生活中我们常常处于各种情绪状态之中，比如快乐、悲伤、愤怒、焦虑、恐惧等等。而在自动驾驶汽车领域，情感又会对驾驶产生怎样的影响呢？研究者们又是如何去调节对驾驶带来不良影响的情绪状态的呢？今天要分享的是由宝马集团研究人员发表于ACM Comput. Surv的一项研究：Affective Automotive User Interfaces – Reviewing the State of Emotion Regulation in the Car.
研究目的
情感技术提供了一个激动人心的机会，它能通过迎合人们的情绪来提高道路安全性。现代化的汽车装置实现了对使用者状态的非接触式检测，这为通过情绪调节系统促进安全驾驶行为铺平了道路。本文旨在为有兴趣的研究者提供社区综合知识概览,为实践者提供专题介绍，并为未来汽车互动指明方向。
研究内容
研究者回顾了关于情绪对驾驶员行为影响的文献，分析了汽车中情绪调节方式的现状，总结了汽车中积极互动所面临的挑战,其中包括文化挑战、技术障碍和方法上的考虑，以及通过使驾驶员恢复平衡的情绪改善道路安全的方法。
研究结果
为感兴趣的研究人员概述了社区的综合知识，为从业者提供了集中的介绍，并确定未来汽车互动的方向。
本文所设计的系统，在主动计算的研究领域中，能够探测使用者的情绪状态，并以同理心的方式行动。Affective指有关、产生或运用情感。情感用户界面是非常出色的，因为他们能够“感知、解释、适应人类情感的潜在反应。自从20世纪末，Rosalind Picard开创了这一研究领域以来，通过生理心理手段、语言分析或面部表情来感知情绪一直是这一领域研究者关注的主要问题之一。由于传感器技术的发展，这种技术的应用自然也被考虑在内，而且随着时间的推移，这种传感方法也逐渐形成。情感系统在汽车中的使用被认为是极具意义的，这是因为情绪对道路安全有着深远的影响。
目前，我们正处在开发情感汽车用户界面的关键时刻，研究人员正在大量生产汽车。因此，产品设计师、工程师和研究人员需要共同了解最新技术。本文通过文献调查和总结出一些理论来理解道路上情绪的原理，情绪状态对行车安全的影响，情绪状态的演化环境，以及驾驶员的用户界面如何调节检测到情绪状态。
车内情绪检测的方法主要分为四大类：脸部与头部、生物信号、言语以及行为。从所有信号来看，最常用的是生物信号，其次是语音。虽然大部分研究只考虑到一组信号，但是他们指出，所收集到的信息不足以全面捕捉与驾驶经历有关的复杂情绪。表情等信号更容易捕捉到情绪的变化，而生物信号和语言则更适合检测被唤醒的变化，需要明确的是，脸部表情并不总是精确地被监测到。通过机器学习，可将多种信号结合起来可以改善性能，研究表明多模态方法能显著提高情绪识别能力。
情绪识别的相关信号及其潜在测量位置[1]
研究汽车主动用户界面的主要动因是驾驶员的情绪状态必然会影响其行为，从而影响道路安全。1908年，人们根据耶克斯-杜德森定律，对相关的行为原理进行了研究，指出了任务绩效与唤醒有关，尤其是在中度唤醒时表现最佳，高或低度唤醒时表现都会更差。
我们理解攻击性驾驶为故意的不安全驾驶行为，而非导致驾驶表现的无意错误，通常是“故意对其他驾驶员实施身体/心理攻击”，攻击性驾驶与愤怒情绪状态有直接关系。
汽车工程师协会将驾驶性能定义为纵向（例如距离间隔、碰撞时间）和横向控制（例如车道位置的标准偏差、车道偏离）。研究发现，愤怒对驾驶行为有一定的影响，多数研究者认为愤怒对驾驶行为有消极影响。欢乐、悲伤和轻蔑对驾驶表现有负面影响，虽然它们并不会对自身造成负面影响，但通常会带来大的刺激，从而降低驾驶表现。
SAE将驾驶环境中的反应时间定义为“从始发事件开始到驾驶员手（在方向盘上）或脚（在踏板处）第一次移动的时间”，研究表明愤怒参与者的反应时间会更长。
