智能鏟運機造型設計及眼動追蹤實驗

韓宇翃，張子正

智能鏟運機造型設計及眼動追蹤實驗

韓宇翃，張子正

（北京工業大學，北京 100124）

通過眼動實驗對造型設計過程中區域的重要性和優先級進行確認，為礦山開采設備造型設計過程提供更充分的數據支撐和理論依據。追蹤被試眼動軌跡和生理數據，得出視覺熱點圖和視覺軌跡圖，分析用戶對現有產品特征的視覺關注點的排布情況，運用實驗分析結果對整體造型各個區域進行優先級劃分，以此指導設計要素之間的主次和順序，指導設計方案中模塊化區域的劃分，縮短試錯階段，提高效率，提出優化方案。最終得出用戶更加關注駕駛艙、輪胎區域，其次是鏟斗和車體區域。將眼動實驗結果運用到鏟運機的造型設計中，彌補了當前主要依賴設計師經驗進行鏟運機造型設計的不足，驗證了在開采設備造型設計過程中，應用眼動實驗方法來輔助區域劃分和優先級制定的可行性，從而進一步提升設計方案的科學性和合理性。

工業設計；鏟運機造型設計；眼動追蹤；模塊化；礦山開采設備

地下鏟運機是一種用于井下礦石裝載運輸的專用工程車輛，是實現地下礦山規模化開采的重要裝備[1]。可以完成半自動化生產作業循環，包括自動化行駛、卸礦和遠程遙控鏟裝。其中包括輔助操作功能，操作者可以選擇自動裝礦或遠程遙控裝礦的方式，從而提升生產效率和安全系數[2]。智能鏟運機的設計和研發更具前瞻性，相對發達國家，中國尚處于自主研發階段。眼動行為反應用戶與觀察對象在交互時的重要認知過程，是視覺藝術研究中反映興趣變化程度的重要因素[3-4]。眼動追蹤技術主要應用于心理學、醫療程序和交互系統中，先進的眼動追蹤技術提供了更廣泛認識、深入理解人體和精神功能的機會。目前在眼動追蹤在機械設備造型設計的應用研究中，多用于評價現有的設計方案，主要在工程車輛和機械設計中有所開展。然而，國內智能鏟運機處于自主研發階段，眼動追蹤數據用于指導智能鏟運機設計的案例和研究較少。通常機械設備的外觀設計中以設計師個人（或團隊）的主觀判斷及設計經驗作為設計依據的方法有局限性，因此引入眼動追蹤技術輔助設計方案的探討有較高的研究價值。

1 眼動實驗

國內的眼動研究多用于設計方案的評價，林麗等通過眼球的運動來探尋用戶的心理活動，依據科學的眼動行為數據提升設計與需求的匹配度[5]。韓飛等基于視覺選擇性注意理論和形狀知覺理論得到的產品形態視覺認知模型，以此用于設計方案的研究[6]。胡偉峰等利用眼動實驗與主觀評價相結合的方法評估采油機械壓裂車的外觀設計，提出產品造型主特征應表現在最受關注的區域，以及配色應具有層次感[7]；房啟曉提出建立遞進的工程機械類產品設計程序，并利用模塊化劃分與眼動儀實驗等手段，對工程機械類產品的設計方法進行創新性探索[8]；戚彬等將眼動跟蹤技術運用于形態仿生的研究，得到眼動路徑、注視頻率、注視時間和注視點數量等數據，以定量實驗方法分析得出生物原型的典型形態特征排序[9]。國外有關眼動實驗的研究中，Lisa等提出了雙眼共激活在評估眼動注視時間的影響與交互理論的探討[10]。Bogomolova等提出利用眼動追蹤技術，來測試單位價格標簽設計因素是如何影響消費者在產品決策過程中的眼球運動的[11]。眼動追蹤技術的輸出數據包括數字，以及眼睛注視的持續時間和坐標，經檢驗所提出的方法能夠量化和預測僅通過監控眼睛行為而獲得的審美偏好[12]。

