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Technical articles
更新日期:2026-08-18
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01
实验背景
人机交互(HMI)研究的是人与机器、系统、环境之间信息交换的全过程——用户怎么操作界面、注意力如何分配、操作过程中身体负荷有多大、认知状态发生了什么变化。
传统的评估方式往往割裂:视觉注意力靠眼动仪,操作姿态靠人工观察,心理负荷靠事后问卷,生理反应靠单独的传感器。这些数据分散在不同软件里,时间戳难以对齐,事后的整合分析几乎是一场噩梦。
一个专业的多人机交互评估软件需要解决的核心问题只有两个:
把人-机-环境三方的数据,在同一个时间轴上同步记录下来
提供分析工具,让研究者能直接从这些数据里提取有意义的指标
这也是人类行为研究平台HRT的核心设计出发点。
02
为什么选择 HRT?
人类行为研究平台Human Research Tool(HRT)由赢富集团子公司互科智能研发,贯通实验室管理、项目管理、被试管理、实验管理、实验执行、多维数据采集及分析、数据计算、成果输出与报告生成全流程,广泛应用于心理学、脑科学、神经营销、人因工程、运动科学、具身智能、驾驶与消费行为等领域。

03
人机交互研究能力全景
可接入的多模态数据类型
人机交互研究的核心在于多维度数据融合。HRT 支持同步采集以下数据,所有数据呈现在同一个时间轴上:

数据同步机制
HRT 通过硬件时钟校准 + 软件时间戳对齐 + 多源事件统一标记系统,确保不同品牌、不同类型的设备数据具有统一的时间基准。
支持的通信协议:LSL、TCP、UDP、CAN、串口、音视频流。
所有设备在同一体系内协同运行,数据实时同步与互通——这意味着你可以在采集结束后,一次性对齐回放所有模态的数据,而不是事后手动拼接。
04
工效评价分析
人机交互不仅关注"用户怎么想"(认知维度),还需要评估"用户的身体是否舒适"(身体维度)。HRT 的工效评价模块基于光学和惯性动作捕捉设备采集的姿态数据,提供三种工效评价方法:
三大工效评价量表

可视域与可达域分析
可视性分析:输入视角和视距参数,可视化显示人体模型的视野范围

可达性分析:输入关节参数,生成末端节点的包络范围,可视化显示人体模型的可达范围。

风险评价报告
根据量表评估结果,HRT 自动生成风险评价报告,包含:
时序风险等级分布
风险等级占比
各关节高风险特征
支持导出 PDF 格式

05
人机交互 × 多模态联合分析:典型应用场景
场景一:驾驶人因与 HMI 评估
在驾驶场景下,HRT 可同步采集驾驶员的眼动注视分布、瞳孔变化、心电皮电、脑电信号、头部姿态、操作行为等多维度数据,构建驾驶人的综合认知状态模型。
典型应用
中控屏 HMI 界面的视觉注意力分析
驾驶负荷的实时监测与评估
ADAS 系统的接管行为研究
疲劳驾驶的生理预警指标开发
中控屏交互的手指轨迹分析
座椅舒适性与压力分布评估



场景二:VR/AR 人机环境系统研究
可在虚拟环境中同步采集眼动、运动捕捉、生理信号、时空轨迹等多模态数据。
典型应用
仿真环境中的操作行为与认知负荷评估
虚拟产品原型的可用性测试
沉浸式交互体验的生理-行为联合评估

场景三:工业操作与工效评估
在工业制造场景中,HRT 通过运动捕捉 + 工效评价量表,量化操作工人的姿势负荷、肌肉骨骼风险、操作效率。
典型应用
产线操作工位的 RULA/REBA 评估
维修作业的可达性与可视域分析
长时间坐姿/站姿工作的疲劳评估(坐垫压力分析)
主客观融合评价

场景四:界面设计与用户体验
HRT 的眼动分析模块提供热点图、轨迹图、阴影图、蜂窝图、三维视线呈现五种可视化方式,支持 2D 静态图像、网页、APP 长图、360° 全景图、3D 虚拟场景等多种刺激材料。
典型应用
网页/APP 界面的视觉注意力分析
信息架构与界面布局优化
多被试眼动数据叠加对比分析
