2 交互设计的定义
“交互设计就是为用户创造与系统交流、对话的空间，增进他们在工作和日常生活中使用产品的体验，在提高工作效率的同时，还能增强愉悦感和满足感。”
2.3 以人为本的设计
采用以人为本的设计有多方面的优势：1）能够提高生产力；2）增加产品的可用性和用户体验；3）减少培训和售后服务的费用；4）减少工作压力和不舒适感；5）提高市场竞争力；6）对产品的可持续性发展有益。
2.4 可用性的概念
汽车上的交互设计可以分出4个层级，
第一位是功能。
第二层是安全。
第三层是可用性。
第四层是用户体验。
2.5 用户体验
计划行为理论是由艾克·阿杰肯（Icek Ajzen）在1991年提出的，他认为人的行为受以下五个要素的影响。
1）态度（Attitude）
2）主观规范（subjective norm）
3）知觉行为控制（perceived behavioral control）
4）行为意向（Behavior Intention）
5）行为（behavior）
马斯洛理论把人的需要分成生理需要、安全需要、社交需要、尊重和自我实现五类
3.1 人的信息处理过程
我们的身体有几个主要的器官是用来接受外界信息的：眼睛（视觉）、耳朵（听觉）是其中最主要的两个器官，其次是鼻子（嗅觉）、嘴巴（味觉），还有身体的皮肤，尤其是手（触觉）。在汽车上，嗅觉和味觉不是重要的信息交互器官，因此，我们会重点介绍视觉、听觉和触觉。
3.2 视觉
目前几乎80%的与驾驶相关的信息都是通过视觉获得的
3.3 听觉
人对声音方位的判断能力已经越来越多地被开发和应用，成为交互设计中的一个重要部分。在汽车上，让警告声音产生的方位与紧急事件发生的方位相同就是一个明显的应用案例［13-16］。声音警告信息结合方位信息会让驾驶员更好地对警告做出恰当的反应。
3.4 触觉
皮肤接触机械刺激产生感觉，称为触觉。皮肤表面散布着触点，触点的大小不尽相同，分布不规则，一般情况下指腹最多，头部、背部和小腿最少，所以指腹的触觉最灵敏，而小腿和背部的触觉则比较迟钝。
人手部的触觉是一个非常重要的功能，很多时候，即便不用眼睛看，以手触摸，我们也能够很准确地感知外界的环境，尤其是能够感觉到我们触摸到的是什么物质及其表面的质感。人的手区别于动物，就在于它的敏感和灵活。在汽车上，绝大部分的操作、信息的输入在语音交互还没有完全普及之前，都是靠手来完成的。由于驾驶员的视觉需要最大限度地专注于车外的信息捕捉，所以车内信息输入系统的设计，就希望在手操作时可以尽可能少地依赖眼睛的辅助，所谓能够达到“盲操作”就是这个道理。汽车上很多按键的设计，也是为了方面驾驶员可以“盲操作”：不用眼睛看，只需手摸就能够完成信息的输入。
3.5 注意力
在安全驾驶中，驾驶员的注意力是非常关键的一个因素。来自美国的一份调查表明，每年有40000人丧生于交通事故，其中有一半以上是由于分心造成的。 在长途驾驶时，驾驶员必须长时间保持注意力和警觉性，尤其是当出现驾驶疲劳时，保持注意力更是一件困难的事情。在汽车交互设计中，对驾驶员注意力特点的认知，是非常基础的知识。
3.6 关于记忆
人的记忆可以分为工作记忆和长期记忆。工作记忆是一种比较活跃的记忆，具有临时性，用来存储新的信息，它对注意力有很高要求。它就像一个工作台一样，对感官获取的信息进行检查、评估、对比和转换。这部分记忆就如同人的自我觉知一样，大脑中活跃的部分都在这里，它也是把获得的信息进行“编码”，然后存储到长期记忆的过程。这一过程就是学习的过程。长期记忆就是我们长时间存储关于这个世界的现象和我们如何做事的知识［9］。我们的记忆过程，可以很形象地比喻为三个阶段：1）编码（encoding）；2）存储（storage）；3）提取（retrieval）
3.7 心智模型
心智模型是用户对系统理解的一种反映，它反射出用户对于某种刺激所作出的反应。心智模型是外部世界的某些方面在人的心理形成的内部认知构造，它能够帮助人们做出预测。心智模型是用户通过对系统的理解自发创建的，涉及无意识和有意识的过程，当然，它也可以通过反复使用或者培训建立起来。
4.车交互设计的一个重要目的，就是帮助驾驶员做出正确的决策。因此，我们需要对决策过程有所了解。对于驾驶员而言，在驾驶过程中的很多决策都取决于他对当时交通情景的感知，情景意识对驾驶员的行为决策起到决定性的作用。
4.1决策制定的过程
决策过程是在工作记忆中完成的，是工作记忆基本功能的重要组成部分。当需要做出决策时，人们需要做的第一件事情，就是从环境中寻找相关的线索。典型案例就是电子导航：在电子地图上显示出前方路段堵车，很多时候堵车原因不明，通过堵车路段需要多长时间也只是一个预测；同时，系统可能会建议改变行车线路，并告知驾驶员改变路线可能产生的后果。这样，驾驶员就可以做出决定。改变路线可能节省时间，但可能需要多开很长一段路。用户就需要权衡，节省时间和多行驶路程，哪个更加合算？
4.2 行动的选择
有两个因素会影响行动的选择，一个是可能性，另一个是价值。
4.3 行为的SRK理论
基于技能-规则-知识的行为模型
1）基于技能（Skill-based Behavior，SBB）的操作：也就是非常熟练的、几乎是潜意识的操作，不需要经过大脑的复杂思维过程，有时也叫本能的操作。
2）基于规则（Rule-based Behavior，RBB）的操作：了解各种规则，当事情发生时，按照各种规则来操作，比如保持车道线、遵守交通法律，就属于此类操作。
3）基于知识（Knowledge-based Behavior，KBB）的操作：也就是问题相对比较复杂，解决的过程需要大量的知识、分析和判断。
4.4 影响反应时间的因素
实验室研究证明，人对声音刺激的简单反应时间是30～50ms，而对视觉刺激的反应时间是130～170ms。而视觉刺激与刺激产生的方位密切相关，必须在人的视野中才可能接收到，因此，在现实世界中，警报常常采用声音来告警。
选择反应时间和可选择的数目成正比，但同时，选择反应时间与人的期望值有很大关系。比如，我们习惯在一个特定的地方看见某信号时就开车右转弯，因此，每当这个信号出现时，驾驶员的右转弯速度会很快。但如果因为右边修路，给出的信号是让驾驶员左转弯，他的反应时间会慢些。
