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一脸嚣张的Apollo IE
相信大家看到进博会中的Apollo IE都会有很深刻的印象，只能说汽车设计师越来越放飞自我了~ 相对于传统汽车更注重汽车的“皮囊”，新时代的智能汽车可以说更加侧重汽车“灵魂”的探索，让汽车变得更“聪明”、更懂你。
这就让汽车新型交互方式的探索变得尤为重要，设计师、研究人员也是为了赋予汽车“有趣的灵魂”而煞费苦心。今天为大家推荐的这篇文章甚至同时赋予了汽车三个“灵魂”，到底是怎样的呢？一起来看看吧：NAMIDA: Multiparty Conversation Based Driving Agents in FuturisticVehicle。
01
introduction
除了减少工作量和保证安全，考虑司机的社会和情绪状态在驾驶中也是至关重要的。在这方面，尼桑已经实施了一种辅助机器人，以提供更像人类的汽车交互方法，而不是没有灵魂的IVI系统。
此外，麻省理工学院创建了一个友好的助手AIDA，提供个性化的交互服务。AIDA可以在开车的时候确定司机需要的相关信息，并在最合适的时间用合适的表情表达出来。AIDA可以通过语言和肢体动作与司机进行交流。
然而，所有的上述系统都使用人和汽车之间的一对一交互，不能充分减少工作负载。由于驾驶员在试图将注意力集中在道路上时，仍然需要与上述系统进行交互以获得他们所需要的指令，因此分心是不可避免的。
我们可以想象这样一种驾驶环境，它需要较少的注意力来获取信息，并能够与驾驶员进行情感互动。所以可以考虑将多方对话方法应用到一个创新的驾驶代理界面上，以传递关于车外的信息(比如观光地点、最佳餐厅、道路状况等)，并通过这种方法提供社交功能。
通过多方对话，用户不必参与对话；而其他参与者之间的讨论可以通知该用户。此外，用户可以随时加入对话，获取更多信息。有研究证明多方通话可以(1)对话变得更加生动，(2)使各种交互控制变得可能(3)口语对话系统的新应用范围有可能扩大。此外，Mawari还设计了一个互动的社交媒体，用于发布信息(如新闻等)。Mawari界面由三个机器人组成，进行多方对话，减少了用户的工作量。
为了减少工作负担，并提供社交和愉快的车内环境，这篇文章结合以上研究提出了NAMIDA的设计方案，一个带有三个智能社交界面的应用于未来汽车的仪表板,它能够通过开展多方对话对司机提出合理的建议,同时通过建立机器人和司机之间的社会关系提供愉快的驾驶体验。
02
NAMIDA
NAMIDA界面本身会进行多方对话，使驾驶员无需参与对话即可获取外部信息(如观光地点、最佳餐厅等)。多方对话的内容是由外部信息提供的，来让驾驶员了解附近环境。多方对话的内容包括提问、给出一致的答案以及在NAMIDA界面之间的讨论过程。基于双方(司机和NAMIDA)信任的社会和情感状态，给车内带来了更多的愉悦和社交环境。
NAMIDA的圆形设计是为了展现面部表情。所有的NAMIDA都放置在一个通用的基座上，这个基座正好适合汽车的仪表盘。每个NAMIDA都有一个自由度来左右移动他们的头。
用三种不同的颜色(红、绿、蓝)来区分每个NAMIDA的眼睛((1)明智的(2)无知的(3)合作的)，通过不同的声音来暗示每个NAMIDA都有不同的性格。当其中一人开始说话时，另外两人把头转向说话人，来把重焦点转移到正在说话的NAMIDA上。
03
NAMIDA 交互框架
在多方对话中，可以定义参与者的四个主要角色，分别是主讲人（Speaker）, 副讲人（Address）,聆听者（Side Participants）, 和旁观者（Bystanders）。聆听者在是在等待对话的参与，而旁观者在这一阶段不参与到对话中。这些角色在对话中是会轮换的。
通过以上原则，当司机不需要回答或回应对话时，另一个参与者（也就是其中一个NAMIDA）会承担起组织对话的责任。只要驾驶员的角色仍然是一个旁观者，NAMIDA界面就会以一种富有成效的、能考虑到上下文感知交互的特性方式，使驾驶员能够通过倾听对话做出决定。