因此，本文探討眼動實驗數據輔助智能鏟運機設計的研究具有創新性和探索性。眼動實驗數據運用在具體的造型設計方案中，其眼動注視的區域劃分與智能鏟運機方案中模塊化設計方法具有一致性，可用于規劃和指導模塊的劃分，提升產品品質，使設計方案更加具有科學性、邏輯性、功能性和實用性。

1.1 實驗方法

根據上述眼動追蹤實驗與形態設計優化的方法討論，結合智能鏟運機研發現狀的研究，確定眼動追蹤數據輔助指導鏟運機造型設計的方法，具體如下：選取實驗對象，收集和處理實驗材料，收集現有案例中鏟運機的圖片，對照片尺寸、顏色、背景進行處理，排除其他干擾因素；對實驗對象依據功能特征要素進行分區，鏟運機為功能性機械設備，根據不同的功能要素劃分不同的功能區域并進行編號；樣本圖片眼動追蹤實驗測試，設計雙盲實驗，減少人為因素對實驗結果的影響；眼動數據與造型設計要素關系分析，對實驗結果采取單因素方差分析，獲取與設計要素顯著相關的眼動指標；設計方法的運用，依據眼動指標顯著變化參數與鏟運機不同功能要素建立聯系，以及功能要素的優先級大小，據此排序并建立模型來輔助和優化設計方案。

1.2 實驗準備

在已有產品設計與方法的基礎上，來對設計方案進行輔助性佐證，并提供數據支撐和理論依據。通過眼動實驗采集用戶在關注不同的鏟運機時的眼動數據，研究用戶在鏟運機外觀不同時的注視情況，在現有的設計方法基礎上得到更具科學依據和理論支撐的設計方案。實驗在專業的眼動實驗室進行，設備采用Tobii X300屏幕式眼動儀，使用Ergolab 3.0人機環境同步平臺對數據進行采集和整理。實驗前期準備工作主要分為3個部分：實驗材料的預處理，對現有2款鏟運機進行多角度的拍照取樣，構建實驗材料素材庫；招募被測試者34名，其中男女比例為1∶1，年齡的區間為22～30歲，被測試者為企業在職員工，其具有多年的工作經驗或有較高的文化素質，雙眼矯正視力均為正常，且不存在色盲、色弱、斜視、睡眠不足及精神緊張等其他問題；預實驗及設備調試，提前進行預實驗并完成設備調試。

1.3 實驗操作流程

實驗共計2天完成，每天隨機抽取17人進行實驗，首先采集被測試者的瞳孔數據、靜息心率和皮電數據作為基準數據，隨后對現有2款鏟運機形態特征進行觀測，采集實驗過程中的瞳孔數據、靜息心率和皮電數據輸出實驗結果。每位被測試者的實驗過程大約需要20 min，包括實驗前注意事項講解、實驗設備調試校準，大約3 min，被測試者觀看實驗材料時間約17 min。具體實驗步驟如下：實驗準備階段對被測試者講解實驗要求和注意事項；被測試者坐在指定位置，佩戴實驗設備；詢問被測試者的年齡、身高、體重等基本信息情況；隨后進行眼動儀的校準，并采集3 min的靜息基準數據；實驗開始，被測試者觀看實驗材料至實驗結束。

為保證實驗數據的精準性，需要控制實驗區域人員的流動，避免出現噪音、光線變化等環境因素，以免影響實驗結果。實驗開始后，被測試人員注視眼動儀屏幕上的圖片，對現有2款鏟運機的造型，以及在工作環境中的情況進行觀察。每張照片播放照片為5 s，時間過長容易造成疲勞，時間太短難以采集準確的數據。

