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盖世汽车 09-17

中汽研秦丽蓬:基于中国人体特征的汽车座椅舒适性研究

到底什么因素在影响我们的坐姿?首先是性别,其次是地域还有身高,体重,坐高和坐姿间高。

9 月 16-17 日,由盖世汽车主办的 "2021 中国汽车座椅与内饰创新峰会 " 于上海汽车城瑞立酒店隆重召开。中汽研(天津)汽车信息咨询有限公司高级经理秦丽蓬发表了《基于中国人体特征的汽车座椅舒适性研究》的主旨演讲,内容如下:

各位领导,各位行业同仁,大家下午好。我是秦丽蓬,非常感谢主办方邀请有这个机会跟各位同仁交流座椅舒适性的问题。今天分享的题目是基于中国人体特征的汽车座椅舒适性研究,我们这个研究从某个角度来讲也是从用户角度做产品设计。

这个项目我们从 2018 年开始做,经历这么多年做了很多事情,包括数据采集和假人建模,最终是从人的角度来提升产品体验。

在做这个项目过程中跟很多主机厂和汽车企业有过交流,尤其近几年座椅舒适性大家越来越重视,有几方面的原因吧,一方面是汽车市场逐渐由卖方市场转为买方市场。另一方面近几年用户对座椅抱怨越来越多,我们想如何解决这个问题,还是应该回归到用户本身,研究这个产品怎么去做。

我汇报的内容包括几个方面,首先研究背景,先说一下人机工程的意义,人机工程主要研究的是人车环境之间的关系,人机工程在我们国内发展的非常滞后,包括标准和座椅舒适性模板还是 SAE 版本,其实不仅仅是座椅舒适性,包括智能座舱,自动驾驶,人机共驾都涉及到人机工程,就是如何从人的角度思考和设计产品,让我们的用户体验变得更好。

其实座椅设计更多是统计学的问题,就是我们的座椅不可能满足所有人的舒适性需求,只能满足绝大部分人的需求或者满足固定用户的需求。

可能大家都在想一个问题,中国人体特征跟 SAE 模板有什么区别?我们采集了大量人体数据,也在用人体数据跟 SAE 模板做了一个对比。可以看到用红色框标出来的是有显著差异的指标特征,这里面会发现,除了臀围和小腿周长,其他都跟 SAE 假人模板存在非常显著的差异。

除此之外,还有驾乘坐姿,这里影响因素非常多,包括身体尺寸,坐姿高度。另外影响坐姿因素还有驾驶习惯,欧美、日本、中国的驾驶姿态都不一样。日本驾驶姿态会更靠后一些,比如说肘关节角度就会偏大。

我们跟很多主机厂也在沟通,在座椅设计过程中会经过很多轮的评价或者校核,这里包括专家评价,工程师评价,消费者评价,领导评价,最后一环是领导评价,如果领导觉得不舒服还要经过很多轮的修改,但是领导评价并不能代表绝大多数消费者的评价,比如说领导是很魁梧的身高,他所代表的就是他本身这个尺寸的人,并不能代表绝大多数的人。

另外,我们的实车做出来事后会收到消费者反馈和评价,消费者可能会反馈这个座椅不舒服,可能向研发部门提出来这个座椅是不是要改?但是研发部门是经过很多轮校核,没有问题的,到底要不要改也是存在一个矛盾,所以我们就采用大量中国人体数据来作为参考依据。

第二个是研究目的。我们的研究目的主要包括几个方面,首先座椅设计流程会非常地长,包括主观目标定义,舒适坐姿定义,根据坐姿做相应的支撑以及包括体压试验,整椅试验,实车试验。我们提供的解决方案是在尽早期阶段使用中国人体特征的数据来帮助发现问题,及早进行改进,这样就可以规避后期很多的问题。

还有比如实车做出来之后,消费者反馈会有很多问题,但是研发部门又觉得没有问题,我们可以通过中国人体特征角度给出评价,到底是不是对中国消费人群有不舒适性的问题存在。

第三个是研究内容。首先是整体数据采集,我们从 2018 年开始,持续一年多时间进行数据采集,数据采集内容包括中国人体特征数据采集,收集人体点云数据,构建假人模型。还有舒适坐姿扫描点云提取坐姿数据,还有体压数据,主观评价等等。其实这个采集数据量不是特别大,我们采集了大概 2000 人的数据,这 2000 人能不能整体代表中国消费人群的数据?我们通过两个方面来保证这个代表性,首先在数据采集前,在样本选择的时候使用抽样分布,就是使用身高作为辅助变量来进行分层抽样。其次是数据采集完成之后,根据各个指标都进行分布检验来保证 95% 区间和 5% 误差下来代表中国人体驾驶员的数据分布。