反应速度的快慢与反应行动的准确性存在反向关系，一般来讲，反应速度越快，可能反应行动的准确性就会越差。
有很多因素会影响反应速度，比如，重复刺激可以加快反应速度；反应操作需要两只手分别完成，也会比只需一只手就能应付两个刺激要快。当然，训练也能加快反应速度。
4.5 错误的分类
人的错误一般分成两类，一类是错误，另一类是误操作。错误是指未能够形成正确的意图，而误操作是指意图是正确的，但在操作上出了错误。
4.6 情景意识的三个阶段，阶段1，对当前情景元素的感知；阶段2，对当前情景元素的理解；阶段3，对未来状态的预测。
5.2 多模态交互
如果我们把人的大脑比喻成一台大功率的计算机，那么它在做信息处理的过程中，把不同的信息用不同的代码进行了处理。有两种代码，一种是模拟的/空间的代码（Analog/SpatialProcessing Code）；另一种是类别的/符号的代码（categorical/symbolic processing code）。模拟的代码最典型的是经典的圆盘手表或者传统的圆盘速度显示仪，符号的代码最典型的就是语言和文字。这两种代码的区别很重要，空间信息（比如空间位置、开关车窗、控制转向盘等）的执行最好的模式是手动操作，比如用手来指出空间的位置、用手去按相关的按钮开启车窗、用手来控制转向盘等；如果是符号信息，比如一封文字邮件，还是用语音把它读出来更容易。如果我们在同一个时间内要做不同的事情，采用不同模态比采用单一模态效率要高。比如，开车时对人的视觉要求会较高，驾驶员的视觉应该主要关注在道路上，但如果这个时候出现一封邮件需要他阅读，驾驶和阅读都需要他的视觉注意力，为了保证驾驶安全，他就不得不放慢阅读速度，因为这两个任务都在占用他的视觉资源。但如果这封邮件是用语音的方式读给他听，那么就不会对他开车造成太多影响。
不同形式的输入组合（例如语音、手势、触摸、凝视等）被称为多模态交互模式。
5.5 符号识别
人对图像与符号的识别速度是很快的，人们常说一张图胜过千言万语，因此，在我们的生活中，我们常常看到用图标来表达一个物体、一种概念，甚至某种功能，前提条件是借助我们以往的经验和知识，能够一眼就认出这个图标所代表的含义。可是不幸的是，有很多图标，尤其是车载图标却不是这样，目前车载图标越来越多，而能够被驾驶员识别的图标却并不多。既然图标的使用是为了取代文字，让用户更快地捕捉到所代表的信息，那么就不应该指望用户通过学习来记忆这些图标。
车载图标之所以比较难以识别，是因为这些图标所代表的含义不是普通人在日常生活中能够看到和识别的。随着辅助安全系统的开发和自动驾驶技术的发展，越来越多的图标会被引入。为了培养用户对图标的识别、加强用户对图标的认知而不额外增加用户的工作记忆压力，人们往往会在图标下方标注几个中文文字以做说明
5.7 告警
告警的设计主要可分为视觉、听觉和触觉三部分。最常用的是视觉和听觉告警。一个告警一般会含有四个部分：信号词、危害性、性质说明和后果说明。而告警的设计需要包含四个要素：被注意到、被读到、让人明白和意义明确。
5.9 手势交互
手势交互是指用户直接使用手部动作与机器进行的交互，一般需要手势识别、运动跟踪、体势识别、脸部表情识别等计算机技术的支持。
我们的手势有一些基本动作，包括握拳、打开手掌、五指伸开、伸出食指和L形手势等。
在手势设计过程中，最大的挑战应该是如何使用户快速建立手势-功能连接，并尽可能降低用户的记忆负荷。因此，手势交互要被广泛应用的前提条件可能是将手势语言标准化及找到自然的手势语言以方便记忆。用户的经验（包括对物理规律的感知、已有人机界面模式的使用经验）、社会文化习俗、反馈方式等，均会影响个体的动作使用与习得。
肢体动作稍纵即逝，不留下任何可见痕迹。因此，需要对用户提供必要的反馈，告知其肢体输入是否已正确输入及成功识别。目前这类反馈主要来自视、听通道，尤其是视觉通道。对于驾驶员而言，视觉超负荷是最大的问题，引入手势交互是希望能够减少驾驶员的视觉负荷，因此，如果将手势交互引入车内交互，反馈设计是一大挑战。体感交互的可靠性是另一个问题。不同于传统的交互方式，在体感交互中用户可能会在无意间做出某个动作，却可能触发某个并非期待中的功能。这将导致用户无法理解系统的当前状态或操作与结果之间的关联，使得用户对系统的控制感下降甚至丧失。
6.1 关于心理负荷
心理负荷直接影响人的操作能力。一旦任务对资源的需求超过了人的能力，也就是位于抛物线的右边，这就是超负荷状态，任务操作的绩效就会下降，同时人也没有多余的资源去完成其他任务。
对于一个熟练的驾驶员来说，高速公路驾驶是他驾轻就熟的场景，正常驾驶任务对他心理资源的需求处在左侧，他还有多余的心理资源去完成其他任务，比如打电话，多余资源的多少取决于当时道路和交通的复杂程度和他驾驶的熟练程度。如果遇到前方出现事故或者道路施工，他需要变道或者驶出高速公路，这些场景依旧需要他全力以赴，那么他的驾驶任务对他心理负荷的需求就达到了临界点，这个时候，即便有来电，他可能也不会接听。如果此时道路上出现突发事件，而这时驾驶员恰好正在接听电话，原本他就没有任何剩余的资源去完成驾驶任务，而接听电话这个任务又占用了一部分心理资源，那么他对车辆控制的操作就会下降，有可能发生追尾事故。
6.4 压力、唤醒和操作
我们在生活中的不同时刻都承受着不同的压力。压力通常视为一种情绪被唤醒状态，这种状态可能会影响人的操作和行为，严重的话，可能会破坏行为并对健康产生负面影响。然而，压力也并不总是负面的，它可以作为激励人操作的动力。区分在不同压力条件下究竟是削弱/加强了人的认知能力还是行动能力，是压力研究的众多挑战之一。
压力一般会产生三种结果：1）情感体验，压力会让人感觉兴奋或者沮丧；2）交感神经兴奋，可以观察到心率加快、皮肤变红等反应；3）影响人的信息处理能力，信息处理变得更快或者更慢。具体如何影响，取决于压力源的性质。比如信息显示屏幕的振动会影响视觉精确度，而噪声会影响听觉的灵敏度。压力和心理负荷常常被混淆。压力一般是造成问题的原因，而心理负荷是由压力带来的结果。我们常常听人说“压力山大”，其实想要表述的是心理负荷很大。
适当的上下坡和弯道可以增加驾驶员的紧张度和驾驶压力，从而增加他们的唤醒水平。如果高速公路像飞机跑道那样笔直平坦，驾驶员就会因为驾驶难度小、压力小、唤醒水平低而容易犯困。但是，当压力达到最高水平，如果继续增加压力，人的操作水平就会下降。
