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晃动条件下触摸屏按键设计特征因素的可用性研究 被引量:2
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作者 陶达 张旭 +2 位作者 蔡剑 刘双 曲行达 《人类工效学》 2019年第3期1-7,25,共8页
目的 研究晃动条件下触摸屏按键设计特征因素的可用性。方法 根据人因实验与分析,采用晃动条件(3)×按键大小(4)×按键间距(2)×按键复杂度(4)四因子组内设计方式。受测者(N=24)在不同晃动条件下完成一系列离散和连续触屏... 目的 研究晃动条件下触摸屏按键设计特征因素的可用性。方法 根据人因实验与分析,采用晃动条件(3)×按键大小(4)×按键间距(2)×按键复杂度(4)四因子组内设计方式。受测者(N=24)在不同晃动条件下完成一系列离散和连续触屏按键输入任务。测量指标为触摸屏输入操作的可用性(包括输入绩效和感知任务难度)。实验数据采用重复测量的方差分析方法处理。结果 各晃动条件下输入绩效基本保持一致,晃动条件对感知任务难度有显著影响。结论 按键大小对任务完成时间和感知任务难度有显著影响,而按键间距对输入绩效和感知任务难度均无显著影响。除离散任务的正确率外,按键复杂度对其他任务的输入绩效和感知难度均有显著影响。实验结果对晃动条件下触摸屏按键的设计具有重要参考意义。 展开更多
关键词 人因工程 交互 触摸屏 按键特征 晃动条件 界面 可用性
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AI透明度和可靠性对人-AI协同决策绩效与信任的影响
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作者 王栩金凤 杨奕诚 +1 位作者 李伟涛 张婷茹 《人类工效学》 2024年第2期53-60,共8页
目的探索AI透明度和可靠性对人-AI协同中人的决策行为及信任的影响。方法开展一项人-AI协同收入预测实验,实验采用双因素混合设计,其中AI透明度(低、中、高)为组间变量,AI可靠性(60%、75%、90%)为组内变量,共有54名受试者(男、女各27人... 目的探索AI透明度和可靠性对人-AI协同中人的决策行为及信任的影响。方法开展一项人-AI协同收入预测实验,实验采用双因素混合设计,其中AI透明度(低、中、高)为组间变量,AI可靠性(60%、75%、90%)为组内变量,共有54名受试者(男、女各27人)参与实验。实验收集了人的决策类型(四种情况:正确接受、错误接受、正确拒绝、错误拒绝)、决策时间、信任、决策正确率和AI依从率数据。结果当AI可靠性较高(75%和90%)时,透明度对人的决策影响不显著;当AI可靠性较低(60%)时,更高的透明度提高了人对AI的依从率。只有在AI给出正确建议时依从率才会增加,AI出错时的依从率(即过度依赖)不受透明度影响。此外,透明度对正确拒绝决策类型没有显著影响。结论透明度有助于提高人对AI的正确依赖,且透明度的增加对人识别AI错误的能力并没有显著的提高作用。 展开更多
关键词 机器学习 人机交互 人-AI协同 透明度 可靠性 信任 AI依从率 用户体验
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触摸屏按键特征因素对键盘输入操作可用性的影响 被引量:6
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作者 陶达 袁娟 +2 位作者 刘双 曲行达 陈星宇 《人类工效学》 2016年第5期1-6,共6页
目的研究三种按键特征因素(即按键大小、间距和形状)对触摸屏输入可用性的影响。方法本研究结合人因实验和分析,采用5按键大小×3间距×3形状的组内设计,对触摸屏输入可用性(即输入绩效和使用偏好)进行实验测试,被试为15位在校... 目的研究三种按键特征因素(即按键大小、间距和形状)对触摸屏输入可用性的影响。方法本研究结合人因实验和分析,采用5按键大小×3间距×3形状的组内设计,对触摸屏输入可用性(即输入绩效和使用偏好)进行实验测试,被试为15位在校大学生,采用重复测量的方差分析处理数据。结果按键大小、间距和形状对输入绩效均有显著影响;按键大小和间距、按键大小和形状之间存在显著交互作用;用户偏好可能产生较优绩效的按键设计方式。结论三种按键特征因素的不同设计方式对触摸屏输入的可用性有显著影响。 展开更多
关键词 触摸屏 可用性 键盘 按键 人机交互 产品设计
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智能汽车决策中的驾驶行为语义解析关键技术 被引量:6
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作者 李国法 陈耀昱 +3 位作者 吕辰 陶达 曹东璞 成波 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2019年第4期391-412,共22页
实现对驾驶行为语义的精准解析是进一步提升自动驾驶汽车智能化水平的核心技术之一。该文总结了驾驶行为研究的体系架构;回顾了驾驶行为语义解析发展的4个阶段,包括跟驰及换道模型建立、驾驶模式离线辨识、驾驶模式及意图在线监测、基... 实现对驾驶行为语义的精准解析是进一步提升自动驾驶汽车智能化水平的核心技术之一。该文总结了驾驶行为研究的体系架构;回顾了驾驶行为语义解析发展的4个阶段,包括跟驰及换道模型建立、驾驶模式离线辨识、驾驶模式及意图在线监测、基于无监督学习的语义解析;介绍了4项驾驶行为语义解析关键技术(驾驶模式辨识及预测、驾驶行为智能决策、驾驶风格辨识、驾驶行为语义分割)在国内外的研究现状;介绍了可应用于智能汽车技术研发的语义解析学习算法,包括Bayes网络、隐Markov模型、深度神经网络、强化学习等;讨论了驾驶行为语义解析技术在智能驾驶中驾驶辅助、智能决策、路径规划等方面的应用。 展开更多
关键词 自动驾驶 智能汽车 驾驶行为 语义解析 学习算法 拟人化决策 驾驶辅助 路径规划
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邻车切入工况下前撞预警系统的驾驶人依赖特性 被引量:1
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作者 李国法 赖伟鉴 +2 位作者 廖源 王文军 成波 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2020年第1期36-43,共8页
为提升邻车切入工况下的行车安全,基于驾驶模拟实验平台,研究了驾驶人对前撞预警系统的依赖特性评价方法以改进预警系统的设计。以预警时机(即碰时间TTC)为研究变量,采集了12名驾驶人的实验数据,以制动依赖指数、次任务评分为2项客观指... 为提升邻车切入工况下的行车安全,基于驾驶模拟实验平台,研究了驾驶人对前撞预警系统的依赖特性评价方法以改进预警系统的设计。以预警时机(即碰时间TTC)为研究变量,采集了12名驾驶人的实验数据,以制动依赖指数、次任务评分为2项客观指标,以危险度评分、信任度评分为2项主观指标,建立了评价体系模型,实现了对驾驶人系统依赖程度的量化评价。设计了L9(34)正交实验,建立了依赖特性评价回归模型。结果表明:预警时机(TTC)对依赖特性的影响最为显著:过晚的预警时机(TTC=2.4 s)降低系统的有效性;过早的预警时机(TTC=1.2 s)易导致驾驶人对系统过度依赖。因而,适度推迟预警时机(TTC=1.8 s)可以抑制依赖性的产生,提升系统的安全性。 展开更多
关键词 驾驶安全 前撞预警系统 驾驶行为 依赖性 预警时机 邻车切入
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