CN107735805A - 提供团队级指标数据的方法和团队状态监控系统 - Google Patents

提供团队级指标数据的方法和团队状态监控系统 Download PDF

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CN107735805A CN201680039248.6A CN201680039248A CN107735805A CN 107735805 A CN107735805 A CN 107735805A CN 201680039248 A CN201680039248 A CN 201680039248A CN 107735805 A CN107735805 A CN 107735805A
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让·弗兰乔斯·加尼翁
丹尼尔·拉丰
马丁·瑞韦斯特
弗兰乔斯·库代尔克
斯特凡纳·迪翁
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Thales Canada Inc
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Abstract

本发明公开了提供团队级指标数据的方法和系统，该方法包括对于团队的每个成员，收集源自多个传感器的传感器数据，并且在本地处理收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据；无线地获得每个代表个体功能评估的数据并且处理每个所获得的代表个体功能评估的数据，以生成代表团队功能评估的数据。

Description

提供团队级指标数据的方法和团队状态监控系统
相关专利的交叉引用
本申请要求2015年7月1日提交的美国临时专利申请的优先权，申请号为62/187,482，上述申请的主要内容全部通过引用结合于此。
技术领域
本发明涉及数据处理。更具体地，本发明涉及提供团队级指标数据的方法和团队状态监控系统。
背景技术
可穿戴传感器数据已经在现有技术方案中用于实时地完成对用户的诊断。
这种对用户的诊断通常利用由该用户执行的移动设备完成。
移动设备将进一步充当传感器与接收机之间的桥梁。
遗憾的是，移动设备的输出通常被限定为提供给不受位置限制的(delocalized)的服务器或者接收机的原始数据。
在某些情况下，团队成员指标是事后利用由不受位置限制的服务器或者接收机对原始数据或者数据日志的离线分析得到的。
然而例如在完成任务报告的情况下，在任务完成的过程中不得不为团队做出决定时，这种方案受到严重的限制，这可能是有关系的。
另外，这种方案在衡量上可能是复杂的。更具体地，可能很难动态地将成员添加至指定团队或者从指定团队中减去。由于数据被提供给非定域的服务器或者接收机时由传感器所生成的业务量，增加附加传感器也有可能是非常麻烦的。
这就需要能够克服上面所认定的缺点中的至少一个的系统和方法中的至少一个。
本发明的特征将通过下面对公开的回顾、本发明的附图和描述变得显而易见。
发明内容
根据主要的方面，本发明公开了一种提供团队级指标数据的方法，该方法包括对于团队的每个成员：收集源自多个传感器的传感器数据，并且在本地处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据；无线地获得每个代表个体功能评估的数据并且处理每个所获得的代表个体功能评估的数据，从而生成代表团队功能评估的数据。
根据一个实施例，该处理包括将所述代表团队功能评估的数据提供至可视化接口。
根据一个实施例，将所述团队功能评估的数据提供至可视化接口包括以下中的一个：向所述可视化接口推送所述团队功能评估的数据，和将所述团队功能评估的数据拉取至所述可视化接口。
根据一个实施例，收集源自多个传感器的传感器数据包括从多个可穿戴传感器收集数据和从多个非可穿戴传感器收集数据。
根据一个实施例，处理所收集的传感器数据包括对所收集的传感器数据过滤，至少利用已过滤的所收集的传感器数据生成维度数据并且利用所生成的维度数据生成代表个体功能评估的数据。
根据一个实施例，利用快速傅立叶变换过程、移动平均数和卡尔曼滤波器中的至少一个完成对所收集的传感器数据的过滤。
根据一个实施例，无线地获得每个代表个体功能评估的数据包括确定用于执行与团队相关的处理的团队处理单元以及所述团队处理单元接收每个代表个体功能评估的数据。
根据一个实施例，团队处理单元还从至少一个其他传感器接收传感器数据，进一步地，其中，处理每个所获得的代表个体功能评估的数据以生成代表团队功能评估的数据也是利用从至少一个其他的传感器接收的传感器数据进行的。
根据一个实施例，该方法还包括给远程处理单元提供代表团队功能评估的数据。
