一种基于资源供需和情境理解的飞行员情境意识评定系统和方法技术方案

本发明专利技术采用离散事件仿真方法创建飞行任务网络，结合情境意识的注意认知理论构建基于资源供需差和情境理解程度的飞行员情境意识评定单元。针对自上而下的飞行任务网络，构建基于多通道资源占有量的资源供需差计算单元，和基于界面显示格式对情境意识的支撑程度构建情境理解程度计算单元，最终构建一种基于资源供需和情境理解评定方法的飞行员情境意识评定系统，其包括飞行任务参数输入、多通道资源占有量参数输入，界面显示格式输入、综合情境意识评定和输出结果五个子模块，以对不同的任务阶段变化过程、不同驾驶舱界面显示格式的情境意识变化趋势进行预测，为改善飞行员工作效率和提高飞行操作安全性提供了有效手段。效率和提高飞行操作安全性提供了有效手段。效率和提高飞行操作安全性提供了有效手段。

【技术实现步骤摘要】
一种基于资源供需和情境理解的飞行员情境意识评定系统和方法


[0001]本专利技术涉及一种基于资源供需和情境理解的飞行员情境意识评定方法，及基于评定方法建立的一种飞行员情境意识评定系统。

技术介绍

[0002]飞行员的情境意识(Situation Awareness,SA)与航空安全息息相关，研究表明，由人因导致的飞行事故中有88％与SA差错问题相关，在大多数严重事故和灾难中，飞行员对于确定正确的行动及执行行动并没有困难，但是对自身所处情境缺乏充分了解。情境意识的过程可以被划分为感知、理解和预测三个阶段。感知阶段是察觉到身处环境内的有效信息以及对信息进行合理的挑选；理解阶段是对获取到的有效信息在大脑中进行分析处理；在对所处环境有了正确的感知和理解后，预测阶段需要对所处环境可能的发展趋势做出预测。上述三个阶段任一阶段出现错误，都可能导致事故的发生，因此保障和提升飞行员的情境意识至关重要。
[0003]目前针对情境意识的研究主要集中在定性机理分析与定量评估上，在航空领域，对SA的定量评估研究集中在心理生理测量法以及SA量化模型构建上。心理生理测量方法相对而言比较成熟，一般包括直接测量方法和间接测量方法，直接测量方法是指通过提问或观察获得人员对现场的感知和理解的方法，包括记忆探查测量法(SAGAT、SPAM等)和主观评价法(SART、CARS等)；间接测量方法通常可以实时连续地测定人员作业时的各项数据，包括绩效测量法和生理测量法(心电、眼动、脑电等)。虽然心理生理学测量在SA定量评估中经常使用，但由于其操作特性只能实现SA的实时监测或事后判别，为实现SA预测，建立SA的量化预测模型至关重要。
[0004]现有的SA的量化预测方法主要有数据驱动和模型驱动两种。数据驱动大多是基于传感器输出的数据和机器学习方法，模型驱动则主要是基于现有的SA机理。数据驱动方法中，基于大数据和机器学习方法建立的SA量化预测模型，准确性一般更好，但是模型不是显式的，难以提供有关内部心理表征或心理模型特征方面的解释，且基于数据的方法大多是为实时监测或事后分析而非事前预测。从理论层面建立SA量化预测模型，有助于从认知或任务等方面更深刻地理解SA，从而通过调试不同情境下的参数实现不同情境下的SA预测。然而现有的SA量化模型大都面向人员评估，如基于人机集成设计与分析(Man
‑
machine Integration Design and Analysis，MIDAS)的SA模型、注意
‑
情境意识模型(A
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SA)、Liu提出的定量注意分配模型、Kim基于ACT
‑
R提出的SA量化模型等，缺乏面向驾驶舱界面设计的情境意识量化预测模型。总之，现有的技术问题在于SA预测模型面向航空任务情境的较少，与具体任务的结合程度不足，且大多是从人员评估角度进行建模，而从驾驶舱界面设计研制角度对可支撑的人员SA进行预测的模型非常有限。

