多模態(tài)驅(qū)動下的駕駛艙設(shè)計感性評價

更新時間：2025-06-27

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在萬米高空之上，公務(wù)機(jī)駕駛艙不僅是飛行控制中心，更是飛行員與飛機(jī)"對話"的空間。傳統(tǒng)設(shè)計只關(guān)注功能是否合理，但最新研究表明，駕駛艙的“顏值"和“氛圍"同樣影響著飛行安全——這就是感性工學(xué)帶來的設(shè)計革命。

來自南京航空航天大學(xué)等高校的研究團(tuán)隊采用感性工學(xué)方法，結(jié)合多模態(tài)生理與行為測量技術(shù)，構(gòu)建了公務(wù)機(jī)駕駛艙內(nèi)飾布局的九維感性評價模型。通過眼動追蹤、面部表情分析和主觀評價的同步測量，揭示了設(shè)計特征與飛行員情感反應(yīng)的量化映射關(guān)系，為駕駛艙人因工程設(shè)計提供了實證依據(jù)。

從“能用"到“好用"：駕駛艙設(shè)計的新維度

隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和出行需求的不斷增長，公務(wù)機(jī)作為一種高效、舒適、安全的交通工具，其市場需求日益擴(kuò)大。公務(wù)機(jī)不僅需要滿足基本的飛行功能，還需為飛行員和乘客提供優(yōu)質(zhì)的乘坐體驗和操作環(huán)境。駕駛艙作為飛行員操作和控制飛機(jī)的核心區(qū)域，其內(nèi)飾布局設(shè)計直接影響到飛行員的情景意識、決策能力以及飛行安全與效率。

在傳統(tǒng)的設(shè)計理念中，駕駛艙的設(shè)計更多側(cè)重于物理邏輯和功能性，通過收集飛行員的動靜態(tài)尺寸、能力等數(shù)據(jù)來優(yōu)化設(shè)計，使之適合人體工程學(xué)需求。然而，隨著“以人為中心"設(shè)計理念的興起，人們逐漸認(rèn)識到飛行員的心理和情緒狀態(tài)對飛行安全同樣至關(guān)重要。

感性工學(xué)（Kansei Engineering）作為一種關(guān)注用戶情感和感知的設(shè)計方法，開始被引入到駕駛艙內(nèi)飾布局設(shè)計中，以實現(xiàn)功能與情感的雙重優(yōu)化。在航空領(lǐng)域，駕駛艙的實體層（形態(tài)美學(xué)）、秩序?qū)樱üδ苓壿嫞┡c氛圍層（環(huán)境感知）共同構(gòu)成飛行員的情境認(rèn)知基礎(chǔ)。

本研究旨在通過感性工學(xué)方法，對公務(wù)機(jī)駕駛艙內(nèi)飾布局設(shè)計進(jìn)行感性評價，挖掘飛行員的潛在需求，以優(yōu)化駕駛艙內(nèi)飾布局設(shè)計，從而提升飛行員的情景意識和決策能力，保障飛行安全，同時提高飛行體驗的舒適性和滿意度。

多維感性評價實驗

首先，通過網(wǎng)絡(luò)檢索收集公務(wù)機(jī)駕駛艙圖片，篩選出符合要求的42款機(jī)型圖片，構(gòu)建駕駛艙內(nèi)飾布局樣本庫。對圖片進(jìn)行灰度處理、邊緣檢測等預(yù)處理，提取內(nèi)飾布局主體造型線，形成標(biāo)準(zhǔn)化樣本庫（圖1）。

然后，搜集并凝練描述公務(wù)機(jī)駕駛艙內(nèi)飾布局的感性意象詞匯，通過層次聚類法（AHC）降維，得到14組感性意象詞匯。從“表象→抽象→意象"三個層次定義構(gòu)建“實體層—秩序?qū)印諊鷮?三個評價維度的感性意象空間。

最后，開展多維感性評價實驗。實驗指標(biāo)選取主觀評價（李克特量表）、眼動（注視時間、熱區(qū)圖等）、面部表情（效價值）三個維度。共招募27名飛行專業(yè)大學(xué)生進(jìn)行實驗，針對每張樣本圖片設(shè)計三階段的“觀察—評價"實驗任務(wù)，獲取被試的主觀評價、眼動及面部表情數(shù)據(jù)（圖2）。

研究中使用諾達(dá)思的面部表情分析系統(tǒng)（FaceReader）記錄被試在觀察公務(wù)機(jī)駕駛艙內(nèi)飾布局圖片時的面部表情反應(yīng)，獲取其情緒效價值，如正面情緒、負(fù)面情緒或中性情緒，為感性評價提供客觀依據(jù)。

此外，使用諾達(dá)思的行為觀察記錄分析系統(tǒng)（The Observer XT）記錄被試在觀察駕駛艙內(nèi)飾布局圖片時的行為反應(yīng)，包括注視點、頭部移動等，為感性評價提供行為層面的支持。其中，對于多模態(tài)數(shù)據(jù)的同步問題，通過FaceReader和The Observer XT的配合使用，研究能夠?qū)⒚娌勘砬閿?shù)據(jù)與其他生理測量數(shù)據(jù)（如眼動數(shù)據(jù)）進(jìn)行同步和對齊，確保多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，為感性評價提供更全面、更深入的支持。