危险行为与意识之间的这种相互作用对驾驶安全至关重要，高度兴奋(例如愤怒)的驾驶员往往意识到他们在危害自己或他人，而处于消极低兴奋状态(例如悲伤)的驾驶员则表现出缺乏自我认识，因而无法纠正危险驾驶行为。
冒险性驾驶不同于侵略性驾驶，它是一种对自身或他人无侵略性意图的潜在危险驾驶行为。在愤怒和悲伤的消极情绪状态下，司机的驾驶风险会增加。
触发负面情绪的原因，可能是由其他驾驶员引起的与追踪相关的事件，环境干扰和卷入未遂事故；或与车内用户界面的不满意交互而引发的负面情绪，尤其是导航功能；以及驾驶员的个人驾驶表现、与乘客的口头互动、时间压力和汽车性能不足。
有关研究主要集中于负面情绪状态，因为事实证明，负面情绪状态对驾驶安全性的影响更为严重。这种积极状态往往不是由其他司机的行为引起的，而是由良好的环境和乘客之间的相互交流引起的。另外，驾驶员也考虑到自己良好的驾驶能力和汽车的性能特征，从而产生积极的情绪。所以，积极的情绪常常是各种因素共同作用的结果。
首先，使自适应音乐适应于无穷无尽的情绪状态，这是一个实用的调节技巧。另外一方面，推荐给高唤醒状态下的司机安静音乐能帮助他们冷静下来，并通过自己选择的音乐打破情绪强化的循环。
周围的光线可以给使用者带来警告或者干扰，但是也可以营造一种宁静的气氛，这取决于亮度，位置，以及使用者对这些光线的熟悉程度。
移情语音互动是提高司机对他人的关注程度，改善司机消极情绪状态的一种有效手段。但由于现有研究都是针对典型的交互行为而展开的，所以对于语音交互中移情的意义一直没有一个明确的界定。
Nasoz提出了用放松技巧来缓解驾驶员的状态，比如呼吸练习。在驾驶自动驾驶汽车时，主动放松技术可以成为一种很有价值的提高幸福感的常规手段。
温控已被证明是一种防止嗜睡的有效措施，可以利用现代汽车上已有的技术来实现。不出所料，很多厂商都已发布了相关的功能。
未来5-10年内，情感技术在汽车上的应用很可能在消费者市场上出现，现在就是从基本研究到为实际案例设计功能的最佳时机。
虽然关于情绪的基础研究总体上得到了很好的证实，但孤立的情绪状态与实际情况却相去甚远。
全球用户群的文化特征：情感检测在不同语境文化间的情感上遇到了挑战，而且情感系统在社会中是否被接受也存在问题。
改善用户体验：例如通过设计激发积极情绪的微交互来改善车内气氛。微交互可能是用户在等待交通信号灯变成绿色时的短暂介入，它可能由装饰性的图形或对话元素构成，使交互更友好。
高度自动化车辆中的驾驶员状态控制：如果司机有时仍然需要接管控制，但是通常可以转移驾驶任务的注意力，例如，打个盹，那么就可以使用情感系统来保持警觉，直到接管请求发出。
情感汽车用户界面的既定目标是建立安全的驾驶状态。情感调节的方法应着重于降低高唤醒和提高低唤醒，以及提高驾驶员的价值。但是，这取决于其他使用因素，例如司机的认知负荷和环境，以及其他道路参与者或乘客的行为。
随着技术的进步和相关应用被推向市场，我们期望提高个人电子产品和车辆传感器在内部和外部的协同作用，从而对行为和环境决定因素有更全面的看法。
结 语
相信屏幕前的你看过这篇分享，一定对情绪对自动驾驶的影响有了一定的了解吧。人是拥有七情六欲的高级生物，也正是因为有了各种各样的情绪生活才会如此丰富多彩，但对于可能带来负面影响甚至是危险的情绪，研究者们需要用人类的智慧来分析并调节它们。这次分享的情绪调节的方法不仅用于自动驾驶领域，在平时生活中你也可以用来尝试调节自己的情绪。
论文来源：Sebastian Zepf, Javier Hernandez, Alexander Schmitt, Wolfgang Minker, and Rosalind W. Picard. 2020. Driver Emotion Recognition for Intelligent Vehicles: A Survey. ACM Comput. Surv. 53, 3, Article 64 (June 2020), 30 pages.