7.1 驾驶分神的分类
一般来说，分神有四种基本类型：视觉分神、听觉分神、操作性分神和认知分神。3）操作性分神：驾驶员进行了驾驶之外的物理操作，例如手动调整收音机音量或选择歌曲等。4）认知分神：对话或其他信息导致驾驶员注意力离开驾驶任务，例如大脑在思考其他问题。
年龄对于分神行为有着较强的影响，年轻驾驶员相较于中老年驾驶员更容易分神。
据2014年中国交通运输部的统计，全国约47.2%的单一交通事故是由驾驶员驾驶分神引起的，达309.9万起；约38.0%的一般交通事故由驾驶员驾驶分神引起。
7.2 分神对驾驶的影响
研究表明，视觉加手动操作的分神任务（如手写输入一串数字）带来的事故风险最高。
对于听觉分神，接听电话或者与乘客交谈至少会导致行驶速度降低、跟车距离增大、反应时间延长及车道保持绩效降低。
认知分神则主要导致驾驶员对交通信息及道路环境的不敏感，带来“看到但没注意到”的结果。研究结果表明，认知分神会导致平均130ms的反应时间延长，此外，认知分神还会导致对周边视野信息的提取能力下降。
在三种分神中，视觉分神与驾驶操作直接相关。驾驶员的视线离开前方道路时间超过2.0s会明显增加碰撞风险。
各类分神对驾驶操作的影响总结如下。
1）与使用不同设备相关的各种视觉手动操作任务（如发短信、输入数字、输入目的地、操作音乐设备等）会导致驾驶能力降低，即更频繁且更长时间视线远离道路会错过观察道路、横向位置控制能力下降、反应时间延长，以及与其他道路使用者发生冲突的可能性增加。
2）使用手机和免提对话设备似乎对驾驶产生与各种视觉、手动操作类似的任务绩效的负面影响。
3）与乘客交谈似乎对驾驶任务的影响较小，因为乘客可以协助驾驶员完成驾驶任务，并调整讲话的速度和交流内容的复杂性应对不断变化的驾驶任务需求。
4）开车时进食和饮水会导致车辆横向位置控制偏差更大、速度降低以及更多的剐蹭风险。
5）路边广告可能会影响驾驶行为。已经发现的影响是速度降低、横向位置控制变化更大。广告会吸引驾驶员的视觉注意力、延长反应时间，并导致更多驾驶操作错误。位于视野中央或路边广告牌对于驾驶员而言尤其分神。
7.3 注意力资源分配与工作负荷
人的注意力资源是有限的。当人处于多任务操作时，会分散注意力。根据威肯斯（Wickens）多资源理论，次任务对于主任务的干扰由次任务的难度或任务的资源需求决定。当多任务所需的注意力资源需求总量超过了人的注意力资源限制时，任务之间就会产生竞争，导致所有或某些任务的绩效下降。
工作负荷来自多方面的共同影响，如任务的时间需求、活动的数量及活动的复杂度。总的来说，基础驾驶任务（例如控制车辆、扫视危险、规划线路等）会给驾驶员带来不同的工作负荷，工作负荷也会随着驾驶条件（例如道路复杂程度、天气、交通流量等）、驾驶员的状态（疲劳、警惕等）而增减。工作负荷非常复杂且难以及时检测，驾驶员在处理多个需要相同资源的任务（例如收听广播的同时听到告警声）时，会因在任务之间切换而降低驾驶操作。
工作负荷也会引起驾驶员的主观感觉和生理变化，如心率增加、瞳孔扩大。
除了驾驶员对工作负荷的主动管理以外，也可以通过辅助系统减少驾驶员的基础驾驶任务的工作负荷。但是系统仅限于特定情况下有效，例如，在陌生区域驾驶时使用导航系统可以有效减少驾驶员的工作负荷，但是当导航系统中的信息过期或不准确时，反而会导致驾驶员混乱和工作负荷增加。驾驶员在行驶状态下操作导航系统，驾驶主任务的注意力会被分散。
7.4 自动驾驶中的分神问题
不论是L2还是L3水平的自动驾驶汽车，驾驶员仍需要参与对应的驾驶任务。在L2和L3水平的自动驾驶中，当出现车辆解决不了的状态时，车辆就会要求驾驶员接管驾驶。
7.5 分神的监测
1.眼动监测
当视线偏离前方道路时，就是驾驶员的视觉分神，而如果视线偏离前方道路的时间超过2s，则可以判定当前驾驶员出现具有驾驶风险的分神。
还可以采用眨眼频率、瞳孔直径大小、持续注视某个目标物的注视时间等参数来评估任务的认知负荷大小。
闭眼率（PERCLOS），当驾驶员的眼睑闭合盖住了超过80%的瞳孔大小时，认为驾驶员产生了疲劳或分神。
2.脑电监测
EEG通常作为脑电监测的途径，其中一般通过监测四种波形来判断驾驶员的分神情况：β波（大脑在执行任务时产生）、α波（大脑在休息时产生）、θ波（大脑在疲劳时产生）及δ波（大脑在睡眠状态时产生）。研究表明，当认知负荷提高时，β波成分增加；当疲劳水平提高时，α、β、θ波减少，δ波成分增加［59］。但由于脑电监测设备复杂，不适合实时监测，所以主要用于模拟器实验研究。
3.皮肤电反应
之所以将皮肤电反应（Galvanic Skin Response，GSR或Electrodermal Activity，EDA）作为分神和认知负荷的检测指标，是因为当人产生紧张等情绪时，皮肤会由于出汗导致电阻减小，皮肤电流增大。研究表明，当交通拥堵、道路复杂或者出现紧急事件时，GSR会显著增大；而当驾驶任务单调，驾驶员出现分神或疲乏时，GSR会相对降低。
4.检测响应任务
检测响应任务（Detection Response Task，DRT）是利用反应正确率及反应时间来衡量疲劳分神与认知负荷的一种检测方式。一般DRT的设计需要驾驶员根据随机出现的刺激进行对应反应，包括视觉刺激（如在视角周边出现闪烁光点）和触觉刺激（如设备的振动）。
7.6 关于驾驶疲劳
疲劳是一个动态的和多维度的概念。其中关于疲劳和困倦的关系值得单独提出来。睡眠可以缓解疲劳，但犯困不一定都与疲劳相关联。比如驾驶员犯困可能与开车的时间有关，例如深夜、凌晨或者饭后开车；也可能是因为汽车在行驶过程中的刺激单调及心血管共振。
7.7 疲劳的产生
坐在一个匀速前行的交通工具（例如汽车、飞机、火车、轮船等）里很容易犯困。医学界有这样的观点：这是由于汽车运动的节律与人体血液循环产生某种共鸣而导致的。尽管有多种因素会影响人的疲劳，但有三种因素是最关键的：睡眠、连续警醒时间及昼夜节律。
7.8 疲劳对驾驶的影响
多项研究表明，疲劳以特定方式影响驾驶行为，通常连续行驶两三小时后，驾驶员会疲劳并且转向盘控制能力下降。
广泛证实的疲劳影响包括：1）反应时间更长 2）警惕性降低 3）信息处理能力减少
7.10 疲劳的应对方法