1.4 實驗結果及分析

通過Ergolab 3.0平臺對實驗數據進行導出，篩選、剔除了3個樣本數據，是因為這3個樣本數據中的被測試者追蹤比例低于90%，或者異常數據超出平均值300%。然后提取剩余31個樣本的眼動數據的熱區圖、方格興趣區、被測試者不同區域首次注視持續時間等數據進行分析，見圖1—3。

圖1 視覺熱點

圖2 視覺熱點區域劃分

圖3 被測試者不同區域首次注視持續時間

據視覺熱點對現有鏟運機特征劃分區域，分析上述視覺熱點得出，視覺熱點主要集中在車輪、駕駛室、鏟斗、車身尾部、車身側面這些特征。將整車按特征化分為5個部分，分別為輪胎區域、鏟斗區域、車體尾部區域、車身側面區域，形態特征分區可以更好地對每個部分的視覺數據進行對比。

篩選得到的眼動數據，通過眼動指標的整理及研究，最終選取均值性質和方差值性質的眼動指標作為備選眼動指標，運用SPSS軟件對眼動數據進行方差特異性檢驗，選擇最大注視時間和首次注視時間這2項眼動指標進行研究，見表1。

表1 眼動數據首次注視持續時間

在瀏覽任務中，被測試者對某一區域最大注視時間的長短，反映了其觀察時對該區域的重視程度，說明該樣本區域內的設計形態對用戶的吸引程度越大[13]。通過搜集被測試者對不同區域的首次注視時間數據，分析得出用戶對鏟運機不同區域的外觀特征關注程度，通過分析被測試者首次注視時間及被測試者的視覺熱點圖，可以發現被測試者關注鏟運機特征的興趣點依次為駕駛艙部分、輪胎部分、鏟斗部分、車體尾部、車體側面，后續根據實驗結果指導進行模塊化方案設計。

1.5 眼動實驗輔助設計方案提升探討

在設計領域中，借助眼動實驗中的首次注視時間數據及熱點圖來尋找設計機會點的實踐較多。其中一般認為首次注視時間較短的區域是用戶首先觀察的區域，其主要影響因素是設計特征。觀察對象特征元素明顯時往往能先抓住用戶的視覺中心，對這些形態特征進行提取、評價篩選，對后續設計具有改良或借鑒意義，可以幫助設計師更加確切地進行設計方案的優化推進。通過分析實驗中得出的視覺熱點圖，可以發現用戶關注鏟運機形態時的興趣點。與首次注視時間不同的是，熱點圖反應的是該區域的持續關注時間，持續時間越久，說明該區域的特征元素越受到用戶的關注，引起關注的原因主要是設計特征元素的美與丑。設計特征元素的美與丑都會使用戶較長時間地關注某一局部特征，但總的來說，用戶關注某一區域時間越長，說明該特征越容易引起注意，這些局部特征即應當重點進行設計和改良。通過分析區域關注度較高的原因，可以指導后續設計中采用不同的方法，如保留強化特征或刪減修改特征。這一方法同樣適用于交互設計中的界面設計領域。

1）在網頁設計中，通過捕捉眼動注視熱點和注視軌跡，對界面區域進行分析，在設計布局時將不同層級的信息合理排布，滿足用戶更有效的獲取信息的需求。眼動追蹤技術運用到網站設計，以新版12306購票網站為例，通過眼動追蹤實驗獲取用戶眼動視覺熱點圖和眼動軌跡。車票查詢頁注視軌跡見圖4[14]。對界面進行定量分析通過分析發現網頁存在信息排版和操作效率的問題，在排版、配色和信息呈現進行改良設計，車票查詢頁面的改良設計見圖5[14]。

2）在廣告設計和包裝設計中通過分析眼動數據可以得出，用戶是否對產品產生興趣及產生興趣點在哪里，從而進行產品的改進和優化。在云南白藥包裝設計中，通過分析視覺熱點圖，發現原有包裝中信息重要程度與視覺關注度不匹配。以此為指導將外包裝顏色、圖案、文字排版和打開方式等因素進行改進設計。云南白藥膠囊外包裝熱點見圖6[15]，云南白藥膠囊改進外包裝正面見圖7[15]。

