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智能座舱系列四:DMS项目实录

庸人自扰梦 4天前   阅读数 17 0

编辑导语:有些伙伴对DMS的知识有所了解后,但关于产品的具体落地,还是不知道从何入手。因此,作者从自己的实际经验出发,分享关于DMS的具体产品案例,主要从撰写DMS的产品PRD以及规划两方面来写,希望对你有所帮助。

有朋友私信表示,虽然对DMS有了一定认知,但去负责产品的具体落地,还是不知如何下手。

今天,我把自己在主机厂(汽车厂)做过的关于DMS的具体产品案例分享出来。

基于自身经验,本文分享两部分:

一、DMS的产品PRD如何写

首先,我们知道DMS产品是软硬件一体的系统产品。

1. 硬件系统/零件的构成有哪些

主要零件:摄像头模组(含镜头和支架)、DMS控制器、红外补光灯。

摄像头和补光灯通过线端接口(如FPD-LINK III 接口) 与 DMS 控制器连接。

2. 硬件的关联件有哪些

  • 座舱域控制器:提供声音提示及交互操作界面
  • 仪表:提供疲劳驾驶警示图标提醒

以上硬件系统及零件关系,由系统工程师完成具体的方案设计并输出SOR文档。这个过程中产品经理参与多少,由公司和个人能力的实际情况决定。

但是,产品软件的PRD是一定要由产品经理自己去完成。

当前与第三方合作是绝大多数车企的DMS开发模式,我以此情景为例,提供一份DMS的PRD参考。

3. DMS的软件PRD主要内容有哪些

上文交代过,这个项目的DMS的功能与供应商合作完成。该合作中,供应商提供算法SDK完成图像的数据分析和行为的逻辑推断。但在驾驶员行为推断的判定标准,由我方做具体参数配置。对应该PRD会着重书写驾驶员疲劳(分心、危险行为)的判断标准和程度等级。

4. PRD内容示范——疲劳检测

以疲劳检测章节为例,至少有以下几点需要交代清楚:

(1)疲劳检测的功能描述

行车过程中,摄像头对驾驶员的闭眼和打哈欠行为行进行采样;DMS 结合行车时间、行车速度等因子,来判断驾驶员是否疲劳和疲劳等级。系统根据疲劳等级,发对应的警告给驾驶员。

  • 功能开启/关闭的用户入口(界面设计)
  • 通过车控车设界面
  • 通过语音关闭/开启
  • 疲劳检测启动的条件
  • 车速 30km/h-250km/h
  • 劳检测功能被开启
  • 疲劳检测的等级与判断逻辑

疲劳等级设定为一级疲劳和二级疲劳,触发则进行报警,且采用高灵敏度算法。

疲劳检测功能启动后,主机系统如果收到一级疲劳信号,则立即播报 TTS 提醒,此时疲劳检测继续执行,符合二级疲劳时,DMS系统发生二级疲劳的信号。系统收到中度疲劳信号 3S 后(大约轻度疲劳提醒的 TTS 刚播放完),进行二级疲劳提醒。

(2)疲劳提醒(人机交互)

一级疲劳:通过 TTS 随机播报以下内容:

  • 请勿疲劳驾驶
  • 你已疲劳驾驶

二级疲劳:先发出疲劳提示音;同时在仪表显示疲劳驾驶图标或文字,显示 5s 隐藏。

疲劳提示音结束后,TTS 随机播报以下内容:

  • 请勿疲劳驾驶
  • 你已疲劳驾驶

提醒最小间隔:2 分钟

像界面和人机交互设计,指派交给UED同事去完成。

二、DMS产品规划

1. 基于业务理解,进行相关分析

产品规划需基于业务进行规划,业务规划需要对业务有深刻的认识,业务包括基于行业对产品、技术、管理、财务计划等有深刻的理解。如果IMS的业务理解透了,知道方向,知道节奏,那产品规划则是拔出萝卜带出泥的事情。

IMS是智能座舱监测系统,也是智能座舱的两大AI领域之一,但很多企业尚没有意识到其产品规划的重要性。与AI语音系统一样,如果想要做出产品的差异性,就必须投入更多自研资源。

智能视觉系统和智能语音系统,很多企业把它们做为一个功能型产品去开发,其产品团队、项目团队仅仅着眼于功能属性的研发和落地,这种思路非常狭隘。

在我眼里,不论智能语音还是智能视觉系统,它们都属于平台型、服务型产品。之所以这样说,因为二者除了需要给用户提供解决用户需求的语音交互、视觉监测的功能之外,还需要提供服务框架留给其他功能,以满足各种用车场景的智能化体验。

比如下述场景:

“十月一日上午。男子驾车,载着妻子和5岁的儿子,从深圳南山导航去广州长隆动物园。途中男孩烦躁多动,起身站立,不愿继续端坐。”

假如,我们设计一个功能,帮助家长安抚孩子,让其乖乖坐好。

首先,座舱需要识别到该场景(依赖于OMS摄像头和视觉算法、导航信息);其次,座舱需要主动发起与孩子的互动(依赖于语音交互);然后,确保互动的内容、形式符合孩子的兴趣(依赖于内容服务)。

可见,在该场景该功能的实现过程中,智能视觉和智能语音均提供了服务能力。

以上只是一个场景。

在实际的生活中有着层层连环的场景和用户需求亟待挖掘,智能语音和智能视觉针对层层不同的的场景,应该构建一套标准和接口,以平台规则服务不同的场景功能。

所以说,智能视觉和智能语音必须要以平台型、服务型产品进行规划,通过对用车场景的深度挖掘,提供满足各种用车场景的功能和服务,才能构建产品体验的差异化和竞争力。

从企业的层面来讲,如果希望在产品智能化方向有所作为,就应该在智能视觉和智能语音两个AI领域的核心算法自研上加大投入,并掌握数据,摆脱对供应商的过度依赖,摆脱来自供应商的业务瓶颈。

2. 分析产品的行业现状及发展趋势

具体分析材料不展示了,下面直接说结论:

现状:主动式DMS系统已成为行业标配

趋势一 : DMS与OMS融合为座舱监控系统,为座舱未多样功能提供技术基础

趋势二 :车内外视觉与其他传感数据融合,车内外安全一体化

抽出关键-比如算法业务:

抽出关键-算法软件架构:

视觉处理算法模块划分为算力适配层、数据层、视觉感知层、逻辑层、接口层,这样分层能提升软件的复用性、模块之间的协作性以及合理运用硬件平台算力。

输出功能Roadmap(仅示意形式):

基于以上,制作输出产品的规划材料。

因为文件受限要求,恕不能完全展示,希望以上内容,能给读者朋友提供一个参考视角。

 

本文由 @赛博七号 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议

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