根据主要的方面，本发明公开了一种提供包括多个用户的团队的团队级指标数据的系统，该系统包括多个移动处理单元，多个移动处理单元包括至少一个移动个体处理单元，每一个都由指定用户执行，每个移动个体处理单元从相应的多个传感器接收相应的传感器数据，每个移动个体处理单元处理相应的传感器数据并且确定相应的个体功能评估；移动团队处理单元可操作地连接至至少一个移动个体处理单元，移动团队处理单元接收至少一个相应的个体功能评估中的每一个并且处理至少一个相应的个体功能评估以生成代表团队功能评估的数据。
根据一个实施例，移动团队处理单元由团队的指定用户执行，进一步地，其中移动团队处理单元还从可操作地连接至移动团队处理单元的多个传感器接收传感器数据，并且处理传感器数据以确定该指定用户的个体功能评估；进一步地，其中生成代表团队功能评估的数据也是利用所述指定用户的个体功能评估进行的。
根据一个实施例，多个移动处理单元选自包括智能电话、平板PC和专业便携式处理单元的组。
根据一个实施例，移动团队处理单元还从附加传感器接收数据；进一步地，其中处理所述至少一个相应的个体功能评估也是利用从所述附加传感器接收的数据进行的。
根据一个实施例，该系统还包括可操作地连接至至少一个移动个体处理单元中的每一个的外部客户端，外部客户端从至少一个移动个体处理单元中的每一个接收每个相应的个体功能评估。
根据一个实施例，外部客户端选自包括台式计算机、便携式计算机、服务器和智能电话的组。
根据一个实施例，多个传感器选自包括可穿戴传感器和非可穿戴传感器的组。
根据一个实施例，可穿戴传感器选自包括心电图传感器、加速度传感器、呼吸传感器和眼球跟踪传感器的组。
根据一个实施例，非可穿戴传感器选自包括眼球跟踪系统和座椅集成传感器的组。
根据主要的方面，本发明公开了一种提供代表用户的个体功能评估的数据以确定包括该用户和至少一个其他用户的团队的团队级指标数据的方法，该方法包括收集源自多个传感器的传感器数据；处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据，并且将代表个体功能评估的数据无线地发送给能够处理所获得的代表个体功能评估的数据以及其他所获得的代表至少一个其他用户个体功能评估的数据的处理单元，以生成代表团队功能评估的数据。
根据主要的方面，本发明提供了一种存储计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储器，当指令被执行时，使处理单元执行提供代表用户的个体功能评估的数据以确定包括该用户和至少一个其他用户的团队的团队级指标数据的方法，该方法包括收集源自多个传感器的传感器数据；处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据；将代表个体功能评估的数据无线地发送给能够处理所获得的代表个体功能评估的数据以及其他所获得的代表至少一个其他用户个体功能评估的数据的处理单元，从而生成代表团队功能评估的数据。
根据实施例，近实时地提供了代表团队功能评估的数据。
于此所公开的监控团队的功能状态的系统的优点在于应用程序在本地运行于移动个体处理单元上并且利用可穿戴传感器数据生成团队级指标数据，该团队级指标数据在活动的过程中近实时地生成。
于此所公开的监控团队的功能状态的系统的另一个优点在于团队级指标不仅仅是例如平均数或总数等个体指标值的聚合。它们是通过团队相互作用而生成的特性。读取与个体团队成员相关的传感器数据和指标并且计算团队级指标。
于此所公开的监控团队的功能状态的系统的优点在于可确定团队功能评估。该系统以预定的程序为基础完成一系列分析从而得到团队级指标；它读取数据流以访问变化的值，为每个指标计算当前的值并且将这些作为输出的值发送给图形用户接口、团队级指标日志文件，或者直接发送给例如地理信息系统等另一个应用程序。然后该输出可以各种方式使用，比如被显示给团队成员和监督者以支持配合过程和团队管理过程。该输出也可被记录并用于隐秘的分析，或者充当其他应用程序的输入。
于此所公开的方法的优点在于它提供了近实时地处理团队诊断的能力，为关于训练过程中人为因素、团队管理、团队反馈的数据收集以及安全监控创造了新的可能性。
附图说明
为了使本发明可被容易地了解，下面通过附图中的范例说明本发明的实施例。
图1为提供团队级指标数据的方法的实施例的流程图。根据第一步，从多个传感器收集传感器数据。根据第二步，在本地处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据。根据第三步，无线地获得每个代表个体功能评估的数据。根据第四步，处理每个所获得的代表个体功能评估的数据以生成代表团队功能评估的数据。
图2为从多个传感器收集传感器数据的实施例的流程图。
图3为在本地处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据的实施例的流程图。
图4为无线地获得每个代表个体功能评估的数据的实施例的流程图。
图5为处理每个所获得的代表个体功能评估的数据的实施例的流程图。
图6为提供团队级指标数据的系统的实施例的框图。