3）在文化產品設計中，通過觀察者對某一個文化形態的不同要素的關注程度進行排布，為文化元素符號提取提供方向。在侗族文化產品包裝設計案例中，對比侗族傳統建筑特征，通過觀察者對不同要素關注的關注程度從強到弱依次為樓身、飛檐、塔頂和底部，為文化元素符號提取提供方向。以侗族鼓樓元素的主要特征，將鼓樓的樓身、飛檐和寶頂等具有典型形態特征的視覺元素映射于包裝瓶體的設計中。實驗刺激樣本熱區及軌跡見圖8[16]，“侗水瓶”設計效果見圖9[16]。

國外的一項基于單價的布局如何影響消費者決策的研究中，同樣運用眼動實驗的方法采集消費者在觀察產品包裝和價簽時的視覺熱點。設立對照實驗將相同產品分為沒有價格、正常大小的價簽和增大的價簽3組，分別采集被測試者的視覺熱點和主觀評價。運用統計學方法分析得出價格字符增大有助于消費者購物時正確決策，特別是對低價格感興趣的人群而言結論更為明顯[11]。產品包裝與價簽的視覺熱點見圖10[11]，價簽增大對消費者關注度的影響見圖11[11]。

圖4 車票查詢頁注視軌跡

圖5 車票查詢頁面的改良設計

圖6 云南白藥膠囊外包裝熱點

圖7 云南白藥膠囊改進外包裝正面

圖8 實驗刺激樣本熱區及軌跡

圖9 “侗水瓶”設計效果

”

圖10 產品包裝與價簽的視覺熱點

圖11 價簽增大對消費者關注度的影響

4）在VR、AR交互領域，眼動數據直接影響視覺畫面的構成，有側重性地對眼球關注度高的區域來著重表現畫質和細節，從而合理地完成計算機的資源調配，使虛擬影像更加接近現實。例如，眼動追蹤的高鐵候車屏幕信息交互研究，通過捕捉眼動注視熱點和注視軌跡，對界面區域、字體呈現出的顏色進行分析，最后得出對比強烈的顏色更容易被注視，以及在屏幕中間區域更容易被注視，以此為依據，設計布局時將不同層級的信息進行合理排布，從而滿足用戶更有效地獲取信息的需求。

對鏟運機等大型設備而言，設備往往具有較多的特征，并且依據功能進行了區域化、模塊化的設計。然而對單一特征的改進往往對整體的設計提升收效甚微。因此針對大型設備而言，眼動實驗主要通過大的興趣區域進行劃分，對設計創意意向和眼動數據進行匹配，具體方法如下：分析概念設計階段設計意向，將設計點的創意意向提取排列，對比眼動實驗得出對象不同區域被觀察時重視程度排列，然后判斷兩者的差異。如對比結果一致，說明設計意向符合用戶觀察規律，可以繼續開展設計活動。如果兩者對比差距較大，說明設計意向與用戶觀察重視程度不相符，此時可判斷產生差異的原因，可以通過重復實驗或文件調查等方法排除實驗誤差，然后設計師同行設計評價，對設計方案進行調整，從而達到輔助設計提升的目的，眼動實驗輔助設計流程見圖12。

圖12 眼動實驗輔助設計流程

本次探討旨在探究眼動數據與大型機械設備的外觀形態設計的評價關系，通過分析被測試者對設備外觀特征的眼動數據，指導優化設備特征形態設計方案。本文的研究分析和設計方案優化路徑對同類機械產品形態設計具有參考價值。