而对于如何应对驾驶员已出现的驾驶疲劳，到目前为止主要方法有
最有效的办法是转向盘的振动。因为轻度睡眠是最常发生的事情，这种情况下，驾驶员因为对车辆的控制出现问题而极容易发生换道，而由换道告警产生的转向盘的振动能够有效防止交通事故和唤醒驾驶员。
8.1 交互界面
最常见的汽车交互界面是图形用户界面（Graphical UserInterface，GUI），其中关键部分是WIMP（window、icon、manus、pointer），但在图像方面会有更加复杂的二维（2D）甚至三维（3D）动态图形，并可能伴随声音效果。
8.2 车载用户体验
传统的用于HMI研究的方法可能不适用于用户体验研究，因为用户体验研究需要从整体、上下文和人种学等方面考虑。目前一个中心问题是，许多声称是汽车用户体验的工作实际上并没有解决汽车体验的重要问题，而是更多地强调一些新功能的引入，没有考虑时间、背景和情感这些问题。
8.3 实用主义和用户体验
经验是有机自我与世界持续不断互动累积的产物，人们甚至可以说是双重产物。美学理论与批判的构建除此之外是没有其他基础的。
经验是通过自我、人工产物和环境之间的辩证关系形成的。即使其他所有变量保持不变，不同的人也会有截然不同的体验。人类的经验不能用先验的真理和基本的绝对值来描述，而且经验具有暂时性、概率性，它还依赖于不断变化的、不确定的因素和特征。这些见解对用户体验研究和设计的方式产生了巨大影响。
8.4 用户体验理论
第一条体验线路是感官线，它与人的感觉相关。第二条体验线路是情感线，强调情感在塑造体验中的重要性。
第三条体验线路是体验的组成部分。在这部分中，作者非常重视体验的发展方式，并随着其各部分之间的交互关系而发展。类似于乐团演奏的音乐，不只是参与其中单个乐器的总和，还依赖于各演奏家之间的巧妙合作，体验也是一样，其组成部分之间的关系对交互体验也有很大贡献。让我们以一辆敞篷车穿越森林的驾驶体验为例：空旷的道路可让您畅行无阻，阳光直射高大的树木，微风将森林的气味传递给驾驶员，这进一步增强了驾驶乐趣。同时，其他的体验也能影响当下的情绪。例如，汽车可以保留任何辅助信息，以最大限度地减少干扰，并让驾驶员沉浸在当下。对于这些部分来说，整体体验是不可分割的，同时，元素和元素之间的关系构成驾车穿越林间小路的体验。
第四条体验线路是体验的时空线。这种体验线关系到用户体验对时间和空间感知的影响。“所有情境都取决于它们所产生的时间和空间的质量”，这四条体验线路框架指出了体验对时间和事物影响的重要性以及体验产生的具体地点。例如，当人们在等待某件事时，时间似乎流逝了，也许还记得那堂课似乎只持续了几分钟。也许激动人心的驾驶体验会影响时间和空间，使时间飞逝，距离似乎比实际短。
8.9 情绪与驾驶
有研究表明，愤怒会使人做出没有理性的决定。生气的驾驶员可能没有意识到自己的驾驶风险［112］，并可能带有“控制的错觉”，更有可能以冒险和激进的方式驾驶，他们倾向于违反交通规则。愤怒的驾驶员通常会有一些危险的驾驶行为，这不仅会影响驾驶员本人，还会影响其他道路使用者，并可能导致严重的交通事故。用人工智能技术进行情感检测已经足够准确。因此，在车辆内部开发一些能够应对驾驶员情绪，尤其是“路怒症”的交互式系统已经成为一个热门话题。
目前，能够在汽车内感应和判断驾驶员情绪的装置多采用多参数、多传感器的方式。通过脸部表情分析，对应于相关的生理数据、驾驶行为变化等参数来综合判断驾驶员的情绪。通过人脸分析判断人的情绪状态在人工智能领域和机器人领域都有非常好的成果。但是设计相关的系统去应对驾驶员不同的情绪，却不是简单的事情。有些车载系统为了能够控制驾驶员的情绪，使用了不同的调节情绪的方法，例如更改显示器的颜色、音乐的风格等。利塞提（Lisetti）和内索兹（Nasoz）的研究建议，情感智能汽车界面系统可以通过提高对驾驶员的了解来增强驾驶的安全性。可以使用人工智能算法来分析驾驶员的心理数据，并设计具有不同策略的干预界面，例如打开收音机、打开车窗或播放音乐，这也是大部分驾驶员采用的方案。但是因为驾驶员的车辆驾驶数据有限，而此类研究多是在实验室内完成的，其效果如何尚存疑问。或许使用更加主动的交互会是更好的解决方案，比如汽车系统主动与驾驶员对话、某些安全辅助系统自动辅助驾驶员操控汽车等，这方面还需要大量的研究。
9.2 分布式认知
分布式认知理论主要研究人与其使用的物品以及使用环境上下文之间的关系。这一理论不仅考虑人的认知特点，还要考虑其使用物品和工作的环境在人的内心和外在的表现。它认为，认知活动不仅发生在人的大脑，信息还会通过不同的媒介进行加工和传递，这些媒介包括计算机、各类显示系统、纸张、书籍甚至别人的大脑。
当一项任务需要多方人员共同完成时，问题的解决方案就分布在这些人和他们工作的环境和系统中。他们/它们之间存在语言或者非语言的交流，这样的交流存在一定的规则。他们/它们之间存在一定的合作机制和交流模式，同时解决问题的知识会共同存在于他们/它们中间，并且有调取相关知识的方式。例如，飞行员在飞行时，机长、副驾驶和地面调度员需要不停地对话才能完成飞行任务。
随着计算机和各类计算系统的发展，尤其是人工智能的发展，以前只发生在人的大脑中的认知活动，会被延展到这些计算系统中，手机就是一个典型的例子。我们的生活已经越来越依赖手机，它几乎成了我们的另外一半大脑。朋友的电话号码、地址，我们日常生活工作的记录、各类信息的查找，甚至包括账目支付等，都离不开这些系统。因此，在系统设计时，我们需要考虑信息如何在这些人-机-环境中分布、相互之间如何交流，以最优化的方式最有效率地完成任务。
9.3 生态界面设计
生态界面设计的产生源于以用户为中心的设计方法中存在的不足之处，以下罗列一些典型的不足之处。1）“用户”对产品经验方面的局限性。大部分用户可能都只是了解产品的某些方面，而不一定有全面的认识，同时还与个人的偏好有直接的关联。2）用户对相关技术的知识非常有限，比如大部分驾驶员可能都不清楚辅助安全系统是如何工作的。3）用户个人对产品的期望值。他们在不了解产品能力的情况下，会对产品产生不切实际的期望，而这个期望往往在设计中是很难实现的。4）用户如果参与设计，他们对设计过程能够产生什么样的贡献？以用户为中心的设计强调用户参与设计，而这一点其实很难实现，尤其是汽车这样庞大而复杂的产品，因此，用户对设计的贡献其实是很有限的。5）用户与设计者之间所能达成的共识。设计者是为用户提供他们需要的产品，还是让设计者去引导用户的喜好？6）用户之间的差异很大，这一点是众所周知的，那么在以用户为中心的设计中，我们如何选择“用户”代表呢？