图7为生成特征的实施例的图。
图8示出确定维度的算法的实施例。
图9A和9B为图7中所公开的系统的实施例的图。
本发明的更多细节及其优点将通过下面所包括的详细描述变得显而易见。
具体实施方式
在下列对实施例的描述中，对附图的参考是通过对范例进行说明的方式，本发明可通过这些范例得以实践。
术语
除非明确表示，术语“发明”等等的意思是“本申请中所公开的一个或更多发明”。
除非明确表示，术语“一方面”、“一实施例”、“实施例”、“实施例们”、“该实施例”、“这些实施例”、“一个或更多实施例”、“一些实施例”、“某些实施例”、“一个实施例”、“另一实施例”等等的意思是“所公开的发明的一个或更多(但不是全部)实施例”。
除非明确表示，在描述实施例的过程中引用“另一实施例”或者“另一方面”并不意味着所引用的实施例与另一实施例(例如，在所引用的实施例之前描述的实施例)是互相排斥的。
除非明确表示，术语“包括”、“包含”及其变化的意思是“包括但不局限于”。
除非明确表示，术语“一”、“一个”和“该”的意思是“一个或更多”。
除非明确表示，术语“多个”的意思是“两个或更多”。
除非明确表示，术语“于此”的意思是“在本申请中，包括可通过引用结合于此的任何事物”。
除非明确表示，于此所使用的术语“借以”只是先于项或者仅表示想要的结果、之前明确引用的某些事物的目的或者后果的其他词组。因此，当在权利要求中使用术语“借以”时，术语“借以”所修改的项或者其他词不对权利要求建立具体的更多的限制，或者相反地限定权利要求的含义和范围。
术语“e.g.”和类似术语的意思是“例如”，因此不会限制它们所解释的术语或者短语。例如，在句子“计算机在互联网上发送数据(例如，指令、数据结构)”中，术语“e.g.”解释了“指令”是计算机可在互联网上发送的“数据”的范例，也解释了“数据结构”是计算机可在互联网上发送的“数据”的范例。然而，“指令”和“数据结构”都仅仅是“数据”的范例，除了“指令”和“数据结构”以外的其他事物也可能是“数据”。
术语“i.e.”和类似术语的意思是“即”，因此限制了它们所解释的术语或者短语。
术语“团队级指标数据”和类似术语的意思是以团队状态和过程为特征的定量的数据。例如，团队级指标数据可包括比如工作量平衡、中心性、接近中心性、程度中心性、网络密度、距离和相互性。
术语“团队功能评估”和类似术语的意思是可用于评估团队的功能状态的信息。例如，团队功能状态指的是团队以令人满意的方式执行其任务的当前能力。
术语“个体功能评估”和类似术语的意思是多因的心理生理条件(multi-determined psychophysiological conditions)，该条件传递(mediate)个体以令人满意的方式执行他的/她的任务的能力。
术语“特征”与类似术语的意思是以某种方式被处理过的以优化信噪比的数据向量。
术语“维度数据”等术语的意思是与传达状态(符合个体或团队的状态)有关的数据。例如，维度数据包括与疲劳、心理工作量、压力、隧道视觉、雇佣和警惕性有关的数据。
题目和摘要都不会被认为是以任何方式对所公开发明的范围的限制。本申请的题目和本申请中所提供的各部分的标题仅仅是为了方便，而并不被认为是以任何方式对本公开的限制。
大量的实施例在本申请中被描述，并且只是为了说明的目的而被提出。所描述的实施例不是，并且也不想成为任何意义上的限制。从本公开可明显看出，目前所描述的发明广泛地适用于大量的实施例。本领域的一个普通的技术人员可以认识到所公开的发明可通过比如结构上和逻辑上的修改等各种修改和变化得以实践。尽管可参考一个或更多具体的实施例和/或附图描述所公开的发明的具体特征，但是应该理解除非明确表示，否则这些特征并不局限于在描述它们时所参考的一个或更多具体的实施例或附图中的使用。
考虑到这一切，本发明的目的在于提供团队级指标数据的方法和系统。
下面参考图6，图中示出提供团队级指标数据的系统的实施例。
在这个实施例中，该系统包括第一组多个传感器60，第二组多个传感器62，以及第三组多个传感器64。尽管图中示出有三组多个传感器的实施例，但是本领域的技术人员应该了解可提供任何数量的多个传感器。
更具体地，第一组多个传感器60包括传感器80和传感器82，而第二组多个传感器62包括传感器84和传感器86。第三组多个传感器64包括传感器88和传感器90。
尽管已经公开了每组多个传感器包括两个传感器的实施例，但是本领域的技术人员应该了解在每组多个传感器中都可以设置任何数量的传感器。
还应该了解传感器可选自包括可穿戴传感器和非可穿戴传感器的组。可穿戴传感器由用户穿戴。在一个实施例中，可穿戴传感器可选自包括心电图传感器、加速度传感器、呼吸传感器和眼球追踪传感器的组。应该了解在一个实施例中，心电图传感器、加速度传感器和呼吸传感器可被集成在胸带中。仍在一个实施例中，眼球追踪传感器被嵌入在可穿戴眼镜中。在一个非限制性的范例中，心电图传感器的采样率为500Hz，呼吸传感器的采样率为56Hz，加速度传感器的采样率为250Hz，眼球追踪采样为30Hz。仍在一个实施例中，眼球追踪传感器通过WiFi发送数据，而来自其他传感器的数据通过BluetoothTM发送。仍在一个实施例中，心电图传感器是单导联EGC，而呼吸传感器利用呼吸感应体积描记技术，眼球追踪传感器利用红外角膜反射技术。本领域的技术人员应该了解各种可替代的实施例都是可能的。
