员能够快速理解警示内容。同时，也可以提供相应的详细信息供驾驶员查阅。

2.4警示的时机与频率：警示应该在恰当的时机触发，避免频繁触发过多的警示，以免干扰驾驶员正常驾驶。对于持续存在的异常情况，可以采取适度间隔的方式进行警示。

综上所述，高度自动化驾驶下的人机界面设计与人因工程在紧急干预方面需要充分考虑驾驶员的认知特点和行为习惯，通过清晰明了的警示与提示，以及易于理解的手动恢复策略，帮助驾驶员在紧急情况下采取正确行动，保障驾驶安全。通过合理的界面设计，能够减少驾驶员的压力和焦虑，提高驾驶员对系统的信任度，从而更好地实现高度自动化驾驶的目标。第八部分可信度与容错设计：信息可靠性在高度自动化驾驶系统中，人机界面设计与人因工程的重要性不言而喻。其中，可信度与容错设计是确保驾驶员对系统信息准确性和系统在异常情况下的应对能力的关键方面。信息可靠性在驾驶任务中具有至关重要的作用，而容错设计则是应对不可避免的系统故障和意外情况的手段。本章节将探讨在高度自动化驾驶下，人机界面的可信度与容错设计原则，以及相关的信息可靠性保障措施。

一、可信度设计：信息可靠性保障

可信度设计旨在确保驾驶员对系统信息的准确性和可靠性。在高度自动化驾驶中，驾驶员需要明确了解系统的状态、行为和预测，以便在必要时进行干预。以下是提升信息可靠性的关键策略：

清晰的界面呈现：界面应当以直观、易懂的方式呈现车辆状态、周围环境和系统决策。图标、颜色、文字等元素应当在各种光照和视角条件下保持清晰可辨。

一致性和标准化：界面元素的排列和符号的使用应当遵循一致的标准，减少驾驶员在不同车型或场景下的学习成本，并降低信息误解的风险。

及时更新和反馈：界面应当实时更新车辆状态，如位置、速度、行驶方向等。同时，及时的反馈机制能够让驾驶员了解系统的决策和执行情况，增强其对系统的信任感。

透明的决策逻辑：界面应当向驾驶员展示系统的决策逻辑和推理过程，使其能够理解系统为何做出特定决策，从而减少不确定性。

二、容错设计：应对系统故障和异常情况

容错设计旨在确保驾驶员在系统故障和异常情况下能够安全、有效地接管控制，并防止由于系统失效引发的事故。以下是提升容错性的关键策略：

驾驶员监控要求：驾驶员在自动化模式下仍需保持对道路和环境的监控，以便及时应对突发情况。系统应当确保驾驶员能够在短时间内接管控制。

适度的提前预警：系统应当提前通知驾驶员系统将从自动化模式切换到手动模式，以便驾驶员做好准备。预警信息应当明确、醒目，避免造成驾驶员注意力分散。

人机协作策略：系统应当设定明确的条件，当系统无法应对当前情况时，要求驾驶员接管控制。同时，驾驶员也应当了解何时可以放手，使人机之间的过渡平稳。

灵活的紧急操作：界面应当提供紧急情况下的手动操作方式，确保驾驶员能够应对各种未预料到的情况。

在高度自动化驾驶下，人机界面设计与人因工程的可信度与容错设计至关重要。信息可靠性保障能够增强驾驶员对系统的信任，使其能够有效地与系统协同工作。容错设计则是系统故障和异常情况下的最后防线，能够减少事故风险，保障驾驶员和乘客的安全。综合而言，高度自动化驾驶下的人机界面设计需要在可信度与容错性方面找到平衡，以实现安全、高效、舒适的驾驶体验。第九部分用户培训：新技术适应与教育在高度自动化驾驶技术迅速发展的背景下，人机界面设计与人因工程在车辆用户培训中扮演着重要角色。新技术的引入要求我们重新思考用户培训的策略，以确保用户能够高效、安全地适应和操作新的自动驾驶系统。本章节将详细探讨用户培训在高度自动化驾驶下的重要性、培训内容的设计原则以及教育方法的优化。

1.用户培训的重要性

用户培训在高度自动化驾驶系统中具有关键作用。由于自动驾驶技术的复杂性，用户需要逐步适应新的驾驶模式和界面操作。培训有助于减少用户因误解或不熟悉操作而产生的安全风险。此外，充分的培训还可以提高用户对自动驾驶系统的信心，从而促进其积极参与和使用。

2.培训内容的设计原则

2.1渐进式学习

培训内容应该以渐进式学习为基础，逐步介绍自动驾驶系统的功能和操作。从最基础的操作开始，如启动和停止，逐步引导用户学习更高级别的功能，如自动变道和自动泊车。通过分阶段的学习，用户可以更好地掌握系统的各项功能。

2.2强调安全意识

培训课程应该强调安全意识，使用户了解在自动驾驶模式下仍然需要保持警惕，随时准备接管控制。用户需要清楚地了解自动驾驶系统的局限性，以避免过度依赖和不当操作。

2.3互动式体验

培训内容应采用互动式的教育方法，例如模拟驾驶练习、虚拟现实体验等，以便用户能够在实际操作中学习。这有助于提高用户的参与度和学习效果。

2.4用户个性化

不同用户的驾驶经验和技能各异，培训应考虑到用户的个性化需求。针对不同用户提供定制化的培训内容和辅助指导，以便他们更轻松地适应自动驾驶系统。

3.教育方法的优化

3.1多媒体教学

培训课程可以结合文字、图像、视频等多种媒体形式，以满足不同学习方式的用户需求。多媒体教学可以更生动地呈现信息，提升学习效果。

3.2实地培训

提供实地培训机会，让用户亲自体验自动驾驶系统。这有助于他们更深入地理解系统的工作原理，增加信心，并在安全的环境中练习操作。

3.3虚拟现实技术

利用虚拟现实技术，创建真实驾驶场景的模拟体验，帮助用户在虚拟环境中学习和熟悉自动驾驶操作。虚拟现实可以提供一种逼真的学习环境，让用户更好地理解系统功能。

3.4在线资源与社区支持

提供在线学习资源和社区支持，让用户可以随时获取培训材料并与其他用户交流经验。在线资源和社区可以作为培训的延伸，帮助用户在实际使用中解决问题。

综上所述，高度自动化驾驶下的人机界面设计与人因