这是人体特征采集方法,采用点云扫描设备,姿势包括两个立姿和一个坐姿。左边是点云数据,通过 CATIA 要求提取数据构建假人模板。这里包括一个三维模板和二维模板。

其实百分位假人是有一些问题,我们看到左边点线图,红色是百分位,当身高是 90% 的时候,其他尺寸就会呈现下降趋势,另外百分位假人中其实并不是我们现实中存在的人体,所以说会存在这样的问题。根据这些问题我们构建了新的假人模板叫做边界假人,我们把所有的尺寸放在执行椭圆里面,在边界里面筛选出点来进行校核。

第二个是舒适坐姿采集,舒适坐姿是有一些要求,比如说需要双手置于方向盘两侧,眼睛目视前方,右脚放在油门踏板 1/3 处,左脚放在休息踏板,在最舒适的情况下收集点云数据。

这是我们根据采集到的舒适坐姿数据构建舒适坐姿模型。这个主要用途有两个,在最开始设计坐姿定义的时候,看设计什么角度,这样可以提取不同人的舒适角度定义。另外是否符合中国人舒适性需求也可以做一个校核,这个方法我们是用瀑布式模型做的。

体压仿真有限元假人,我们的实现目标是在数模阶段就可以评价出大概在什么范围,我们根据中国人体体征数据构建有限元假人模型,包括皮肤模型,骨骼和肌肉,所以能够比较好的仿真出实际的人体体压数据。

主观评价数据采集,当时 2000 人在 9 辆车上,包括轿车,紧凑型 SUV,中大型 SUV 等,主要依据是 CP50,根据不同的区域采集主观评价。另外主观评价实验设计分语义分级和等级打分。

体压数据采集,这是 2000 人在不同车上采集所有体压数据,就是他舒适坐姿下的体压数据是什么。我们做了一个主要的分析,主要是对体压区域进行分区,针对每个分区提取相应的指标,比如说平均压力,最大压力,压力梯度等指标再进行下一步数据分析。

这是用体压数据和主观评价数据做一个主客观对应分析,中间图里面显示是把舒适度转化为不舒适度,不同的曲线代表不同人,这样用一个逻辑回归的方式拟合出曲线之后,它跟 X 轴交点,这样就形成了体压的推荐范围,这样就形成了最右边,针对每个区域不同的体压指标推荐的范围是什么样的,这在前期设计阶段提供参考。

基于这个我们构建的模型可以做一个主观评价预测,就是尽量在座椅设计前期判断出这个座椅存在什么样的问题或者主观评价能达到什么级别?跟主观定义的时候能不能对得上,我们把体压数据和主观评价数据用另一种方式做了主客观的对应,这是用生物学习,现在主要是用神经网络来构建,这样的话,在用有限元假人得到体压数据大概分布之后,可以用这个方法,大概预测出这个座椅主观评价分值在什么部位。

最后是数据分析的发现。SAE 假人与中国人体特征之间到底存在哪些差异?首先是身高差异,SAE 身高肯定会比中国人体特征高一些,但是坐高中国人体会比 SAE 高一些,这也符合我们长时间认知,亚洲人可能腿短一些,上身比较长一些。从图中整体来看,红色线点是偏离中国人体特征分布,说明他们之间存在比较大的差异。

这里有三个柱状图和曲线图,下面是针对 95% 百分位男性假人,蓝色是 SAE,绿色是中国,红色是差异率,从小到大排序之后,横坐标就是人体尺寸,可以看到最下面差异从小到大是变化的,到中间是 50% 的假人就不是从小到大变化,对 5% 女性假人变化来说变化更为复杂。

这是 SAE 假人模型,一个是中国百分位假人模型和边界假人模型。右边曲线也可以看到各个角度存在一定的差异性,说明使用模板代表性不一样,校验出来的模型也不一样。

这是舒适坐姿角度差异,黑色柱是以往研究中不同学者在国外采集到的人体数据得到的舒适坐姿角度分布,红色是中国人体数据坐姿分布,主要是男性、女性和不区分男性女性坐姿分布。

对于舒适坐姿来说,到底什么因素在影响我们的坐姿?我们分析了几个因素,首先是性别,总体来看对各个角度来说性别对大部分角度有影响,对于不同的车型有不同的影响,总体来看性别对舒适坐姿会有比较大的影响。其次是地域,从表中来看也是有显著性影响,总体来看北方人会采取舒展性坐姿,而南方人会采取偏往前的坐姿。另外我们对年龄和体征因素做了分析,我们分析后发现身高,体重,坐高和坐姿间高,这四个因素影响舒适坐姿角度变化。

好,我今天的分享内容主要是这些,基于中国人体特征舒适性方面也特别希望跟在座各位专家做更深入的交流与合作,谢谢。

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