情景意识理论在车载AR-HUD设计中的应用研究

摘要：随着汽车智能化与增强现实技术的发展，AR-HUD（增强现实抬头显示）正逐步成为智能座舱中关键的人机交互媒介。本文基于Endsley提出的情景意识（Situation Awareness, SA）三层次理论模型，探讨其在车载AR-HUD界面设计中的应用路径。通过梳理SA在感知、理解与预测三个层级的功能实现，分析典型系统中的应用实践，揭示当前车载AR-HUD设计中在信息呈现、环境适应与人机协同等方面的优势与不足。本文指出，尽管现有系统在提升驾驶安全性与交互效率方面已有进展，但仍面临认知过载、环境适应性差、缺乏标准化评估体系等挑战。本文旨在为车载AR-HUD的智能化与人性化设计提供理论支撑和实践指导。

关键词：情景意识理论，车载AR-HUD，设计应用，现状研究

一、引言

随着交通系统的智能化升级，车载界面设计正面临从功能性向认知友好型转变的迫切需求。增强现实抬头显示系统作为新兴的人车交互方式，因其信息直观性和前向感知能力而受到广泛关注。然而，在复杂驾驶环境中，信息的过载、呈现方式的失衡，常常干扰驾驶员对环境的判断与决策。在此背景下，如何提高驾驶员对所处情境的感知与理解，成为界面设计优化的关键问题。情景意识理论以其对操作主体在动态环境中获取、解释并预测信息的能力建构，提供了一种新的认知框架。本文试图引入SA三层次模型，探讨其在车载AR-HUD设计中的适配机制与应用策略，旨在从认知维度重构界面逻辑，提升系统的可用性、安全性与智能化水平。

二、情景意识理论和车载AR-HUD概述

（一）情景意识理论的核心框架

情景意识理论最早由Mica R. Endsley于1995年提出，认为情景意识由三个层次构成：（1）感知环境元素的状态；（2）理解当前情境的含义；（3）预测未来发展趋势。该模型强调信息的动态处理与认知过程的闭环反馈，适用于需要快速决策和高度集中注意力的操作场景。

情景意识的缺失常常是导致操作失误的重要原因，研究表明，高效的情景意识可显著提升操作效率、降低事故率。因此，在设计涉及信息展示与人机交互的系统时，SA理论常被用于指导界面布局与功能优先级设定。

（二）车载AR-HUD的技术特征

AR-HUD是通过在挡风玻璃或特定光学装置上叠加虚拟图像，实现导航、警示、车道信息等内容的增强呈现。与传统HUD相比，AR-HUD具有更高的信息整合度与场景对应性，用户无需转移视线即可完成信息获取，有助于保持注意力集中在前方道路。其功能多集中于辅助导航、危险预警、盲区提示等。当前主流的实现技术包括激光投影、波导成像、视觉融合算法等。

（三）情景意识理论与AR-HUD的关联性

AR-HUD与SA理论在核心目标上具有高度一致性，均旨在提高驾驶员对环境状态的认知、理解与反应能力。通过将SA模型引入AR-HUD界面设计，可以指导信息的层级展示与视觉焦点匹配，提升系统对复杂动态场景的适应性。

例如，第一层级的感知层可通过实时呈现车速、导航路径实现；第二层级的理解层则通过红绿灯状态、车辆距离预警等实现；第三层级的预测层则需基于环境建模实现如变道建议、前车刹车趋势提示等。

三、情景意识理论在AR-HUD设计中的应用现状

（一）信息呈现优化策略

AR-HUD系统的设计正在逐步吸纳情景意识理论的核心思想，尤其是在支持驾驶员感知、理解与预测能力的界面构建方面。

1 感知层优化

感知层对应于驾驶员对环境中关键元素的初步识别，AR-HUD在此阶段的优化目标是提高信息的可见性、显著性与直觉性。

（1）高对比度显示：为增强驾驶员对关键信息的感知能力，部分AR-HUD系统采用高亮度投影与RGB三基色编码技术，将警示区域以高对比度红色进行视觉突出处理。研究表明，红色在周边复杂背景中具有最强的视觉吸引力，能有效引导注意力集中。

