智能座舱专题 | ErgoSIM智能座舱车载HMI/HUD人机交互测评解决方案

HMI用户体验设计测评，通过原型设计工具构建高保真交互原型、嵌入虚拟仿真驾驶环境，融合多模态数据采集与智能分析算法，智能评估车载人机界面的可用性、安全性与用户负荷表现等指标维度。

系统可同步采集眼动轨迹、触控行为、生理信号与驾驶行为数据，精准捕捉用户在实际交互中的注意力分布、操作效率与认知状态变化；结合智能化数据分析模块，实现界面设计版本的对比评估、交互风险预警与任务性能反馈，支撑智能座舱、驾驶辅助、人因工程等领域的交互优化研究。

HMI/HUD一体化测评流程

1原型构建与多模态场景仿真

构建高保真的HMI/HUD交互原型，并同步在虚拟环境中设置丰富的驾驶场景——包括城市道路、高速、夜间、恶劣天气等条件，并灵活编辑交通事件（如行人横穿、紧急制动），从而在高度仿真的环境中触发用户与界面的自然交互。

2多通道测评数据同步采集

系统同步采集主客观多模态数据，包括交互数据、行为数据、生理数据、车辆与环境数据，全面捕捉用户交互测评数据。

3多源数据融合与智能可视化分析

借助ErgoLAB人机环境同步平台生成交互热力图、绩效关联报告等多维度可视化结果。通过数据反馈驱动设计迭代，明确HMI/HUD界面在布局、信息层级、交互反馈等方面的优化方向，最终实现用户体验与驾驶安全的双重提升。

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交互原型设计工具

构建高保真可操作交互界面   

通过交互原型设计工具构建仪表盘、中控屏及HUD等车载界面的高保真交互原型，支持手指触控、滑动、语音、多屏联动等多样化交互操作方式。

高保真交互原型借助津发科技自主研发的通讯引擎，实现与真实车载硬件、方向盘、脚踏板等外部设备的控制信号无缝对接。确保原型界面与物理硬件间输入输出的一致性，为后续仿真测试与用户体验测评提供直接可用的交互环境。

HMI/HUD车载信息系统原型设计

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原型设计测评硬件设备

仿真台架构建：嵌入驾驶任务的交互场景验证   

为了在接近真实的驾驶条件下对车载交互界面进行有效测评，同时规避未经验证的原型在实车路测中的潜在风险，因此许多研究人员会通过将原型嵌入高沉浸感虚拟驾驶环境中，观察交互行为对驾驶任务的干扰程度与操作容错范围。

在硬件的选择上，采用津发科技自主研发的柔性驾驶模拟器硬件，包括便携式、球幕式到实车嵌入式等多种仿真台架，可灵活复现乘用车、公交车、危险品运输车等多类车型的交互场景。具备对仪表屏、中控屏等交互组件的柔性调节与集成能力，为人机交互测评研究提供高适配性的仿真工具。

多模态测评设备：采集生理与行为客观测评数据   

在测评设备的选择上，可选择如高精度眼动仪、脑电（EEG）、功能性近红外（fNIRS）、皮电（GSR）、面部表情分析及动作捕捉等专业设备，同步采集用户在交互过程中的多维度生理与行为数据，精准捕捉瞳孔变化、注视轨迹、脑血氧激活水平（HbO/HbR）、心率变异性、皮肤电导响应及情绪负荷等多维度客观指标，全面量化用户的认知状态、注意力分配与情绪反应，为车载人机交互的客观评估提供丰富、可靠的数据支撑。

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原型设计测评软件平台

ErgoSIM驾驶场景编辑与通讯   

在软件的选择上，使用津发科技自主研发的ErgoSIM驾驶场景编辑软件，支持用户自己创建场景、特殊事件。同时搭配HMI设计测评典型测试场景：城市道路与红绿灯环境下的导航输入、行人横穿马路与HMI操作驾驶分心事件、高速驾驶时HUD信息读取负荷、夜间驾驶中控屏亮度/布局干扰情况、驾驶中语音交互的响应与失败反馈分析等多种方案。

通过自主研发的ErgoSIM I/O通讯引擎进行软硬件数据通讯，基于原型工具设计导出的HMI原型及触控屏幕可与软硬件交互，原型可以与虚拟场景中车辆数据或自定义事件交互，HMI原型可以与硬件交互，可以采集硬件状态并控制硬件，实现HMI原型与软硬件数据通讯。

多模态数据采集、分析、统计一体化测评平台   

ErgoLAB人机环数据采集云平台构建了一套结合客观数据与主观感受的全维度交互评估体系，搭建HMI设计测评仿真环境与硬件平台，通过自主研发的ErgoLAB人机环同步云平台进行数据采集。被试通过点击屏幕，触控位置数据与原型AOI组件通过机器视觉动态AOI Mapping映射计算，获取触控交互数据，进行手指轨迹热图、交互轨迹分析、点击、停留、悬浮等多种维度数据采集分析。

支持采集驾驶人数据、道路数据、环境数据、车辆数据、交互数据、行为数据、眼动数据、生理数据、表情数据等多模态客观数据采集。同时ErgoLAB 支持内置SUS、NASA-TLX等数百种主观量表问卷或自定义设计相关实验范式，所有主观数据与客观数据统一整合归档数据库，方便更加科学客观地进行HMI原型设计测评。

通过ErgoLAB人机环同步云平台采集记录的主客观数据建立的数据库，根据测评内容建立指标体系，如主观体验维度：可用性、工作负荷、满意度、易学性、情绪体验；客观行为维度：操作绩效、操作错误率、注释行为、驾驶行为、触控行为、认知负荷、情绪状态、功能反馈等多指标维度，再通过人因智能模型进行智能评估，结合国家标准及行业标准与实验内容，综合统计原型设计测评结果，输出智能可视化报告。

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