同时，以用户为中心的设计还存在其他问题，比如，如何区分用户想要的和真正需要的？用户不一定能够很清楚这其间的区别。同时，快速迭代可能会造成设计仓促而没有深思熟虑。而可用性测试中发现的问题如果能在产品设计早期经过深入分析，也许可以完全避免。我们对用户的了解还是很有限的，因为用户与用户之间差异很大，他们掌握技术的能力、熟练程度等方面都有很大差别。用户也会因为生活方式的不同、教育背景的不同而对产品的态度有很大不同。因此，当我们在做设计时，要避免一些误区：以用户为中心的设计并不等于用户要什么就给他什么，也不一定是在每个特定的时刻，他要什么信息就提供什么信息。我们设计的系统既不能帮助用户做决策，也不能帮助用户做所有的事情。汽车驾驶是一项复杂的任务，汽车结构复杂，驾驶环境复杂，道路条件复杂，道路使用者的行为复杂，用户很难在这些复杂的环境中真正理解他们自己的需要是什么。
生态界面设计理论主要适用于复杂环境下的系统设计，它对设计的指导意义更多地体现在分析问题和提出解决问题的思路方面。它与以用户为中心的设计最大的区别是，它在分析用户需求之前先分析产品使用的环境，从环境出发去理解人的需求。设计者不了解产品使用环境，就无法真正理解用户需求。对于设计而言，需要了解三个限制条件：活动限制、功能限制和信息限制。
我们可以把交通道路上发生的事件分成三类：熟悉的事件；不熟悉，但可以理解和预测的事件；既不熟悉，又无法预测的事件。生态界面的设计就是试图去帮助用户应对这三类事件。图9-3给出了生态界面设计的思想框架。
9.4 认知工作分析
9.7 交互界面设计原则
不同交互模式的优缺点对比
9.8人与自动化系统的优势对比
10.0 设计流程
一个成功的设计师必须能够了解他的用户，同时对各种技术的可能性有充分的认知，对美学也有很好的感知。
琼斯（Jones）指出，“发散性工作需要腿部动作，而不是坐在扶手椅里猜测。”也就是说，设计师必须走出办公室，实地考察，尝试通过观察深入理解人们及其行为的环境，并从中理解用户的恐惧、愿望和动机，以便更加深入地了解用户，而不是坐在办公室里猜测用户。
10.2 线性设计流程
10.3 V周期模型
10.4 敏捷开发方法
通常，把一个较大的项目分为多个较小的项目，每个项目都在短时间内执行（冲刺）完成。每个冲刺/迭代都涉及计划、分析、设计、测试和文档编制，并得出可用的结果（功能或原型）。冲刺由软件开发人员、产品经理和业务分析师组成的小型且位于同一地点的团队执行，通常团队成员少于十人。在同一地点工作，可以使团队成员之间进行激烈的碰撞交流。在敏捷方法中，用所谓的用户故事代替用户需求，这些用户故事明确了用户的需求或要求、用户希望或为什么是这些需求等，以及如果满足用户的需求，会产生什么价值。换句话说，用户故事不能代替需求，而仅仅是需求的一种。在项目过程中，仍需要制订技术要求。最后，对用户故事进行优先级排序，从而保证每次优先解决的是优先级较高的用户需求。敏捷方法特别适合于Web和App开发，因此，能很好地应用在车载信息娱乐系统的开发中。
10.5 以用户为中心的设计
以用户为中心的设计过程的目的是在设计师的愿景与潜在用户的意见之间找到适当的平衡。因此，以用户为中心的设计理念的根本目标是树立以用户为导向的态度，从而使设计师感到有必要在整个设计过程中与潜在用户同理，并跳出自己的狭隘意识而带入用户的意识，从潜在用户的角度以崭新的眼光看他们的设计方案。
10.7 以行动为中心的设计
以行动为中心的设计（Activity Centered Design，ACD）是诺曼（Norman）提出来的。ACD的中心内容是，“在了解你的用户时，要结合了解他在做什么，而不是把他与他正在做的事情分割开来。”
10.8 以目标为导向的设计
以目标为导向的设计（Goal Directed Design，GDD）是阿兰·库珀（Alan Cooper）1983—2000年研究开发的一种设计流程。
四个主要部分
1）设计原则：原则是来自最佳的实践经验，因此，作为设计者，应该首先知道这些，以免走弯路。2）模式：这里的模式是指好的UI模式样板，或者交互模式样板，通过模仿和学习这些模式可以减少犯错的可能。3）流程：这里包含了计划、运作过程、分析和建模等，也包括如何做需求分析。GDD的流程和UCD的很相似。4）实践：在设计过程中，各部门之间的协调和交流过程非常重要。
10.9 理性设计和HCD
“理性设计”是指通过技术变革产生出新的划时代的技术，或者在原有技术的基础上通过不同的组合和变更，使得技术有了大的突破。由技术变革引发的创新和通过HCD提升产品质量，这两者之间不是矛盾的关系，是相互提升的关系。
10.11 需求数据采集方法
需求数据的采集方法有很多种，最常见的还是文献研究、用户访谈、焦点小组讨论、问卷调研和现场观察等方法。
比如，当我们为驾驶舱的中控屏做设计时，我们为设计需求而调研的利益相关方包括：1）驾驶员 2）服务供应商 3）交互技术供应商 4）软件平台设计人员 4）软件平台设计人员 5）车载主动安全技术人员 6）造型设计人员 7）公司主管人员。需要提醒的是，利益相关方对设计的需求会是不一样的，甚至有可能是相互矛盾的，因此，协调他们之间的需求，直到达成共识，也是需求调研的一项重要工作。
10.12 场景问题
从驾驶员的角度去定义场景，或许我们可以把场景分成两大类：一类是与汽车驾驶相关的场景，另一类是与驾驶本身不直接相关的场景。
10.13 任务分析
任务分析中步骤规划的种类
11.0设计方法
11.2 用户调研的五个关键要素
有些交互设计者却从来没有与真正的用户接触过，并不真正了解用户需求，只是通过间接的手段、其他机构做的研究报告，或者是供应商粗糙的调研和一些模棱两可的判断，以及通过模仿对标车的设计，来确定自己的交互设计方案。有些设计者自己甚至都没有开过车！交互设计是具有强烈科学背景的艺术，通过自身的直观感受，敏锐地捕捉到用户的真实需求，才是做好交互设计的关键。