面部表情分析系統(tǒng) (FaceReader)

面部表情分析系統(tǒng)是用于自動分析面部表情的可靠的專業(yè)軟件，可以識別六個基本情緒：快樂，悲傷，憤怒，驚訝，害怕和EX，也可以識別“中立"狀態(tài)并識別“蔑視"表情。除此之外，系統(tǒng)還可以提供情感態(tài)度分析（感興趣，困惑和無聊等），心率，視線方向，效價和喚醒度，個人特征（如性別，年齡）等數(shù)據(jù)。無論您的測試參與者是嬰兒，兒童，成人還是老年人，面部表情分析系統(tǒng)都會根據(jù)您的需要，調(diào)整至適合的分析模型。

駕駛艙設(shè)計的「感性地圖」

研究融合主觀評價、眼動、面部表情三個指標(biāo)的數(shù)據(jù)，從“實體層—秩序?qū)印諊鷮?三個評價維度成功構(gòu)建九維感性評價模型（NDKEM）（圖3）。實驗結(jié)果表明，該模型能夠有效地量化飛行員的感性認(rèn)知評價信息，為駕駛艙內(nèi)飾布局設(shè)計的優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。

通過模型分析的結(jié)果表明，當(dāng)前市場公務(wù)機(jī)駕駛艙內(nèi)飾布局設(shè)計的感性評價在實體層和秩序?qū)虞^高，彰顯了形態(tài)美學(xué)以及與功能映射的優(yōu)質(zhì)性；而氛圍層的感性評價分值整體偏低，表明駕駛艙意象氛圍的塑造尚有較大優(yōu)化空間，為后續(xù)的設(shè)計優(yōu)化指明了方向。

此外，綜合評價結(jié)果表明，樣本中內(nèi)飾布局設(shè)計感性評價較好的為P39，最劣的為P02（圖4），兩者設(shè)計風(fēng)格差異明顯，為設(shè)計優(yōu)化提供了直觀的對比參考。

建立設(shè)計特征與感性評價的映射關(guān)系，進(jìn)一步探究內(nèi)飾布局設(shè)計特征形成不同感性評價的原因。眼動熱區(qū)圖與興趣區(qū)顯示被試注視區(qū)域集中于風(fēng)擋區(qū)及T型區(qū)，在整體層提取其輪廓線定義駕駛艙內(nèi)飾布局設(shè)計特征。以公務(wù)機(jī)P24為例，提取整體層設(shè)計特征（圖5）：L1為風(fēng)擋區(qū)上部線條，L2為風(fēng)擋區(qū)下部線條，L3為T型區(qū)線條。結(jié)果分析表明，線條的趨勢（上、下、平）、樣式（階梯式、平滑式）及屬性（直、曲、直曲結(jié)合）均會影響感性評價。

進(jìn)一步從細(xì)節(jié)層面分析，造型線細(xì)節(jié)特征如控制頂點坐標(biāo)、形態(tài)轉(zhuǎn)折點位置（圖6）也會對感性評價產(chǎn)生影響。例如，實體層感性評價與V3、V7、V14呈正相關(guān)，究其原因，形態(tài)轉(zhuǎn)折點出現(xiàn)較晚，使得初始線條保持了良好的流暢感，塑造了視覺上的連貫性,進(jìn)而提高了實體層維度的感性評價。

這些結(jié)果均能表達(dá)各設(shè)計特征要素優(yōu)化的實際物理意義，從而為預(yù)測公務(wù)機(jī)駕駛艙內(nèi)飾布局設(shè)計優(yōu)化方向，從工程角度提出系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計知識。

云端之上的感性科學(xué)

本研究通過感性工學(xué)方法，對公務(wù)機(jī)駕駛艙內(nèi)飾布局設(shè)計進(jìn)行了系統(tǒng)的感性評價，挖掘了飛行員的潛在需求，為駕駛艙內(nèi)飾布局的優(yōu)化設(shè)計提供了科學(xué)依據(jù)。

通過融合主觀評價、眼動、面部表情三個維度的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了九維感性評價模型，提高了感性評價結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性，使得設(shè)計者能夠更全面地了解飛行員的感性認(rèn)知評價信息，為設(shè)計優(yōu)化提供更有力的支持。這使得駕駛艙設(shè)計不再局限于物理邏輯和功能性，而是更加注重飛行員的感受和體驗，實現(xiàn)了功能與情感的雙重優(yōu)化。

此外，研究揭示了駕駛艙內(nèi)飾布局設(shè)計特征與感性評價之間的映射關(guān)系，為設(shè)計優(yōu)化提供了具體的方向和依據(jù)。使得設(shè)計者能夠更有針對性地調(diào)整設(shè)計特征，提高飛行員的感性滿意度和飛行體驗。

參考文獻(xiàn)

陸蔚華, 姜冠岳, 劉雨婷, 張益茬, & 張執(zhí)南. (2024). 公務(wù)機(jī)駕駛艙內(nèi)飾布局設(shè)計感性評價. 計算機(jī)集成制造系統(tǒng), 30(1), 28.

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