技术实现思路

[0005]本专利技术人考虑了上述现有技术问题，并认识到，如果SA是战术航空的终极商品，那么如果能在驾驶舱界面设计的初期实现SA的量化预测，就可以更大程度地确保设计可以保障飞行员更大的潜在SA，既可以减少迭代成本，又可以通过比较确定更优的操控流程和界面设计方案。基于此，本专利技术人提出了一个面向驾驶舱界面设计的SA评定方法，实现在驾驶舱设计的早期阶段对复杂人机系统进行SA预测。
[0006]根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于资源供需和情境理解的飞行员情境意识评定方法和执行该评定方法的飞行员情境意识评定系统，包括五个子模块：
[0007]飞行任务参数输入模块，用于输入有关飞行任务网络的相关参数，包括每个具体任务的任务名称、任务描述、任务时间、任务之间的逻辑关系等信息；
[0008]多通道资源占有量参数输入模块，用于输入不同认知资源通道的资源占有量，包括视觉、听觉、认知、运动、语音和触觉六个通道；
[0009]界面显示格式输入模块，用于输入有关界面显示格式的相关指标，输入指标包括界面尺寸、界面杂乱度、界面显示的覆盖程度、平视显示器与外景的显示重叠程度、界面显示的分离程度、界面显示的突显性、界面显示的预测程度、界面的显示维度(3D/2D)；
[0010]综合情境意识评定模块，主要用于对输入的任务相关的数据进行分析评定；
[0011]输出报告模块，用于将飞行员情境意识评定结果进行保存和综合输出。
[0012]本专利技术的有益效果包括：
[0013]1)本专利技术结合情境意识的注意认知理论构建了基于资源供需差和情境理解程度的飞行员情境意识评定方法，用多通道资源占有量表征资源供需差，用界面显示格式对情境意识的支撑程度表征情境理解程度，采用离散事件仿真方法创建飞行任务网络，构建了基于资源供需和情境理解评定方法的飞行员情境意识评定系统。
[0014]2)其多通道资源占有量输入模块从视觉、听觉、认知、运动、语音和触觉六个维度通道出发计算资源供需差，与传统的四通道视觉、听觉、认知与心理运动(Visual
‑
Auditory
‑
Cognitive
‑
Psychomotor，VACP)方法相比，增加了语音和触觉评价维度，计算结果能够更加全面地表征资源供需差。
[0015]3)界面显示格式输入模块通过界面显示格式的情境意识支撑程度计算情境理解程度，不同于传统的面向人员评估的角度，该模块的输入侧重的是驾驶舱界面设计的角度。飞行任务网络的引入实现了对具体飞行任务的细化，利用仿真软件平台Matlab Simulink搭建飞行任务网络，构建面向驾驶舱设计的飞行员情境意识计算单元，以对不同的任务阶段变化过程、不同驾驶舱界面显示格式的情境意识变化趋势进行预测，为改善飞行员工作效率和提高飞行操作安全性提供了有效手段，为操控流程设计和界面设计的多方案对比提供依据。
附图说明
[0016]图1是根据本专利技术的一个实施例的飞行员情境意识评定系统整体架构图；
[0017]图2是根据本专利技术的一个实施例的飞行员情境意识评定系统输入飞行任务参数后生成的飞行任务网络示意图；
[0018]图3(a)至3(d)是根据本专利技术的一个实施例的飞行员情境意识评定系统在各个操
作状态下的用户界面示意图。
具体实施方式
[0019]1、总体概述
[0020]本专利技术采用离散事件仿真方法创建飞行任务网络，结合情境意识的注意认知理论构建基于资源供需差和情境理解程度的飞行员情境意识评定单元。