2 設計方案深入

2.1 模塊化設計

模塊化設計的運用可以有效解決智能鏟運機機身巨大的問題，在生產、運輸、維護方面有明顯的優勢。模塊化具有3個特征：相對獨立性、互換性和通用性[17]。模塊化產品是實現大規模工業生產單一目標的有效方法。根據功能或構造特點劃分成不同的模塊，然后通過各模塊間組合方式的排列組合，可以組成產品族群中的任意一款[18]。在智能鏟運機的研發和迭代過程中可有效節約減少能源消耗。設計過程中運用眼動實驗的區域劃分指導模塊化的過程，將實驗結果劃分的車輪、駕駛室、鏟斗、車身尾部、車身側面5個區域進行整合，對應為駕駛模塊、載重模塊、中部鏈接模塊和車尾電池模塊，并根據眼動視覺關注度進行優化設計。

2.2 電動四驅

采用電動四驅設計，通過4個獨立電機進行智能動力分配，可以減少傳動環節使傳動效率更高，并適用于各種路況，電動四驅與傳統電機對比見表2。

無人自動駕駛技術集成的4個獨立電機傳動效率高、結構簡單、動力分配更合理、發熱低、節省能源，可以更好地應對泥濘坑洼路面。獨立懸掛系統在不同的坑洼路面及上坡、下坡時，通過彈性形變使每個輪胎都能充分接觸地面產生動力，同時具備極好地通過障礙的能力和越野性能。無人駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同工作，通過電腦實現無人駕駛，其技術具有成本低、可以在惡劣環境工作、工作時間長等特點。自動駕駛技術集成見表3。

無人駕駛技術是由多項技術集成的，主要工作原理為通過感應器遙感技術來搜集路況信息，由核心計算機技術運算，結合虛擬仿真技術得出運行方案，通過動力傳動系統進行行駛操控。這項技術在實際路上測試時因為要考慮復雜的交通環境，因此對運算能力和數據采樣有較高的要求，實現的成本較高。而在地下礦洞中環境相對固定，且沒有復雜多變的路況，無人駕駛技術在地下鏟運機上可以低成本情況下運行，從而得到更好地利用。

3 最終設計方案

整車從前端到后部有鏟運模塊、駕駛模塊、中部動力模塊、后部動力模塊。鏟運模塊為前端鏟斗與前部負載車體，該部分主要是鏟斗及液壓部分，主要是用來實現鏟運機的鏟運功能。駕駛模塊用于人工駕駛時，主要是對鏟運機進行操控。在無人駕駛作業的情況下，可以將此模塊卸下，以此減輕車體、提高效率。中部動力模塊為次要動力模塊，提供部分動力及電池空間，同時是連接運載模塊與動力模塊的重要連接模塊，也是駕駛模塊的載體。后部動力模塊為主要動力模塊，可以提供大部分動力及電池空間，這是整機的主要動力來源。最終效果見圖13。

表2 電動四驅與傳統電機對比

表3 自動駕駛技術集成

圖13 最終效果

圖14 電力術設計

圖15 電池設計與組裝方式

模塊化設計需要解決的是模塊之間相互連接的問題，需要考慮機械連接的穩定性，同時需要將模塊之間的電力進行連接。針對模塊化的連接方式，采用概念化的電力術插接方式，可以便于拆卸組裝。前方連接方式為鉸接，可以方便鏟運機轉向。鉸接為上下2個鏈接結構，中間穿過電力連接術，這種鏈接的優化方式，便于不同模塊間的電力鏈接，采用物理鏈接包裹電力連接的方式，避免了電路外露，使結構簡單可靠、形態更加美觀。電力術設計見圖14。

智能鏟運機的主要動力模塊，主要用于裝載和更換電池組，在后續的研發中可以考慮設計無人更換電池的裝置，以此為未來的無人化作業提供設計思路，電池設計與組裝方式圖15。

后部動力模塊遵循易用化原則，采用后部向下打開、上蓋向上掀起的方式，使操作簡捷，便于電池裝配、更換和維修。更換時可以通過人工進行更換，也可以結合充電樁及充電裝置，使用機械結構自動化進行裝配和更換。

