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文档简介

产品创新可感知特征-设计师/用户认知差异与愉悦平衡引导方法研究由于用户心智模型和专业训练背景差异,用户在理解、感知、表达可感知特征方面和设计师存在差异,因而在表达需求过程中存在信息失真,从而影响设计师理解用户对车载人机交互系统(HMI)的需求。随着交互设计和情感计算技术的发展,从多种生理信号获取用户对车载人机交互系统的体验状态,结合心理量表判断用户对车载HMI的形态、功能、交互方式的可感知特征愉悦度状态,已成为智能汽车研究的前沿技术。本文以用户的主观感受为参照,采集了模拟驾驶状态下设计师/用户(共42名被试)对肌电、心率、血氧、心率、血液容积图信号,通过定性定量相结合的方法建立产品创新可感知特征-设计师/用户脑认知愉悦的认知模型。运用K最近邻算法(KNN)、支持向量机(SVM)模式识别算法分别对多种生理信号进行模式识别,提取了肌电(EMG1、EMG2)、心率(HR)、血氧浓度(OXI)、血液容积图(PPG)五种生理信号的时域特征,包括最大值、最小值、中值、方差、标准差、样本熵、小波包能量等80个特征。对用户模拟驾驶任务过程的情绪心理负荷和体力负荷进行了识别,通过时域特征情绪识别率分别达76.19%,71.43%。通过样本熵特征的情绪识别率分别达到了80.95%和76.2%;用KNN方法对体力负荷的识别率达到了95.24%,对脑力负荷的识别率达到80.95%。提出了生理数据结合心理问卷洞察用户体验的方法。通过权重分析,特征提取,特征识别,解码生理信号中隐藏的用户体验感受,建立可感知特征到用户体验的映射关系。通过测试、理解用户对产品创新设计表达可感知特征的体验,建立设计师与用户对创新可感知特征的脑认知模型。设计了运动型多功能车(SUV)实车的眼动观察实验(89名被试)。综合运用了可穿戴式眼动仪和语义差分量表,对设定的兴趣区观察,采集眼动数据。通过注视时长、注视次数、兴趣区热点图的结果分析,说明了设计师和用户对可感知特征体验的差异主要是关注区域的不同,以及两个群体对语义词汇理解的差异,指明了可感知特征低愉悦度的判别方法。建立了设计师与用户脑认知差异特征向量映射模型。初步探明设计师与用户脑认知差异形成原因,提出了针对低愉悦度产品创新设计表达可感知特征的设计师-用户脑认知愉悦平衡引导方法,通过某车中控台的可感知体验测试和愉悦引导的实验(共77名被试),找到设计师和用户对可感知特征的理解差异,验证了方法在实际使用过程中是如何借助材质体验机提升可感知度,缩小设计师/用户感知差异,指导设计的改进提高。提出了脑电数据和正性负性情绪量表(PANAS)、美国航空航天局任务负荷指数量表(NASA-TLX)相结合的用户/设计师可感知差异识别方法,并通过车载数字仪表盘实验对比测试(36名被试),比较了设计师和用户观察不同数字仪表盘的平均波形的差异波、脑地形图,建立可感知特征和脑电信号的对应关系。差异波的分析结果表明:设计师和用户的认知差异,在大脑顶叶(P3\P4\P8)和左侧枕

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