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车辆与运载学院第252期学术沙龙——清华大学吴昌旭教授:交通人因学研究

1217日,车辆与运载学院第252期学术沙龙在清华大学汽车研究所301成功举办,清华大学工业工程系吴昌旭教授受邀参加此次沙龙,做题为“交通人因学研究”的报告。吴老师从交通人因工程学的内涵讲起,介绍了实验室的研究概况、基于数据和理论的模型建立方法以及模型在实际交通情景中的应用。

人因工程关注的问题是如何让机器和系统适应人的心理和生理特点,交通人因学则更关注运载工具和道路交通设施设计中如何考虑人的因素,从而提高交通安全和效率。近年来中国的交通事故数量呈现上升的趋势,其中77.7%的事故是由人的因素导致的,因此开展交通人因学的研究,深入分析人的因素在车辆和道路设计中的影响对于提升交通安全和效率意义重大。

吴老师领导的未来人因实验室长期致力于系统中人的因素的研究,实验室主要研究方向为数据驱动和理论驱动的人机交互模型建立和预测两大方向。经过13年的发展吴老师团队已经建立起完善的实验设施,开发了具有自主知识产权的模拟器,承担了多项纵向项目,2020年吴老师受聘为清华大学工业工程系长聘老师,将在美国建立起的实验体系带到国内发展,未来将继续在相关领域开展具有影响力的研究。

随后吴老师介绍了团队在数据驱动的研究方面的工作及成果,数据驱动主要指通过实验和观察的方式或者人工智能的方式获取信息并建立模型。在汽车驾驶实验方面,团队在自动驾驶和网联车的语音告警前置时间、接管请求前置时间以及接管请求模式等方面开展了大量的实验研究,分析了不同参数对于驾驶行为的影响,并为相关行业提供了有效的参数取值范围;此外团队还开展了针对特殊群体、危险驾驶行为等方面的研究。其次,在普通或电动自行车驾驶方面,团队对骑行者闯红灯行为、风险感知与评估、路口设施影响等方面开展了研究,为规范相关车辆的驾驶提供了重要的参考依据;第三,吴老师还简要介绍了团队在行人行为安全和道路设计方面的研究。在结合人工智能的研究方面,吴老师介绍了团队在预测驾驶员分心事件方面的工作,人工智能模型较准确地提前预测分心事件的发生,为解决在线预测驾驶员分心并给予预警的问题提供了借鉴。

吴老师进一步介绍了团队在理论驱动方面的工作和成果。团队基于理论建立了人的信息加工排队网络模型用于模拟人的信息处理过程,模型中包含了约50个数学方程,用于量化整个认知加工的网络以及人类感知觉、记忆、工作负荷和运动控制的不同方面,该模型已被广泛应用于不同的人机交互场景,实现对人的行为绩效指标的预测。在交通方面,该模型曾被用于驾驶员工作负荷、速度控制、语音信息处理等场景的预测与分析,与实验结果相比,模型能较准确地对相关信息做出预测,同时能够通过调整人机交互中任务的时序降低驾驶员的工作负荷和对超速行为做出提前预警,有效地降低了事故发生的概率,提高了车辆驾驶的安全性。在人与环境方面,该模型曾被用于电动车能源管理方式对电池寿命影响的分析,这项工作将人的模型与电池的热量产生模型结合起来,能够根据电动车使用者的特点和使用情况预测出最优的电动车能源管理方式,如充电频率等,从而提高电池的使用寿命。

本次学术沙龙活动由车辆学院李升波老师主持,线上线下吸引了90余名师生前来参加。参会师生随后就模型参数辨识的工作量,模型参数在不同驾驶任务中的变化,视觉认知工作负荷在模型中的体现,模拟中模型的视觉信息处理,模型的假设基础等方面与吴老师进行了进一步的交流,吴老师结合个人丰厚的学识与研究经验对上述问题进行了详细的解答。

吴昌旭老师现任清华大学工业工程系长聘教授,2007年获得密西根大学工业与运筹工程学博士学位,先后在密西根大学、纽约州立大学和亚利桑那大学任职,2020年入选中组部国家人才计划。他的主要研究方向为交通人因工程 (Transportation Human Factors Engineering)和人机系统(Human-Machine Systems),包括智能人机系统设计和智能交通系统设计, 交通安全, 新能源汽车和节能中人的因素, 人机系统安全和生产效率的提高,目前已发表 130多篇论文,包括 87 篇期刊论文,38 篇国际会议论文,获得 2 项专利授权,完成英文专著 2 章,被引用次数超过2510次。吴老师曾担任国际华人人机工效协会执行主席、美国人因与工效学会(HFES)人类绩效建模技术专业会主席,为IEEE Transactions on Human-Machine Systems, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Behaviour & Information Technology, Human Factors and Ergonomics in Manufacturing & Service Industries等四个期刊的副主编。