当驾驶员主动参与到对话中，角色就会转变为主讲人、副讲人以及聆听者三者其中一个，而在司机不参与对话时会作为旁观者。NAMIDA的话语生成体系包括眼睛形状、身体动作以及话语生成架构共同构成。
04
实验部分
实验方法：
在两个会话(1- NAMIDA和3-NAMIDA)中测量工作量、主观印象(如社会联系)、多方对话的影响、社会互动和依赖程度5方面。
在1-NAMIDA界面中，参与者聆听由直接信息组成的单向对话。
在3-NAMIDAs界面中，参与者倾听多方对话，包括提问、给出答案和进行讨论。
在这两种情况下，系统都使用上下文感知的交互。
实验参与者：
将14名参与者(年龄范围在21 - 35岁之间;3女，11男)平分;7名参与者按照一个NAMIDA案例和三个NAMIDA案例的顺序进行实验，而另一半参与者按照三个NAMIDA案例和一个NAMIDA案例的顺序进行实验。
实验过程：
在实验中，每个参与者坐在模拟汽车的环境中，如图8所示，通过观看墙上投射的驾驶模拟来模拟驾驶。NAMIDA界面动画显示在仪表板左侧的一个小屏幕上。每个参与者会进行两个不同的会话(一个1-NAMIDA界面，一个3-NAMIDAs界面)。他们负责倾听两个截然不同的NAMIDA界面，以提高对环境的认识，并记住信息，以便在每次会议结束时对问题给出正确答案。
每一阶段结束后，参与者被要求评估5个关于工作量的问题和6个关于社会关系的主观印象的问题。
实验量表：实验使用驾驶活动负荷指数(Driving ActivityLoad Index, DALI)作为主观评价工具，来评估参与者的认知负荷。DALI(驾驶活动负荷指数)是NASATLX的修订版，适应了驾驶场景下的任务需求，包括，即注意力努力、视觉需求、听觉需求、时间需求和情境压力5个方面。
实验结果：如下图所示，相对于1-NAMIDA，3-NAMIDAs(多方对话)情况下需要较少的视觉(观察道路)和听觉努力(听对话)来理解和记住信息。
同时，基于交互（interaction）和社会联系（social bonding）的主观印象问题显示Q1、Q3和Q6有显著差异。Q1的重要性意味着，多方对话会展现出更人性化的方式。Q3的重要性揭示了从多方交谈中感受到更多的活力。
此外，Q6的重要性表明，多方对话是更加自然的信息传达方式。另一方面，Q2的非显著性影响可以解释为两个系统都足以传达信息。在Q4也没有显著差异，这意味着1-NAMIDA和3- namida给人的感觉几乎是一样的。
结果分析：
总体而言，两种情况(1-Namida和3-Namida)在时间和情境应激需求上无显著差异。因为两个界面在传达信息时都能够建立一个良好的社交驱动环境，这样参与者就不会受到压力去关注时间，因此也不会感到疲劳或沮丧。3-NAMIDAs需要更少的视觉努力，所以可以帮助避免视觉分散(对道路缺乏关注)。
在主观印象问卷中，3-NAMIDAs界面比1-NAMIDA界面更能表现出人性化和自发对话的感觉。这个状态推断，在汽车中创建基于多方的驾驶代理的社会环境是可能的。类似人类的感觉给系统(3-NAMIDAs)远远超过只是一个工具的感觉。
多方交谈的自然交谈方式提供了愉快的驾驶体验。另外，3-NAMIDAs具有较高的动态性，这意味着基于多方的界面显示出更多的逼真性，这将是人机交互研究领域的一个核心贡献。
在未来的工作中，可以在NAMIDA中实现一个用户跟踪机制，在交互式多方对话中使用它，以提高车内的效率和社交性。
Summarize:
这篇文章为智能座舱交互提供了崭新的方向，是在语音交互、车载代理基础上的进一步延伸，并且充分考虑了驾驶情景的交互中司机驾驶的注意力干扰问题。在车载语音交互的问题探讨中，我们可以结合社会学相关知识，更深层次的考虑人在不同对话场景中的心理特征、行为习惯，突破一对一对话的语音交互设计思维。
原文链接：DOI: 10.1109/HRI.2016.7451800
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