非可穿戴的传感器可从包括眼球追踪系统、例如ECG等座椅集成传感器、温度计和呼吸传感器的组中选择。
仍参考图6，该系统还包括第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68和第三移动个体处理单元70。
在这个特定的实施例中，第一移动个体处理单元66可操作地连接至第一组多个传感器60，第二移动个体处理单元68可操作地连接至第二组多个传感器62。第三移动个体处理单元70可操作地连接至第三组多个传感器64。
在一个实施例中，第一移动个体处理单元60利用诸如BluetoothTM等无线连接可操作地连接至第一组多个传感器60。应该了解各种可替代的实施例都是可能的，例如，在移动个体处理单元和相应的多个传感器之间使用其他无线通信协议的实施例或者使用有线连接的实施例。
应该了解第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68和第三移动个体处理单元70中的每一个都由团队中的指定用户执行。
实际上，第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68和第三移动个体处理单元70中的每一个都能够接收分别来自第一组多个传感器60、第二组多个传感器62和第三组多个传感器64的相应的传感器数据，并且能够生成并且提供表示相应的个体功能评估的相应信号。
应该了解在第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68和第三移动个体处理单元70中的每一个中所完成的处理都是彼此相互独立完成的。换句话说，第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68和第三移动个体处理单元70中的每一个都是自治的。
第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68和第三移动个体处理单元70都可从包括智能电话、平板PC和专用便携式处理单元的组中选择。在一个实施例中，第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68和第三移动个体处理单元70中的每一个都是运行iOSTM、WindowsTM和AndroidTM操作系统中的一个的智能电话。
仍参考图6，应该了解本系统还包括外部客户端76。外部客户端76可从包括台式计算机、便携式计算机、服务器、智能电话等的组中选择。
更具体地，第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68和第三移动个体处理单元70中的每一个都可操作地连接至外部客户端76，并且如下面进一步所说明，能够将相应的个体功能评估数据发送至外部客户端76。在一个实施例中，第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68和第三移动个体处理单元70中每一个都通过未示出的无线数据网络可操作地连接至外部客户端76。本领域的技术人员应该了解无线数据网络可以是各种类型的。
仍参考图6，应该了解该系统还包括移动团队处理单元74。
移动团队处理单元74可操作地连接至第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68和第三移动个体处理单元70。移动团队处理单元74还连接至可选的附加传感器72。
移动团队处理单元74用于接收并处理分别来自第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68、第三移动个体处理单元70的相应的个体功能评估数据以及来自可选的附加传感器72的数据。
应该了解可选的附加传感器72可以是各种类型的。在一个实施例中，可选的附加传感器72从包括温度计、GPS追踪信息和车辆数据的组中选择。这种类型的传感器可提供例如，关于与团队成员有关的后勤车的位置的数据，并且因此告知团队执行其任务的能力。
应该了解移动团队处理单元74可以是各种类型的。在一个实施例中，移动团队处理单元74从包括智能电话、平板PCs和专用便携式处理单元的组中选择。在一个实施例中，移动团队处理单元74是运行iOSTM和AndroidTM操作系统中的一个的智能电话。
仍在一个实施例中，应该了解移动团队处理单元74是第一移动个体处理单元66、第二移动个体处理单元68和第三移动个体处理单元70中的一个。
现在参考图1，图中示出提供团队级指标数据的方法的实施例。
