随着现代人工智能技术在自动驾驶系统中的广泛应用, 其可解释性问题日益凸显, 为此探讨人-无人车交互过程中的可解释性交互的框架以及设计要素等问题, 以增强自动驾驶系统的决策透明性, 安全性和用户信任度. 结合可解释人工智能和人机交互的基本理论与方法, 本文首先介绍了可解释性人工智能, 对当前可解释内容的提取方法进行总结, 然后以人-机器人交互的透明度模型为基础, 建立人-无人车交互中可解释性交互的框架. 最后从解释的对象, 方式和评价等多个设计维度对可解释性的交互设计问题进行探讨, 并结合案例进行分析. 可解释性作为人与模型决策之间的接口, 不仅仅是一个人工智能技术问题, 而且与人密切相关, 涉及到人-无人车交互中的多个层次. 本文提出人-无人车交互中可解释性交互的框架, 得出在人-无人车交互每个阶段需要的解释内容以及可解释交互设计的要素.