针对自上而下的飞行任务网络，构建基于多通道资源占有量的资源供需差计算单元，和基于界面显示格式对情境意识的支撑程度构建情境理解程度计算单元，最终构建一种面向飞机驾驶舱界面设计的飞行员情境意识评定系统，其包括飞行任务参数输入、多通道资源占有量参数输入、界面显示格式输入、综合情境意识评定和输出结果五个子模块，以对不同的任务阶段变化过程、不同驾驶舱界面显示格式的情境意识变化趋势进行预测评本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于资源供需和情境理解的飞行员情境意识评定系统，其特征在于包括：飞行任务参数输入模块，多通道资源占有量参数输入模块，界面显示格式输入模块，综合情境意识评定模块，输出报告模块，其中：飞行任务参数输入模块输入的有关飞行任务网络的参数包括每个具体任务的任务名称、任务描述、任务顺序、任务时间信息，且飞行任务参数输入模块用于根据任务之间的逻辑关系，进行任务之间的连接，建立飞行任务网络；多通道资源占有量参数输入模块用于输入不同认知资源通道的资源占有量，其中认知资源通道包括视觉、听觉、认知、运动、语音和触觉六个通道，结合VACP理论与实际任务情况，对各任务的各通道资源占有量进行赋值，各认知资源通道的特征对应的资源占有量为：
其中为了在考虑不同通道之间的资源冲突的前提下将有限的资源分配到多个任务上，建立了不同认知资源通道之间的冲突系数矩阵，其中通道之间的默认基础冲突值被设定为0.2，每增加一个重合维度便增加0.2，建立的冲突系数矩阵为：0.2，每增加一个重合维度便增加0.2，建立的冲突系数矩阵为：
界面显示格式输入模块用于输入有关界面显示格式的相关指标，根据飞机驾驶舱显示界面的情况进行参数输入，包括选取界面尺寸、界面杂乱度、界面显示的覆盖程度、平视显示器与外景的显示重叠程度、界面显示的分离程度、界面显示的突显性、界面显示的预测程度、界面的显示维度作为评估指标，界面显示格式评估维度的任务类型及显示格式的特征与赋值为：
其中：外中心显示即飞机位置在显示器中可见；自我中心显示即飞机的位置与显示器的视点相对应，综合情境意识评定模块用于对输入的任务相关的数据进行分析评定，包含三个子模块：资源供需差计算模块，情境理解程度计算模块和综合情境意识评定模块，其中：资源供需差计算模块用于基于多资源理论的多信息处理通道分解并对各通道资源占有量分析，进行资源供需差的计算，其计算公式为；其中，SD表示资源供需差，a
i
、b
j
表示任务a、b的认知资源通道i，j的资源占有量，c
ij
表示认知资源通道i、j之间的冲突系数，t
a
，t
b
表示不同任务的任务时间，34为各认知资源通道最大资源占有量之和，其中：对于单任务条件，资源供需差为最大资源占有量与各个认知资源通道的资源占有量加和之差；对于多任务条件，资源供需差计算包括两部分：一部分是各任务的认知资源通道剩余资源占有量总和；另一部分是认知资源通道之间相互冲突减少的资源供需差，情境理解程度计算模块用于选取界面尺寸、界面杂乱度、界面显示的覆盖程度、平视显示器与外景的显示重叠程度、界面显示的分离程度、界面显示的突显性、界面显示的预测程度、界面的显示维度作为评估指标，并依照这些指标的权重系数，进行界面显示格式的情境意识支撑程度计算，其计算公式为：其中，U表示情境理解程度，i表示不同的界面显示评估指标，k
i
表示评估指标的权重系数，S
i
表示不同评估评估指标对情境意识的支持程度，综合情境意识评定模块用于对任务中飞行员的情境意识进行计算和综合评定，其中认知理论认为情境意识可以用情境理解程度(U)、资源供应量(S)和资源需求量(D)三个维度表征，其计算公式为：SA＝U+S
‑
D其中(S
‑
D)即为资源供需差SD，因此最终情境意识的计算公式为：
输出结果模块用于输出上述模块中评定的飞行任务网络各任务单元及全程的情境意识结果，该结果包括：数据结果，包括飞行任务网络下的各任务单元的情境意识结果以及全任务的情境意识平均值，图像结果，包括情境意识的任务序列图和阶梯图。2.根据权利要求1所述的飞行员情境意识评定系统，其特征在于：所述界面的显示维度为3D或2D。3.根据权利要求1所述的飞行员情境意识评定系统，其特征在于：所述数据结果与图像结果均支持选择指定路径保存和/或导出。4.一种基于资源供需和情境理解的飞行员情境意识评定方...

【专利技术属性】
技术研发人员：完颜笑如，王一行，刘双，冯传宴，关越巍，周孙夏，王子仪，梁超然，李宁，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：