根据处理步骤10，从多个传感器收集传感器数据。
应该了解可根据各种实施例完成传感器数据的收集。
现在参考图2，图中示出收集传感器数据的实施例。
根据处理步骤20，传感器数据是从多个可穿戴传感器收集的。应该了解可穿戴传感器可以是以上所提及的任何类型。
根据处理步骤22，可选地收集来自多个非可穿戴传感器的传感器数据。应该了解非可穿戴传感器可以是以上所提及的任何类型。
根据处理步骤24，提供多个传感器数据。
现在回到图1，根据处理步骤12，在本地处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据。
应该了解，可根据不同的实施例进行所收集的传感器数据的处理(为了提供代表个体功能评估的数据而进行的)。
参考图3，图中示出处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据的实施例。
根据处理步骤30，获得多个传感器数据。
在一个实施例中，多个传感器数据从眼球跟踪器、心电图传感器和呼吸传感器获得。
根据处理步骤32，对多个传感器数据过滤。
应该了解过滤的目的是提供那些被称为特征的东西。特征是以某种方式被处理过以使信噪比最优化的数据向量。在一个实施例中，利用快速傅立叶变换(FFT)过程、移动平均线和卡尔曼滤波器中的一个完成滤波。还应该了解在一个实施例中，可将来自多个传感器的数据组合在一起以生成特征。
现在参考图7，图中示出利用眼球跟踪器传感器对用户的眼球状态分类的判决树的实施例。仍在该实施例中，眼球追踪器传感器所提供的数据包括用户凝视的“场景”的x和y位置。尤其通过计算眼球速率并且将眼球状态分类为扫视、注视和无意识注视将这种信息转换为特征。
在状态91，进行测试以发现(find out)用户的眼球速率是否大于或等于30度(degree)/秒。
在眼球速率大于或等于30度/秒的情况下，参考图7中的状态92，用户的眼球状态被分类为处于扫视。
在眼球速率不大于30度/秒的情况下且根据状态93，进行测试以发现在小于100ms的持续时间内速度是否小于30度/秒。
在小于100ms的持续时间内速度小于30度/秒的情况下，参考图7中的状态94，用户的眼球状态被分类为处于扫视。
在小于100ms的持续时间内用户的眼球速率不小于30度/秒的情况下并且根据状态95，进行测试以发现在大于240ms的时间内速率是否小于30度/秒。如果在大于240ms的时间内速率小于30度/秒，参考图7中的状态96，用户的眼球状态被分类为处于注视。
如果在大于240ms的时间内速率不小于30度/秒，则参考图7中的状态97所用户的眼球状态被分类为处于无意识注视。本领域的技术人员应该了解可利用各种可替代的实施例从眼球跟踪器传感器提取特征。
就心率传感器而言，可计算RR间期(SDNN)的变化。它在数学上等于频谱分析的总功率。因此，该特征反映了RR间期(RR interval)持续时间内的短期变化和长期变化。
应该了解SDNN是静态的，意味着它是针对RR持续时间的完整的时间序列计算的。此外，因为已知要以记录的总持续时间的增量进行增加，所以使不同长度的记录之间的比较无效。为此SDANN应该是首选的。它基本上是相同的指标，只是在N分钟(一般为5分钟)的时间窗口上计算。
根据处理步骤34，利用至少多个过滤后的传感器数据生成维度数据。
应该了解维度数据被称为个体或团队的状态合格的传递状态(mediatingstate)。例如，在个体级，维度包括但是不局限于心理工作量、压力、疲劳、物理性压力和隧道视觉(tunnel vision)。
现在参考图8，图中示出确定用户的压力等级的判决树的实施例。
在心率值(HRV)小于或等于67的情况下，用户的压力等级被称为低/中级。
在心率值(HRV)大于或等于73的情况下，进行测试以发现呼吸速率是否大于或等于15.9。如果情况是这样，则用户的压力等级被称为高级。
在呼吸速率小于或等于15.4的情况下，进行测试以发现心率值是否小于或等于64。如果情况是这样，则用户的压力等级被称为高级。
在呼吸速率大于或等于70的情况下，用户的压力等级被称为低压力。
为了计算隧道视觉维度，可使用公式Z＝(x-u)/sd，其中：
x＝注视(短)的比率(意思是在10秒内)；
u＝注视(长)的比率(意思是在300秒内)；
sd＝在最后300秒内注视(短)的比率的标准偏差。
应该了解该模型基于最近自身的行为比较操作人员实际的眼行为与动态标准。它返回与最近的行为即最后5分钟相比，实际行为(即最后10秒)的标准化偏差。z分数将表明与最后5分钟相比，用户当前在最后10秒中是否注视更多。它还将给出差别的幅度的指示。该偏差的幅度表示行为与最近的历史相差多少，因此可用作警告。
根据处理步骤36，生成用户功能评估。
应该了解用户功能评估是提供用户执行所要求的任务的能力的整体“大局”(bigger picture)的维度的解释器。
在一个实施例中，利用维度数据生成用户功能评估。
例如在一个实施例中，用户功能评估可被称为红色、橙色和绿色中的一个。