（2）动态优先级管理：现代系统开始引入基于SA状态的动态信息调度机制，根据实时驾驶任务复杂度与用户认知负荷调节信息密度。例如，当系统检测到车辆进入复杂路口或高速变道场景时。将临时压缩次要信息展示，仅保留路径指引与碰撞风险提示等高优先级内容。这种策略可有效避免信息过载造成的感知迟滞。

（3）空间透视增强：通过投影透视算法与SLAM（同步定位与建图）技术，AR-HUD可将虚拟图像准确叠加于现实道路元素之上，实现三维空间信息的可视化。该功能有助于驾驶员建立直觉的空间方位感知，尤其在夜间或低能见度条件下具有显著优势。

2 理解层支持

理解层关注驾驶员对感知信息的意义建构与场景逻辑推演，AR-HUD通过视觉语言设计与感知通道协同，增强驾驶者对当前情境的认知深度。

（1）语义编码优化：为缩短信息识别与认知的时间，系统普遍采用符号化表达将导航、限速、预警等信息转化为高辨识度图形。例如，将“限速80”用黄色数字圈呈现于视野正前方，使其区别于其他辅助图标；将车辆偏离路径以虚线动态形式标注，增强情境表达的直觉性。

（2）时空关联机制：优质的AR-HUD设计将信息展示与驾驶环境建立强耦合关系，基于车速、位置、行驶方向等时空要素实时更新内容。例如，在进入十字路口前系统自动浮现转向提示，并以拟合真实路面形态的箭头引导路径。

3 预测层增强

预测层是情景意识模型中最具挑战性的部分，目标是辅助驾驶员推演环境发展趋势，做出前瞻性操作决策。

（1）实时数据融合机制：借助ADAS系统提供的雷达、摄像头与激光雷达等多源数据，AR-HUD实现了对周边目标物体的动态跟踪与行为识别。如车距变化、行人穿越、盲区车辆接近等事件可被实时识别并投射至驾驶视野前方，形成未来状态的可视预测提示。

（2）自适应策略优化：不同道路场景与驾驶风格对应不同的显示需求，系统应具备基于环境动态调整内容策略的能力。例如，在城市拥堵环境下弱化导航路径突出危险提示；而在高速巡航状态下，简化界面仅保留车速与车距信息，减少冗余干扰。

（二）典型应用案例分析

1 小鹏-华为“追光全景”

小鹏G7首发的“追光全景”AR-HUD在导航场景通过空间锚定算法实现车道级指引，在情景意识理论的应用上面，感知阶段，通过华为自研LCoS光机实时捕捉车辆、行人、交通标志等环境要素，结合SLAM算法实现虚实贴合，确保驾驶员对当前路况的精准感知；理解阶段，导航箭头与车道的空间关系通过动态渲染技术（如车道线颜色变化）直观呈现，帮助驾驶员快速理解导航意图；预测阶段，基于ADAS数据预测潜在碰撞风险（如前车刹车），通过红色闪烁框和语音提示实现未来状态的主动预警。

图1 小鹏G7追光全景AR车道级导航（图源小鹏官网）

2 2025款领克08 EM-P

2025款的领克08 EM-P所搭载的AR-HUD系统相较于之前做出了巨大升级。在情景意识理论的应用上，感知阶段，该AR-HUD支持眼球追踪联动，可以根据车主的眼球转动情况，自动调节画面亮度、高度等参数，提升了驾驶者对信息的感知效果；理解阶段，将导航箭头、车道保持体示、前车距离、障碍物预警等信息以动态分层方式叠加在真实道路中，通过色彩编码（如绿色通行、红色警示）和动态箭头设计，强化驾驶员对信息的快速识别与理解；预测阶段，通过红绿灯倒计时、前车距离预警、行人预警、智能规划路线等功能，帮助驾驶者进行预测和决策。

图2 领克08EM-P AR-HUD界面（图源网络）

（三）现存设计缺陷与改进方向

尽管AR-HUD系统在感知、理解与预测层面已初步构建起情景意识支持框架，但在当前产品与研究中仍存在一些关键性设计缺陷。

（1）信息层级结构不清晰

部分AR-HUD系统缺乏清晰的信息优先级划分，导致辅助信息与核心预警信息视觉层级接近，用户难以快速区分。例如导航路径指引与速度提示图标在视觉上等权处理，可能在紧急情况下遮挡关键危险警示，降低驾驶反应速度。

