Das CICV 2023｜-Seminar „Smart Car Human-Computer Interaction Technology“ wurde erfolgreich abgehalten

In den letzten Jahren hat die kontinuierliche Innovation der Mensch-Computer-Interaktion und der Technologie der künstlichen Intelligenz umfassendere Anwendungsszenarien für intelligente vernetzte Autos geschaffen, Fahrern und Passagieren ein sichereres und angenehmeres Reiseerlebnis geboten und wird die Förderung intelligenter Fahrzeuge beschleunigen Vernetzte Autos der Industrialisierung.

Da die China (Yizhuang) Intelligent Connected Vehicle Technology Week 2023 und die 10. Internationale Jahreskonferenz für Intelligent Connected Vehicle Technology in Peking stattfinden, findet am 17. Mai auch das Seminar „Smart Vehicle Human-Computer Interaction Technology“ statt. Infolgedessen wurde das Treffen erfolgreich abgehalten, um neue Technologien wie Benutzererfahrung, Fahrzeug-Maschine-Verbindung, hybride Mensch-Maschine-Intelligenz und neue KI-gesteuerte Interaktionsplattformen auszutauschen.

Dieses Treffen wurde geleitet von Professor Shen Chuanliang von der Universität Jilin, Professor Song Xiaolin von der Universität Hunan, Assistenzprofessor Lu Chen von der Technischen Universität Nanyang, stellvertretender General Manager von iFlytek, Zhang Wei, Manager für strategische Planung von OPPO während Shen Chuanliang, Professor an der Jilin-Universität, und Hu Chuan, außerordentlicher Professor an der Shanghai Jiao Tong-Universität, jeweils Grundsatzreden für diese Konferenz hielten. Viele Zuhörer aus Universitäten, Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus der Industrie aus dem ganzen Land nahmen an dieser Konferenz teil.

Song Xiaolin, Professor an der Fakultät für Maschinenbau und Fahrzeugtechnik der Hunan-Universität, veröffentlichte einen Grundsatzbericht zum Thema „Mehrdimensionale Bewertung von Systemen zur gemeinsamen Steuerung von Mensch und Maschine und zum autonomen Fahren unter Berücksichtigung interaktiver Verhaltensweisen“ und Gemeinsame Fahrerinteraktion Gemeinsamer Steuerungsstrategieentwurf für Verhalten und Mensch-Maschine-Steuerungsautoritätszuweisungsstrategieentwurf basierend auf Fahrsicherheitsfeldern und Spieltheorie. Er sagte: Den Forschungsergebnissen nach zu urteilen, sind der Grad der Intervention und das Fahrrisiko geringer als ohne Berücksichtigung, was zeigt, dass die Kontrolle und der Kooperationsmechanismus wirksam sind. Gleichzeitig wurde das „User Adaptability Assessment Model for Autonomous Driving System Roles“ unter drei Gesichtspunkten eingeführt: Beschreibung der Übernahmekritikalität, Änderung des Vertrauens und Aufbau des Fahrervertrauensmodells in der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit Je mehr Übernahmen stattfinden, desto größer wird das Risiko, wenn das System kompetent ist. Je länger die Übernahmezeit ist, desto geringer wird auch das Vertrauensniveau.

Nanyang Assistenzprofessor Lu Chen, Fakultät für Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik, Nanyang Technological University, Singapur, hielt eine Videorede zum Thema „Hybride Intelligenz von Mensch und Maschine im Hinblick auf den Transport der Zukunft“ von Human- Maschinenkollaborative Systeme und Klassen Die beiden Aspekte des menschlichen autonomen Fahrens wurden eingeführt, und die Architektur des kollaborativen Zwei-Wege-Steuerungsalgorithmus zwischen Mensch und Maschine und der gemeinsame Steuerungsalgorithmus wurden im Rahmen des Mensch-Maschine-Systems gemeinsam genutzt - Unten wurden Module entwickelt, die maschinelle Bildverarbeitungstechnologie nutzen. Überwachen Sie die Aktivitäten des menschlichen Fahrers im Cockpit, indem Sie ein tiefes Modell erstellen. In Bezug auf die Realisierung menschenähnlicher Maschinenintelligenz stellt dieser Artikel vor, wie man mit Methoden des Verstärkungslernens menschliches Fahrverhalten rekonstruieren und modellieren kann. Er sagte: „Er hofft, dass die Ergebnisse zukünftiger interaktiver Vorhersagen genauer verbessert werden können, um nachgelagerte Entscheidungs- und Steuerungsmodule weiter zu unterstützen und die Entscheidungsfindung bei der Planung und Steuerung von Straßentrajektorien sicherer, effizienter und robuster zu machen.“