要想获得真实的用户需求，就需要有好的方法去做用户调研。在选择采用哪种方法之前，有五个关键要素需要考虑。
1）确立调研的目的。比如，你想了解已经上市的汽车哪些部分的交互是用户喜欢的、常用的，哪些是不喜欢的、根本不用的。
2）确立调研的对象。
3）调研者与被调研者的关系。调研者和被调研者之间保持清晰的职业关系非常重要，不应该夹杂任何个人感情或者其他目的和因素，这样才有可能保证数据的公允性。
4）多方位的调研（Triangulation）。所谓多方位的调研，就是在做用户调研时，不能采用单一的方法。多方位调研有四种方式：①多方位数据来源，也就是数据不能只来自一个数据源，应该从不同的源头去搜寻数据，在不同的时间点采集数据，在不同的地点从不同的人群中获取数据；②不同的研究人员参与数据的采集工作；③采用多种理论来指导数据的采集和分析工作；④采用多种方法来收集数据。通过多方位的调研来找到其中的共同点或者相似的结果，这才能证明结果的可靠性。
5）预实验。在以上几点确认以后，还需要在小范围内尝试数据采集工作，以便检查是否有遗漏的地方，或者在实操过程中可能产生的问题；同时应给予工作人员在方法上的培训。
11.5 用户观察
用户观察可以在任何时间、任何地点进行，有时候不需要做详细的规划和计划。这种方法也叫“quick and dirty”法。这个时候，手边有纸有笔，可以一边看，一边问。不过，大部分正规的用户观察调研一般会发生在两个地方：实验室或者应用现场。
对于汽车设计而言，实验室观察一般会发生在使用驾驶模拟器实验中。应用现场的观察研究通常发生在驾驶舱内，观察员坐在前排乘客位置，通常还会放置摄像机记录驾驶员的操作过程和道路状况，驾驶员在真实的道路上开车，观察员一边观察，一边会询问各种问题。
11.6 根植理论
根植理论（grounded theory）是用来对定性数据进行分析的理论，通过观察、访谈、问卷等方法采集到的用户数据，用该理论指导归类，找出一些内在的关系，并根据各类相关原理，还原出真实的世界。
12.0设计与测评
为了让用户有效地评估交互式产品的设计，设计师必须为他们的想法制作一些交互原型。在开发的早期阶段，这些交互原型可能由纸和纸板制成，方便不断地探讨和测试，随着设计工作不断进行、各种想法的设计变得逐步完善，原型被不断打磨，最终形成类似于最终产品的软件、金属或塑料等实体产品。
12.1 概念设计
概念设计的主要指导原则如下：1）保持开放的心态，但不要忘记用户和他们的背景。2）尽可能多地与其他人讨论想法。3）使用低保真原型来快速获得反馈意见。4）迭代，迭代，再迭代。5）考虑不同的选择，从不同的角度反复思考，有助于扩展解决方案空间。
多模态交互也越来越受人们的青睐，尤其是在汽车上，传统的菜单方式会被一键直达的方式所取代，语音交互和手势交互技术的应用也会越来越普及。
在概念设计阶段，有三个重要问题需要解答：1）产品需要实现哪些功能？了解产品需要完成的任务是产生概念设计的基础，但对需要完成功能的深入理解也是非常重要的。例如，驾驶员在旅途中需要接打电话，要完成这一任务，汽车的交互界面就必须能够提供几个功能：接收电话的功能、拨号的功能、记忆电话号码的功能等；同时还需要了解这些功能中哪些是由人操作的、哪些是由系统自动操作的。2）各功能间是如何关联的？有些功能可能是暂时相关的，例如，一个功能必须在另一个功能之前执行，或者两个功能可以并行执行。它们也可能通过许多可能的分类联系在一起。任务之间的关系可能会受限于在哪些设备中使用。3）哪些信息在什么场合下必须提供？执行该任务需要什么数据？系统如何转换这些数据？比如驾驶员要听音乐，我们需要给他提供可选择的音乐目录。
12.3 基于场景的设计
基于场景的设计对于汽车交互设计是常用方法，它首先采用一系列用户场景，画出用户旅程图和故事板。该方法主要是用来对用户需求的进一步梳理和确认，同时也是产生最初设计概念的方法，因此，它作为整体设计的基础，会体现技术实现的可能性，也是用来让设计团队中来自不同背景的成员间方便交流和达成共识的最佳工具。
12.4 原型设计
车载交互系统设计过程中不同水平原型的制作和用途
12.5 角色扮演原型
角色扮演（wizard of Oz，即绿野仙踪）是一种低保真原型，在某项技术成功开发之前，先行模拟该技术的使用，以研究相关用户体验，为技术开发提供进一步的用户需求输入。最常使用角色扮演的是语音交互设计。具体的应用方法也是让人在计算机后台依据用户的输入，给出事先准备好的输出反馈，此操作方法的一个关键点是用户不知情，即用户不知道后台操作的不是系统，而是人。
12.6 界面评估
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12.9 界面调查
汽车交互界面分为以下类别
1）控制，这里还可以再细分为按键、拨杆、转向盘、踏板等。
2）显示，这里还可以再细分为中控屏、仪表板、后视镜、抬头显示等。
3）驾驶员监测系统。
4）环境方面。
1.控制控制调查是用来评估一个特定的控制和显示界面。分析师首先记录所有界面控制和显示的参数，然后创建一个列表，其中包含说明每个控件的使用、位置、控制类型以及任何其他相关细节，如移动（如向上/向下、旋转、左至右等）。
2.显示每个显示都应该以相同的方式进行调查，例如显示类型、显示内容、位置等。该清单分类是有层次的，其中包括系统、子系统和子系统参数，这样便于相关任务的执行。如果需要（取决于分析的范围），相关标准和设计指南也可以用来作为检查的标准。
3.驾驶员监测系统视线测量是对驾驶员视线进行分析，包括距离、角度和眼睛移动的方式、眼睛注视的位置和代表的意义。
4.环境方面环境调查衡量的是环境状态，例如噪声、照明、温度和湿度等。
12.11 认知走查
认知走查是设计师用来检测系统的一种非常简单的方法。这项工作是由交互设计专家完成的。首先确认系统一系列能够执行的任务，然后分析师逐一执行操作任务，一般情况下，应该由至少三名分析师分别或一起完成。这项分析工作的第一步是确认该系统的用户、用户特征、用户的能力及其目的，以及要完成的任务等；第二步是分析师一步一步操作相关任务，在操作的同时把真实的使用环境的特点带入到操作当中。在操作过程中的每一步，他们都需要回答以下三个问题：1）正确的操作是不是能很清晰地展示给用户？2）用户是不是能够注意到正确操作的可能性？3）用户是不是能够正确地获取反馈信息？当走查分析工作结束后，分析师应该给出以下答案：4）确认查找出来的问题，找到出现这些问题的原因。5）提出修改意见及可能产生的其他问题。