应引入分层信息编码机制，采用颜色、透明度、图层浮动等手段强化关键内容的优先显现，如红色高亮用于紧急预警，低对比灰色保留背景辅助信息，仅在安全状态时呈现。

（2）界面适配性不足

当前大多数AR-HUD显示布局为静态模板，缺乏对不同驾驶环境、用户状态和车辆动态的响应能力，造成信息使用上的通用性与个性化需求之间的矛盾。例如在高速巡航与城市拥堵中，所需信息类型与密度应显著不同，但实际显示常未能有效切换。

（3）交互方式单一

多数AR-HUD以视觉通道为主，未充分引入其他感官协同，面对复杂情境时容易造成视觉负荷过重。同时，当前交互逻辑主要为系统单向推送，缺乏驾驶员对信息内容的反馈机制，不利于形成人机共识的SA模型。

探索语音交互、触觉反馈、眼动识别等多模态人机协同机制，是提升信息通达路径灵活性的有效方法；设计有限度可调节的信息反馈选项，建立驾驶员参与的互动闭环，有助于提升系统与驾驶员之间的共同情景意识。

四、AR-HUD情景意识应用的挑战与发展趋势

情景意识理论在AR-HUD设计中的嵌入程度日益加深。然而，在实际应用过程中仍面临诸多挑战，同时也展现出广阔的发展前景。结合当前研究与产业动态，本文从用户体验与系统集成等层面，归纳其面临的主要问题与未来演化方向。

（一）面临的主要挑战

1 信息冗余与认知过载问题

尽管AR-HUD旨在通过信息叠加增强驾驶认知，但在信息呈现密度缺乏精细管理的情况下，易导致驾驶员注意力分散。尤其在高交通复杂度场景中，过多图层可能干扰道路观察，反而降低SA效率。这与Endsley提出的“信息选择性过滤”原则相悖，亟需更精准的动态信息调度策略。

2 环境适应性不足

AR-HUD在雨雾、夜间、隧道等低能见度环境下表现不稳定，虚实融合效果不佳，易出现投影失真或图像模糊。此外，不同车主驾驶风格及认知偏好的差异，使得一刀切的信息布局方式难以满足个性化需求。

3 评估机制缺失

目前尚无统一、系统的AR-HUD情景意识评估框架，相关研究多停留在感知精度与用户满意度层面，缺乏对SA三层级全流程的定量评估模型。这在一定程度上阻碍了技术优化路径的科学决策。

（二）未来发展趋势

1 基于认知负荷调控的自适应界面

未来AR-HUD将更侧重人机协同中的认知负荷动态感知，结合眼动追踪、脑电反馈等生理指标，实时判断驾驶员注意力状态，自动调整显示频率、图层密度与图标复杂度，实现“认知驱动”下的信息可视化。

2 标准化评估体系建设

建议构建以SA三层级为基础的AR-HUD交互效果评估体系，涵盖主观认知体验、行为响应指标与任务完成效率等维度，为技术迭代与设计优化提供量化依据。同时，推动行业联合制定AR-HUD界面信息排布与安全提示的通用标准，有助于提升产品一致性与使用安全性。

五、结论

本文围绕情景意识理论在车载AR-HUD设计中的应用现状展开分析，指出该理论在提升驾驶安全性、交互效率与系统智能化水平方面具有重要指导意义。当前技术发展虽取得一定成果，但仍存在信息冗余、界面适配性不足、多模态交互缺失等问题。未来，车载AR-HUD设计亟需从“以技术为中心”转向“以认知为中心”的设计范式，结合个体差异、认知负荷、驾驶情境等因素，构建更加智能、灵活与安全的人机交互系统。同时，建立标准化的SA评估机制，将为AR-HUD的发展提供理论依据与工程规范，推动智能驾驶体验向更高水平演进。

文章来源：《新美域》https://www.zzqklm.com/w/qk/29468.html