在该实施例中，红色用户功能评估的意思是操作人员在执行他的任务期间，当前犯错误的风险高，而橙色用户功能评估的意思是操作人员在执行他的任务期间犯错误的风险增加，绿色用户功能评估的意思是操作人员在执行他的任务期间犯错误的风险低。
为了确定用户功能评估，可进行下列测试。
根据第一步，进行测试以发现之前所计算的压力值是否被定义为高，且Z的绝对值的结果是否大于2.5。如果情况是这样，则用户功能评估被分类为红色。
如果情况不是这样、且之前所计算的压力值被定义为高或者Z的绝对值的结果大于2.5，则用户功能评估被分类为橙色。
如果情况不是这样，则用户功能评估被分类为绿色。
本领域的技术人员应该了解，以上所提供的用于确定用户功能评估的测试只是实施例，而且可依赖诸如可用的传感器、待由操作人员实现的任务、个体的类型等各种标准创建许多可替代的实施例。
现在回到图1，根据处理步骤14，无线地获得每个代表用户功能评估的数据。
现在参考图4，图中示出无线地获得每个代表用户功能评估的数据的实施例。
根据处理步骤40，为了执行与包括多个用户的指定团队相关的处理，识别团队处理单元。
实际上，应该了解，如以上在一个实施例中所说明，团队处理单元可以是多个移动个体处理单元中的任一项。
根据处理步骤42，团队处理单元获得至少一个代表用户功能评估的数据。
根据处理步骤44，团队处理单元可选地接收额外的数据。应该了解额外的数据可从其他的数据源获得。
例如，额外的数据可包括适于团队结构的额外的数据。
在一个实施例中，可从图6中所示的可选的附加传感器72获得额外的数据。
现在回到图1，根据处理步骤16，为了生成代表团队功能评估的数据，处理每个所获得的代表用户功能评估的数据。应该了解可根据各种实施例进行处理。
应该了解，团队功能评估提供了团队执行指定任务的能力的整体大局。
现在参考图5，图中示出处理每个所获得的代表用户功能评估的数据以生成代表团队功能评估的数据的实施例。
根据步骤50，生成代表团队功能评估的数据。
应该了解，可根据各种实施例生成代表团队功能评估的数据。
根据处理步骤52，提供代表团队功能评估的数据。应该了解，可根据各种实施例提供代表团队功能评估的数据。
在一个实施例中，给图6中所示的可视化接口78提供代表团队功能评估的数据。
本领域的技术人员应该了解，可根据各种实施例提供代表团队功能评估的数据。
例如，在一个实施例中，可通过移动团队处理单元将代表团队功能评估的数据推送给可视化接口78。
在另一个实施例中，可由可视化接口从移动团队处理单元74请求(pulled)代表团队功能评估的数据。
现在参考图9a，图中示出第一移动个体处理单元66的实施例。
如图9a中所示，第一移动个体处理单元66被可操作地连接至第一组多个传感器60。
特别地，第一移动个体处理单元66包括处理单元、持久性单元118和发送单元128。
处理单元包括传感器驱动器100、特征处理单元102、维度处理单元104、以及操作人员功能状态处理单元106。
处理单元还包括控制器108，控制器108包括传感器控制器110、特征处理控制器112、维度处理控制器114和操作人员功能状态处理控制器116。
传感器驱动器100能够配置多个传感器60并且获得原始数据。因此，本领域的技术人员应该了解，传感器驱动器100依赖于第一组多个传感器60的传感器类型。在一个实施例中，传感器驱动器100能够驱动眼球跟踪系统和带有心电图机、加速度计和呼吸传感器的胸带。应该了解，为了校准的目的由传感器驱动器提供的原始数据被打上时间戳。
传感器控制器110能够配置、启动、停止传感器驱动器100并且能够从传感器驱动器100获得原始数据。
传感器控制器110还能够将传感器数据发送给控制器108的特征处理控制器112。
特征处理控制器112能够配置传感器原始数据并将它们发送给特征处理单元102。特征处理控制器112从特征处理单元102接收已处理的特征。
如上所述，应该了解特征是被被处理过以使信噪比最优化的数据向量。
特征处理控制器112将特征提供给维度处理控制器114。维度处理控制器114能够配置特征并且将它们发送给维度处理单元104。维度处理单元104反过来将被处理过的维度提供给维度处理控制器114。维度处理控制器114将维度提供给操作人员功能状态处理控制器116。操作人员功能状态处理控制器116能够配置维度并且将它们发送给操作人员功能状态处理单元106。操作人员功能状态处理控制器116能够从操作人员功能状态处理单元106接收被处理过的操作人员功能状态。处理单元能够将数据发送给持久性单元118。应该了解，持久性单元118包括原始数据库120、特征库122、维度库124和操作人员功能状态库126。
持久性单元118能够触发包括无线通信接口130的发送单元128。作为应答，第一移动个体处理单元66可将与用户功能评估相关的数据发送给移动团队处理单元74。
移动团队处理单元74包括处理单元130、持久性单元132和发送单元160。