整體組裝應用于人工駕駛鏟運機作業中，以及去掉駕駛艙模塊后，可以促進未來無人駕駛方案的研發。體現更好的通用性和延展性。不同的模塊逐步進行迭代，可以盡可能地避免廢棄造成的資源浪費，這符合可持續低碳設計發展的理念，不同模塊組合效果見圖16。

4 結語

在機械設備的外觀設計中，以往設計師個人（或團隊）的主觀判斷及設計經驗常常成為設計的依據。經實驗驗證，通過對比眼動實驗熱點圖劃分區域與根據功能性模塊化劃分的結果，得出眼動實驗數據可以指導產品造型設計和模塊化設計。對比主觀設計意向與實驗結果關注程度的差異，幫助設計師區分設計方案中特征要素的主次，來有效提升設計方案。目前眼動追蹤實驗技術指導的設計方案處于探索階段，補充眼動數據支撐，能夠提升設計方案的有效性和科學性，極大程度上彌補了設計過程中通過主觀判斷而產生的缺陷。

1）本次智能鏟運機實驗案例中，被測試者關注度最高、首次視覺聚焦點為駕駛艙模塊，其次為輪胎部分和腰線，以此為依據來指導模塊化設計，這與設計師通過經驗、訓練、技能等主觀判斷得出的結論基本一致，因此推及一般性設計任務，也可運用眼動數據輔助主觀判斷進行設計。

2）通過眼動實驗數據采用特異性方差檢驗，來對鏟運機進行分區，通過不同區域之間數據比較，對不同區域關注度進行排序，利用不同區域代表不同的模塊單元，在新的設計方案中，受關注高的模塊著重進行優化。

圖16 不同模塊組合效果

3）通過分析眼動數據可直接得到被測試者對設計方案的客觀感受。這可以彌補設計過程中設計師主觀判斷的失誤及設計經驗的不足，以此減少在實際評價中問卷法調查通過主觀感受得出的結果，受測試者經驗和狀態等因素的影響與客觀的結果間的誤差。

基于眼動實驗探究機械設備形態特征優化，聚焦受到關注的形態特征，對不同要素和特征進行排序，在設備模塊化的過程中有重要的指導意義。本次實驗研究給出了科學具體的鏟運機設計方案，拓展了眼動實驗在工程設備領域的應用范圍，在未來的研究中可進一步探討眼動實驗結合人工智能輔助工程機械設計，以及完全通過人工智能產生的設計方案的可能性。

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Modeling Design and Eye Tracking Test of Intelligent Scraper

HAN Yu-hong, ZHANG Zi-zheng

(Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)

In order to provide more sufficient data support and theoretical basis in the modelling design process of the mining equipment, eye-tracking experiment is used in this paper to confirm the zonal significance and priority. Visual heat maps and visual trajectory maps are obtained by analyzing the eye movement trajectory and physiological data. By analyzing the user's visual attention points related to the zones with product features, the priorities and sequence of design features could be distinguished, so as to shorten the trial period and promote the efficiency, optimizing the project. In this experiment, it is realized that the driving zone, tyre zone, and then the bucket zone and vehicle body zone catch the major attention. This discovery could be utilized in intelligent scraper shape design, complementing the current way of designing relying on designers' experience, validating the availability to use eye movement experiment in mining equipment design process to distinguish the priority of different zones. The scientificity and rationality of design is also promoted.

industrial design; modelling design for intelligent scraper; eye tracking; modularity; mining equipment

TB472

A

1001-3563(2022)02-0056-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.02.008

2021-09-13

韓宇翃（1972—），女，長春人，碩士，北京工業大學副教授，主要研究方向為工業設計工程。

張子正（1992—），男，山東人，北京工業大學碩士生，主攻工業設計工程。