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详细介绍
品牌 | 其他品牌 | 产地 | 国产 |
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² 采用真车级四座空间环境、双排四座布局,完整保留真车内饰氛围,为研究主驾、副驾、后排乘员间的交互与协同体验提供了真实实验环境。
² 采用实车操作件进行数据改装,确保方向盘、档杆、按键等所有操控部件的触感和反馈与真实车辆一致,保障研究数据的有效性。
² 半柔性可扩展架构,提供可靠的固定基础框架,并支持强大的柔性选配功能,灵活升级运动平台、视景系统、HMI测评系统和人因硬件。
² 沉浸式视听反馈系统,采用标准配置50寸三连屏提供宽广视野,可选配VR、LED或投影视景实现全覆盖沉浸感,结合多声道音响系统。营造逼真的驾驶氛围。
² 专业的HMI测评与交互研究能力,可选配16寸交互中控屏,专用于对车载信息娱乐系统、应用程序界面、HUD设计等进行可用性测试和用户体验评估。
² 可无缝集成DMS摄像头、眼动仪、EEG脑电、生理记录仪(BIO)、座椅压力垫等所有人因配套硬件,一站式同步采集驾驶行为、生理反应与车辆数据。
尺寸 | 双排四座/B级车尺寸 |
实景系统 | 50寸三连屏电视VR视景/LED/投影 |
外观 | 玻璃钢 |
内饰件 | 与实车内饰一致 |
操作件 | 实车操作件进行数据改装 |
HMI设计测评系统 | 仪表屏幕:12寸仪表屏 交互屏幕:16寸中控屏 |
柔性操作件 | 扶手箱XYZ移动 挡位面板XYZ移动 仪表屏旋转/XYZ移动 中控旋转/XYZ移动 座椅旋转/XYZ移动 |
自由度 | 三自由度/六自由度 |
人因配套硬件 | DMS驾驶人行为监控摄像头 边缘计算终端 眼动/EEG/fNIRS/BIO等 座椅压力测试垫 |
面向汽车厂商用户:
智能座舱用户体验(UX)测评:用于评测新车座舱设计、材质、人机工程学的舒适度和满意度。
HMI/HUD人机交互界面测评:对中控屏幕UI/UX、语音交互、AR-HUD显示效果、操作逻辑进行可用性测试和A/B对比。
驾驶员监控系统(DMS)算法开发与验证:为DMS摄像头提供真实测试环境,用于开发和完善疲劳、分心监测算法。
多乘员舱内体验研究:研究前排操作对后排娱乐、舒适度的影响,以及舱内多屏互动体验。
面向科研用户:
驾驶行为与状态研究:研究主副驾协同、车内交谈等社交互动对驾驶安全的影响;研究多乘员场景下的驾驶员分心与疲劳。
自动驾驶(ADAS)人因研究:研究在自动驾驶状态下,不同座位乘员的信任度、接管意愿和乘坐舒适性。
道路设计与交通工程研究:利用多乘员视角评估道路设施、交通标识的有效性。
人因工程与仿真算法研究:为车辆动力学模型、智能座舱仿真算法提供验证平台。
整体概述
ErgoLAB人机环境同步平台采用多模态数据时钟同步技术,平台可完成完整的实验和测评流程,包括项目管理-试验设计-同步采集-信号处理-数据分析-人因智能评估-可视化报告,支持基于云架构技术的团体测试和大数据管理。
ErgoLAB人机环境同步平台采用主客观结合多模态数据同步采集与多维度验证的方法,数据实时同步种类包含大脑认知数据(EEG/BCI脑电仪与脑机接口边缘计算设备、fNIRS/BCI近红外脑成像仪),视觉数据(Eyetracker眼动仪与视线交互系统),生理数据(生理仪含:GSR/EDA、EMG、ECG、EOG、HRV、RESP、TEMP/SKT、PPG、SpO2),行为观察、肢体动作与面部表情(基本情绪、情绪效价、微表情等)数据、生物力学数据(拉力、握力、捏力、压力…),人机交互数据(包含人机界面交互行为数据以及对应的键盘操作,鼠标点击、悬浮、划入划出等;移动终端人机交互行为数据以及对应的手指轨迹操作行为如点击、缩放、滑动等;VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作拾取、丢弃、控制,VR空间行走轨迹)、以及多类型时空行为轨迹数据采集(包括室内、户外、以及VR环境不同时空的行走轨迹、行车轨迹、访问状态以及视线交互、情感反应、交互操作行为等数据实时同步采集)、以及作业空间及作业环境数据(温度、湿度、噪音、光照、大气压、湿度、粉尘等)等客观量化数据;为科学研究及应用提供完整的数据指标。
将人工智能技术引入人因工程研究工具,人因工程行业更加深度,使得实验环境不会受限于某一种设备或数据指标,采集分析不同典型行业或学科专业的人-机-环境系统交互过程中自然状态下的人类行为数据,获取更接近真实人员状态的数据。平台还提供覆盖科研实验全流程的功能模块,包括项目管理、实验设计、同步采集、数据分析、综合统计和可视化报告,结合ErgoAI人因智能边缘计算平台为多模态人机环境研究提供一站式人因工程+人工智能解决方案。以ErgoLAB人机环境同步平台和ErgoAI人因智能边缘计算平台为核心的多模态同步人因智能解决方案大大提高了实验结果的信效度,同时节省了研究的人力、物力、时间,提高了研究与测评的整体效率。
基于ErgoAI人因智能多元时序算法底座与人因工程人机环境数据库,构建人员特定状态的预训练模型,配合高灵活度的训练方案管理功能,用户能够在统一环境中高效构建和优化模型。 从而实现对人员状态的精准实时评估与预警,如负荷状态、应激状态、疲劳状态、情景意识和注意能力等。
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