更具体地，处理单元130包括传感器驱动器134、特征处理单元136、维度处理单元138、团队功能状态处理单元140和控制器142。
控制器142包括传感器控制器144、特征处理控制器146、维度处理控制器148和团队功能状态处理控制器150。
持久性单元132包括原始数据库152、特征库154、维度库156和团队功能状态库158。
发送单元160包括无线通信接口162。
处理单元130的传感器驱动器134接收表示用户功能评估的数据，以及由设备传感器62提供的原始数据。
传感器134能够配置设备传感器62。传感器控制器144能够配置、启动、停止传感器驱动器134。传感器控制器144还能够接收表示用户功能评估的数据/来自传感器驱动器134的传感器原始数据。
传感器控制器144还能够将表示用户功能评估的数据/传感器原始数据发送给特征处理控制器146。特征处理控制器146能够配置传感器原始数据并且将它们发送给特征处理单元136。特征处理控制器146还能够从特征处理单元136接收被处理过的特征。特征处理控制器146能够将特征和用户功能评估发送给维度处理控制器148。
维度处理控制器148能够配置维度处理单元138，并且能够将特征/用户功能评估发送给维度处理单元138。
维度处理控制器148还能够从维度处理单元138接收被处理过的维度。
维度处理控制器148能够将维度发送给团队功能状态处理控制器150。
团队功能状态处理控制器150能够配置维度并且将它们发送给团队功能状态处理单元140。
团队功能状态处理控制器150能够从团队功能状态处理单元140接收被处理过的团队功能评估。应该了解，然后可利用发送单元160(更具体地是无线通信接口162)将团队功能评估发送给远程位置。
应该了解此处所公开的系统和方法可用于涉及团队、特别是人为错误可能导致严重后果的应用中。例如，其中这些领域可包括航空、公共安全、应急响应和管理、国防和安全、以及医疗保健。
如以下进一步所说明，应该了解此处所公开的方法具备提供近实时诊断(near-real-time)的能力，创造了在训练过程中收集关于人为因素、团队管理、团队反馈的可能性以及安全监控的可能性。团队或者团队管理者具备关于团队的功能状态的实时的额外信息，这种额外的信息是团队不犯错误地、或者以有效的方式执行它的任务的能力。因为执行个体功能评估，其他的使用领域也包括进行个体工作的工作领域。例如，于此所公开的方法可用于运输领域。
应该了解于此所公开的系统的优点在于它是模块化的。因为这种模块化提供了不同级别的处理(所有处理都具有依赖于上下文的数值)，所以它是非常有意义的。此外，处理的模块化方面使包括诸如特征、维度或者功能状态定义等组成部分的系统能够被快速集成或者修改。
另外，应该了解团队的成员在地理上可以是分散的。
此外，应该了解团队的成员是在移动中的并且可以是不被连接的。
应该了解，因为只有必要的信息/数据被发送给处理的更高层，所以于此所公开的方法是可扩展的。
应该了解本发明还公开了非暂时性的计算机可读存储介质。非暂时性的计算机可读存储介质存储计算机可读指令，当这些指令被执行时，使处理单元执行提供代表用户的个体功能评估的数据从而确定包括该用户和至少一个其他用户的团队的团队级指标数据的方法，该方法包括：收集源自多个传感器的传感器数据；处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据；无线地将代表个体功能评估的数据发送给处理单元，该处理单元能够处理所获得的代表个体功能评估的数据以及其他所获得的代表至少一个其他用户个体功能评估的数据，从而生成代表团队功能评估的数据。
尽管以上描述涉及由发明者目前考虑到的具体的优选的实施例，然而应该理解，本发明在其主要的方面中包括于此所描述的组成部分的功能上的等价物。
项1.一种提供团队级指标数据的方法，该方法包括：对于团队的每个成员：
收集源自多个传感器的传感器数据，并且
在本地处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据；
无线地获得每个代表个体功能评估的数据；以及
处理每个所获得的代表个体功能评估的数据以生成代表团队功能评估的数据。
项2.根据项1所述的方法，其中处理包括将所述代表团队功能评估的数据提供至可视化接口。
项3.根据项2所述的方法，其中将所述代表团队功能评估的数据提供至可视化接口包括以下中的一个：向所述可视化接口推送(push)所述团队功能评估的数据，和将所述团队功能评估的数据拉取(pull)至所述可视化接口。
项4.根据项1所述的方法，其中收集源自多个传感器的传感器数据包括从多个可穿戴传感器收集数据和从多个非可穿戴传感器收集数据。
项5.根据项1至4中任一项所述的方法，其中处理所收集的传感器数据包括过滤所收集的传感器数据，至少利用经过滤的所收集的传感器数据生成维度数据并且利用所生成的维度数据生成代表个体功能评估的数据。
项6.根据项5所述的方法，其中利用快速傅立叶变换过程、移动平均线和卡尔曼滤波器中的至少一个对所收集的传感器数据进行过滤。
