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基于FBS模型的智能骑行头盔研究
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冯奇高瞩
摘要:随着科技的发展和相关技术的逐渐成熟,智能化头盔将原本骑行过程中无法实现或者较难实现的功能变为可能。本研究通过FBS模型确定主要思路,首先对骑手生理和心理进行分析,之后根据特征分析结果得出骑手的头盔使用需求,进而得出设计需求;然后以FBS模型为设计框架,进行功能—行为—结构的映射,将烦琐的操作集中、简化,在使用过程中引导、改善用户行为。智能头盔顺应了发展的趋势,满足了用户的需求,日趋完善的技术会让它进一步普及。
关键词:产品设计;FBS模型;骑手;智能骑行头盔
:TP212.9:A:1004-9436(2021)03-0-02
1智能骑行头盔的现状
随着科技的快速发展,越来越多的智能可穿戴设备出现于人们的生活中,智能头盔已经成为智能穿戴设备中不可或缺的一类,被广泛应用于各类领域,如医疗、军事、家居、出行、工业等[1]。日常出行中智能骑行头盔能够带来更加安全高效的出行体验,是未来出行的必要选择。
通过网络信息采集和实物研究,本文对Livall、Airwheel、Jarvish、NAVNA这4个智能头盔品牌进行产品功能和技术上的分析比对。通过分析发现,市面上主流智能骑行头盔的主要功能有行车记录仪、语音操作、通信、HUD导航、GPS(全球定位系統)、传感器预警等[2]。
行车记录仪功能:将摄像头置于头盔顶部或者前部,一般采用720P150°的广角镜头,JarvishX-AR则采用了1080P360°超广角镜头。这项功能既能满足使用者行程中进行信息记录的需求,也能实时记录骑行状况。
语音操作功能:JarvishX-AR可以通过语音连接到苹果的Siri和OKGoogle,通过降噪麦克风骑手可以语音控制摄像机、打电话、调整音量、播放音乐等。
通信功能:通过车联APP连接手机和头盔,实现语音传输功能,骑手可以通过语音操控或者按键操控来通话,让使用者在骑行过程中不必使用手机与他人进行联系。
HUD导航功能:采用增强波导光学成像技术的平视显示器(HUD),可以将导航信息实时虚拟影像投影在头盔护目镜上,避免了使用者低头看手机导航带来的危险,同时平视显示器还可以显示当前速度、转弯方向、来电和后视镜反馈。
GPS:使用GPS信号接收器接收GPS信号,通过计算获取头盔所在经纬度信息,最后实现用户位置的定位。
传感器预警功能:头盔内置陀螺仪、电子罗盘、加速度计和环境光传感器等,可以分析天气和道路状况,配合APP,通过头盔平视显示器提供实时警报。
2研究方法与流程
2.1FBS模型概述
在进行产品创新设计的过程中,JohnS.Gero等人提出了一种新的研究方法论——FBS模型,这个模型的主要结构关系是对功能—行为—结构(Function—Behavior—Structure)三者展开叙述。对于功能方面来说,其作为一个产品设计的根本,主要目的是满足用户要求;从交互方面来说,它主要依靠“行为”这一部分实现。要加强功能—行为—结构这三者之间的联系,就要依靠“结构”这一方面实现。这不仅可以为设计人员提供更完善的问题解决方法,也可以使这个方法更加严谨[3]。为了更好地加强结构与功能之间的联系,研究人员还要引入行为这一环节,简单来说就是要在传统的功能结构模型中引入这一变量[4],形成产品功能到行为、行为到结构的映射,以此获得解决设计问题的方案。
2.2以FBS模型为基础进行产品设计
FBS模型下智能骑行头盔设计开发流程如图1。
第一,需求确定功能:通过数据对比,分析总结摩托车骑手的心理特征等一系列指标,并根据分析所得到的数据,发现其中的主要用户使用需求,以此初步确定智能头盔的主要基本功能。第二,功能映射行为:把得到的智能骑行头盔的基本功能进行映射,得到预期行为,并进一步研究分析。第三,行为映射结构:通过对现有产品进行功能等方面的评估比对,得到基本的行为方式,然后以此进行映射代入后得到基本的结构模型。接下来对使用者和头盔之间交互的行为进行深度分析,以此保证设计方案的有效性和功能性。
3FBS模型下的用户需求转换
3.1确定功能需求
通过对全盔形态骑行头盔使用者的行为分析和生理分析,得出以下几点功能需求。
第一,基本需求:能够满足在骑手骑行过程中通话、查看道路信息、查看手机信息、记录道路情况的需求。第二,安全需求:头盔作为保障骑手骑行安全的工具,其安全性不容忽视,不仅要考虑产品自身的设计,还应充分考虑所有使用场景,充分保障使用者的安全以及佩戴舒适的需求[5]。第三,易用性需求:在满足骑手日常骑行需求的情况下,智能骑行头盔还需要操作简单,能快速让适用人群接受和学习,要避免烦琐的操作,减少使用人群的学习时间和操作的复杂度。第四,情感需求:在智能头盔的设计过程中,不仅仅要关注外观造型
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