13.1 实现自动驾驶的目的
2016年，全球有140万人死于道路交通事故。此外，对事故原因的分析表明，有70%~90%的交通事故是由于人为错误（违规、分神、疲劳、酒驾等）造成的。人们相信，自动驾驶技术能够把人从驾驶任务中解脱出来，因此，能够大大降低交通事故率和死亡率。驾驶自动化包含多项技术的创新，例如动力转向、巡航控制、电子稳定控制、防抱死制动系统、主动悬架和自动紧急制动等，这些技术的实用化是制造商发明新系统、提供新功能的驱动力，它们能提高驾驶安全性、增强用户的驾驶体验，制造商因此获得竞争优势。被动和主动安全已成为汽车开发和制造的重要组成部分，各地政府机构也一直在积极发布有关车辆安全要求的法规。传感器和计算机技术的发展使驾驶自动化成为可能，这已被视为下一步工作的重点。由于驾驶完全自动化（L5级）不能一夜之间变成现实，所以先将较低级别的自动化系统引入市场，以便部分自动化能对交通安全产生有益影响是明智之举，这也为自动驾驶测试提供了平台，使自动化技术得到进一步发展。
13.2 驾驶中的人因问题
在L1和2级，驾驶员的驾驶任务可以由一个或几个系统辅助完成，但驾驶员仍对总体驾驶任务的正确执行负责。这些系统被称为辅助驾驶系统。在L4和5级，系统负责完成驾驶任务中的所有子任务，并且系统还负责总体驾驶任务的正确执行。这两个级别称为自动驾驶。L3是辅助驾驶到自动驾驶的过渡：对于部分驾驶任务，驾驶员可以完全手动（L0）或辅助驾驶（L1或L2），并根据情况允许在级别之间进行切换。驾驶员可能会打开自动驾驶模式，并可能开始从事其他活动。典型的场景是，驾驶员从家中离开，在混合道路或者城市道路上使用L0、L1或L2级驾驶系统，在进入高速公路后打开自动驾驶模式（L3级），然后当离开高速公路开车穿过市区或郊区前往办公室时，将模式再次设置为手动或辅助驾驶。
就用户体验而言，L2级自动驾驶系统（例如特斯拉的自动驾驶系统Autopilot）的用户常会直观地理解这个水平的自动驾驶为真正的自动驾驶。最初，他们会监视自动驾驶系统一段时间（例如10min）。在此期间，他们会做两个观察。首先，他们会发现监视任务很无聊；其次，他们注意到系统运行正常，这使他们很容易对系统建立起高度信任（“过度信任”），并且开始将该系统视为不需要监管的L3级自动驾驶系统。因此，他们觉得自己可以从事其他与驾驶无关的活动，例如在手机上发短信、观看视频或玩游戏。这种状态非常危险，因为自动驾驶系统一旦需要驾驶员接管，一般预留给驾驶员的反应时间很短。为了避免这种状况，制造商开发了迫使驾驶员将手放在转向盘上的系统，比如转向盘上的传感器检测驾驶员是否握住转向盘，当未检测到手在转向盘上时，系统会提示驾驶员握住转向盘。但是，有些驾驶员想出了应付该提示系统的对策，他可以通过轻敲转向盘上的重物来欺骗系统，使其相信自己的手确实在转向盘上，从而可以继续从事与驾驶无关的活动而不被系统提示。
由于L3级自动驾驶是可能进入市场的第一种自动驾驶形式，接管问题在研究中引起了相当多的关注。该研究需要回答的问题有：人的接管行动需要多长时间？接管请求应如何设计以确保驾驶员进行准确和及时的接管？实验表明，就纵向和横向控制而言，要完全稳定车辆，可能需要30s。当驾驶员准备好接管控制权时，系统需要驾驶员的明确确认，例如，通过按下转向盘上的两个按钮。从那一刻起，驾驶员控制转向盘的运动可以导致横向位置发生变化、加速踏板的变化可以导致速度发生变化。
L4与L3类似，所以L3中存在的问题，在L4也存在。它们之间有两点不同。一是如果驾驶员由于突发身体状况（如心脏病发作）而没有响应接管请求，L4级系统应该能够继续保持安全驾驶。在这种情况下，系统能够引导车辆停到一个安全位置，例如，停在紧急出口，并呼叫紧急救援人员。二是L4系统能够处理的路况情况进一步增加，因此需要驾驶员接管驾驶任务的概率较低。
在L5级，自动驾驶系统的技术能力已大幅提升，预计它将能够完成所有路况下的自动驾驶，以至于没有转向盘和踏板等传统的车辆控制配置。
自动驾驶形式相关的四个主题:信任、舒适、控制和道德。
13.8 自动驾驶与信任
大多数人对自动驾驶汽车的可能性持不信任态度，并对是否可以建立故障规避（fail-save）系统表示怀疑。他们忽略或不知道工程师们在技术开发上已经取得的成功，他们认为驾驶任务是如此复杂，以至于不认为驾驶可以成功地自动化。在某种程度上，他们可能会拒绝自动驾驶。另一方面，来自自动驾驶系统用户的观察表明，这些人大多数认为系统是能够规避故障的。如上所述，L2级自动驾驶系统的用户实际上将它们视为L3级系统，因此，他们忽略了监视系统性能并开始从事与驾驶无关的任务活动，即这些人对自动化系统产生了过度信任。
13.9 驾驶风格、晕车与舒适度
不同的人有不同的驾驶风格，有些人喜欢冷静、谨慎的驾驶风格，有些人喜欢运动、冒险的驾驶风格。制造商已经开发了诸如“魔术车身控制”（magic body control，奔驰汽车开发）之类的主动悬架系统，以减少可能引起不适的垂直加速度。此外，“魔术车身控制”包括曲线倾斜功能以减少横向力。然而，即使在这样的系统中，身体的纵向和某些横向位移仍然存在，这可能引起身体不适并最终使乘员晕车，尤其是在运动性驾驶风格更强的情况下。人们已经发现，晕车是自动驾驶汽车的一种风险，因为驾驶员可能想从事与驾驶无关的活动，例如与智能手机互动、观看视频或阅读，所有这些都涉及将视线移开道路，从而增加了晕车的可能性。
13.10 共享控制
在L5级水平，自动驾驶系统负责驾驶任务的所有方面，即自动驾驶系统负责所有的战术决策（执行机动）和操作任务（纵向和横向控制，如图4-4所示）。战略决策（选择目的地、路线类型和所需到达时间、确定巡航速度）仍由驾驶员负责。自动驾驶汽车不再包含转向盘、踏板，如前所述，大多数交通事故是由人为错误引起的，通过使驾驶员脱离驾驶任务，工程师们认为可以避免这些交通事故。