Zhang Wei, stellvertretender General Manager der Produktlinie für intelligente Interaktion der iFlytek Intelligent Automotive Division, hielt eine Rede zum Thema „New Generation Interaction Cloud Platform for Automotive Scenarios“ und stellte vor, wie man das definiert neue Generation der Fahrzeuginteraktion. Er sagte: Die erste ist die vollständige Definition von Low-Code- und Zero-Code-Markenspezifikationen, die die Low-Code-Entwicklung realisieren kann, die zweite ist die Integration tiefgreifender Verständnisfähigkeiten großer Modelle und die kontinuierliche Reinigung und Aktualisierung von Multi-Code. Modale Interaktionen, damit Fähigkeiten und Liniennetzwerke eine nahtlose Durchdringung erreichen können; der dritte Punkt ist die Offenheit, die eine einheitliche Verwaltung mehrerer Arten hervorragender KI-Fähigkeiten und neuer Ökologie auf der Plattformseite ermöglichen kann, und der vierte Punkt ist eine hohe Effizienz und Flexibilität Definition und Organisation von Full-Link-Dialoginteraktionen und Car-Cloud-Zusammenarbeit unterstützen die Produktdifferenzierung und -innovation. Basierend auf den oben genannten vier Punkten stellte iFlytek das Produkt „Car Interaction Cloud Platform CIVI“ vor, eine Komplettlösung für die Produktentwicklung intelligenter Assistenten, die das kognitive Großmodell Spark und die Entwicklungstechnologie für künstliche Intelligenz integriert, um die Anforderungen intelligenter Assistenten im Fahrzeug zu erfüllen Produkte: Fähigkeitsaggregation, differenzierte Interaktion, nachhaltige Weiterentwicklung und Iteration und andere Servicefunktionen

OPPO Senior Technology Strategic Planning Manager Guo Yi hielt eine Rede zum Thema „Die Zukunft der Integration von Mobiltelefonen und Autos“ und stellte detailliert den aktuellen Stand der Verbindung von Mobiltelefonen und Autos vor , die mögliche Integration von Mobiltelefonen und Autos, Die zukünftige Ökologie von Mobiltelefonen und Autos. Er sagte: Mobiltelefone sind die Erweiterung des Menschen und Autos sind die Erweiterung des Weltraums. Sie sind voneinander abhängig und ergänzen sich. Auto- und Mobiltelefonnutzer, Nutzungsszenarien und Nutzungsdauer überschneiden sich stark. Der Grad der Fragmentierung der Software und Hardware des Autos selbst bestimmt, dass der aktuelle ökologische Aufbau noch einige Zeit in Anspruch nehmen wird. Künftig werden Mobiltelefone und Autos stärker integriert. Sie können sehen, dass das Mobiltelefon die Ökologie des Autos ergänzt. Der zweite Benutzer wird die Dienste des Mobiltelefons und des Autos gleichzeitig nutzen Durch die Integrationslösung werden die ökologischen Mängel des Mobiltelefons und des Autos behoben.

Professor Shen Chuanliang von der Fakultät für Automobiltechnik der Universität Jilin hielt einen Vortrag zum Thema „Forschung zur taktilen Feedback-Technologie in intelligenten Cockpits“, in dem er sich mit den Modalitäten der interaktiven Mensch-Fahrzeug-Information befasste Mechanismus der taktilen Wahrnehmung und taktiles Feedback Der Wirkungsmechanismus, der Mechanismus taktiler Interaktionsformen, taktiles Feedback für autonomes Fahren und die Entstehung der taktilen Feedback-Forschung wurden gleichzeitig ausführlich über den aktuellen Stand der taktilen Feedback-Technologie informiert Darüber hinaus wurden die folgenden Perspektiven für die zukünftige Technologieentwicklung vorgestellt und aktive taktile Feedback-Systeme durch die Entwicklung kontaktloser taktiler Interaktionen auf intelligenten Oberflächen energisch entwickelt;

Hu Chuan, außerordentlicher Professor an der School of Mechanical and Power Engineering der Shanghai Jiao Tong University, veröffentlichte „Research on the Quantitative Model of Trust in Human-Machine Public Driving“, das war Basierend auf der folgenden Vertrauensgradmodellierung und der objektiven Vertrauensgradkonstruktion wurden mehrere Aspekte der modell- und vertrauensbasierten Kontrolle ausführlich erläutert. Um beispielsweise das Vertrauen zu bewerten, werden die physiologischen Indikatoren des Fahrers wie Hautelektrode, EKG, Herzfrequenz, Augenbewegung usw. ausgewertet und der Fahrer wird gebeten, den Fragebogen zu bewerten. Die physiologischen Indikatoren und die vom Fahrer wahrgenommene Risikobewertung werden kombiniert um Merkmalsdefinitionen zu extrahieren und Deep Learning zu nutzen. Die Methode modelliert das wahrgenommene Risiko und schätzt das Vertrauen in Echtzeit. Darüber hinaus wirkt sich auch die externe Umgebung auf den Grad des Vertrauens aus, sodass die Echtzeitschätzung des Vertrauens an das Framework zur Berechnung der Vertrauensverzerrung übertragen wird.

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