这就引来自动驾驶汽车用户希望有机会干预并参与决策的愿望。一种可能性是在操作控制级别进行干预，以便驾驶员可以在进入交叉路口时控制踏板、使用转向盘，踩制动踏板或换道。但是由于最好不要在操作层面上打扰用户，所以可以为用户提供一种在战术层面上进行干预的方式。例如，用户可以从中控屏上显示的菜单中选择一个选项，以告诉系统何时进入十字路口、何时移动或何时制动，并使用转向灯启动换道。但是，用户此时可能参与了与驾驶无关的活动，因此可能需要告知用户存在干预的机会。同时，由于交通状况变化很快，因此用户参与决策的机会窗口有时间限制。
13.11 信息娱乐系统设计
在设计车载信息娱乐系统时，有两个主要问题：1）显示器和控制器所放置的位置；2）人们如何与系统交互。设计决策可以有两个指导原则：位置的决定可以依据缩小视线距离原则；交互设计可以遵循减少时间原则。减小距离原则认为，对驾驶任务至关重要的功能应尽可能靠近主视线（代表驾驶员在监视车前交通时的注视方向）。减少时间原则认为，交互的设计应该使视线离开道路的时间尽可能短。
大多数新颖的交互技术的挑战之一是，它们很容易导致开发人员对驾驶员的能力做出过高的估计，从而对驾驶员的能力提出了超过实际的要求。例如，对于HUD，制造商可能会倾向于在显示屏上放太多信息，从而导致驾驶员分心。对于触觉反馈，太多不同的前馈/反馈模式可能很难让驾驶员学习或区分反馈所代表的意义。同样的道理也适用于基于手势的交互:太多不同的手势对驾驶员来说可能很难学习，而且由于驾驶员在做手势时没有前馈/反馈，所以很难确定实现手势交互所需的准确性。关于基于语音的交互，理想情况下，驾驶员可以使用自然语言，并与系统进行自然对话。然而，自然语言需要时间，用户倾向于减少话语的长度而采用指令性的语音，这要求驾驶员在认为方便的指令和系统能够理解的指令之间进行匹配。此外，语音界面需要良好的对话设计来处理自然的语言现象和可能产生的误解。
随着越来越多的ADAS（自动驾驶辅助技术）/ADS功能引入汽车，展示空间可以很容易地扩展以适应新的功能。然而，从以用户为中心的设计角度来看，数字座舱创造了机遇也带来了挑战。首先，制造商可能很难抵御功能主义的诱惑，即创造不反映用户需求的需求。由于技术上的可能性为制造商和供应商创造了机会，他们能够实现作为独特卖点进行销售的功能，因此，从以用户为中心的角度来看，设计应考虑哪些功能能为用户创造真正的价值。其次，对于触摸屏的应用，我们需要慎重考虑，因为与触摸屏的交互通常需要手眼协调，这与减小距离和减少时间的原则相违背。通过引入预测界面和传感技术，当手指靠近屏幕时，可以增加触摸屏上的图标和软按钮的大小，从而减轻这种不良后果，但眼睛仍然需要离开道路。总之，现在比以往任何时候都更需要以用户为中心的设计方法来约束设计，这样的技术才能转化为用户真正的价值。
14.0 驾驶模拟器的应用
驾驶模拟器的用途非常广，可用于新驾驶员的培训，交通事故受害者的心理康复、技能重建，还可用于一些疾病的诊疗，比如帕金森综合征和长期失眠症。相比于在真实道路上的实车驾驶，采用驾驶模拟器的优势有：它可以模拟各类道路场景、各种交通冲突、各种环境变化，可以测试各种不同的自动/辅助技术、各种交互设计。其最大的目的是观察驾驶员在这些环境下完成特定任务的操作，同时可以对驾驶员的驾驶行为和任务操作行为做详细的观察和定量的记录。另外，同等条件下还可以多次重复实验。
14.4 如何选择合适的驾驶模拟器
在选择模拟器之前，首先要考虑研究的问题是什么，什么因素会对结果产生影响。在选择模拟器时，重点考虑能模拟这些因素能够满足需要测试的功能和测量参数记录的模拟器，而忽略其他因素。比如，所设计的信息娱乐系统是否会产生足以威胁驾驶安全的驾驶分神？这类问题需要通过驾驶模拟器实验来验证：在驾驶模拟器中设置一定的驾驶场景，让驾驶员在不同的道路环境下使用信息娱乐系统完成一些特定的任务，同时测量他的驾驶行为、眼动数据和任务操作。这样的测试中，驾驶模拟器是否是动态的对测试结果不会产生本质性的影响。因此，可以选择相对简单的静态驾驶模拟器。需要指出的是，并非越高端的驾驶模拟器就能得出越好的数据。
14.6 场景制作
任何一个驾驶场景都分为动态和静态两部分。静态指的是道路本身：城市主路、高速公路、混合道路、直路、弯路、路边的树木、建筑、路口，等等。动态部分就是在道路上行驶的各种虚拟车辆、动物、行人等及其行动方式。一般来说，一次驾驶模拟器实验不应该让受试者驾驶时间过长，以30min为宜。我们一般会在这30min里安排多次不同的事件发生，或者让类似的事件在看似不同的环境下重复发生；有时甚至模拟那些很容易造成交通事故的事件，因此，在驾驶模拟器上造成的交通事故会远远多于实车驾驶。对于动态场景的设计，最关键的一点是，实验员需要了解研究人员所期待研究的场景应该在怎样的道路上发生？周围的交通状况是怎样的？研究人员期待的驾驶员的操作会是什么？除了需要测试的反应，其他的干扰都尽量地减少。
14.8 驾驶模拟器的数据处理问题
一般驾驶模拟器都是以30~240Hz的速度输出几十个变量，因此，从驾驶模拟器实验中导出的数据必须经过简化处理成为有意义的信息，成为测评驾驶员行为的依据。数据简化是将原始数据转化为有意义的、可信赖的度量方法的过程，然后进行分析。因为每次实验的研究问题都是单独设计的，其因变量、场景等都不同，数据处理和简化的过程需要为每个研究量身定制。由于数据量大，常规的表格整理方式恐怕太过费时费力，因此常常需要设计一些简单的数据处理程序来辅助完成数据整理工作。不过，这个步骤要非常小心，因为它很容易造成错误。有时候，人的驾驶行为并没有按照预先设计的进行，在数据处理过程中，即使有预先设计好的程序，也需要仔细检查每一组数据的处理过程。如何处理驾驶模拟器数据，需要在规划实验之初就开始着手考虑，而不是等到数据采集完成。因为在实验设计的过程中，要预留出数据处理需要的各种标注。这里会出现一些问题：我们可能不知道在实验过程中会发生什么、数据会是怎样的、数据如何处理、我们想从数据中找到什么答案。这就体现了预实验的重要性。
15.0行为研究方法
真实实验一般会符合以下的特征：1）至少有一个假设，而实验的目的是论证该假设。2）一般至少要有两个实验组（测试条件组和对照组）。3）因变量是可测量的连续数据。4）结果可以通过统计进行分析。5）实验结果有可重复性，即如果采用不同的受试者人群，在不同的地点和时间，做相同的实验，就可以得出相同的结果。