项7.根据项1至6中任一项所述的方法，其中无线地获得每个代表个体功能评估的数据包括确定用于执行与团队相关的处理的团队处理单元以及所述团队处理单元接收每个代表个体功能评估的数据。
项8.根据项1至7中任一项所述的方法，其中团队处理单元还从至少一个其他传感器接收传感器数据，进一步地，其中，处理每个所获得的代表个体功能评估的数据以生成代表团队功能评估的数据也是利用从至少一个其他的传感器接收的传感器数据进行的。
项9.根据项1至8中任一项所述的方法，还包括将所述代表团队功能评估的数据提供至远程处理单元。
项10.一种提供包括多个用户的团队的团队级指标数据的系统，该系统包括：
多个移动处理单元，该多个移动处理单元包括：
至少一个移动个体处理单元，每一个都由指定用户执行，每个移动个体处理单元接收来自相应的多个传感器的相应的传感器数据，每个移动个体处理单元处理相应的传感器数据并且确定相应的个体功能评估；并且
移动团队处理单元可操作地连接至至少一个移动个体处理单元，移动团队处理单元接收至少一个相应的个体功能评估中的每一个并且处理至少一个相应的个体功能评估以生成代表团队功能评估的数据。
项11.根据项10所述的系统，其中移动团队处理单元由团队的指定用户执行，进一步地，其中移动团队处理单元还从可操作地连接至移动团队处理单元的多个传感器接收传感器数据，并且处理传感器数据以确定该指定用户的个体功能评估；进一步地，其中生成代表团队功能评估的数据也是利用所述指定用户的个体功能评估进行。
项12.根据项10至11中任一项所述的系统，其中多个移动处理单元选自包括智能电话、平板型PC和专用便携式处理单元的组。
项13.根据项10所述的系统，其中移动团队处理单元还从附加传感器接收数据；进一步地，其中处理所述至少一个相应的个体功能评估也是利用从所述附加传感器接收的数据进行的。
项14.根据项10所述的系统，还包括可操作地连接至至少一个移动个体处理单元中每一个的外部客户端，外部客户端从至少一个移动个体处理单元中每一个接收每个相应的个体功能评估。
项15.根据项14所述的系统，其中外部客户端选自包括台式计算机、便携式计算机、服务器和智能电话的组。
项16.根据项10至15中任一项所述的系统，其中多个传感器选自包括可穿戴传感器和非可穿戴传感器的组。
项17.根据项16所述的系统，其中可穿戴传感器选自包括心电图传感器、加速度传感器、呼吸传感器和眼球追踪传感器的组。
项18.根据项16所述的系统，其中非可穿戴传感器选自包括眼球追踪系统和座椅集成传感器的组。
项19.一种提供代表用户的个体功能评估的数据以确定包括该用户和至少一个其他用户的团队的团队级指标数据的方法，该方法包括：
收集源自多个传感器的传感器数据；
处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据；以及
无线地将代表个体功能评估的数据发送给处理单元，该处理单元能够处理所获得的代表个体功能评估的数据以及其他所获得的代表至少一个其他用户个体功能评估的数据，以生成代表团队功能评估的数据。
项20.一种存储计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储介质，其中当指令被执行时，使处理单元执行提供代表用户的个体功能评估的数据以确定包括该用户和至少一个其他用户的团队的团队级指标数据的方法，该方法包括收集源自多个传感器的传感器数据；处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据；无线地将代表个体功能评估的数据发送给能够处理所获得的代表个体功能评估的数据以及其他所获得的代表至少一个其他用户个体功能评估的数据的处理单元，从而生成代表团队功能评估的数据。
项21.根据项1所述的方法，其中代表团队功能评估的数据被近实时地提供。

Claims (21)

1.一种提供团队级指标数据的方法，所述方法包括：
对于团队的每个成员：
收集源自多个传感器的传感器数据，并且
在本地处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据；
无线地获得每个代表个体功能评估的数据；以及
处理每个所获得的代表个体功能评估的数据以生成代表团队功能评估的数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述处理包括将所述代表团队功能评估的数据提供至可视化接口。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，将所述团队功能评估的数据提供至可视化接口包括以下中的一个：向所述可视化接口推送所述团队功能评估的数据，和将所述团队功能评估的数据拉取至所述可视化接口。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，收集源自多个传感器的传感器数据包括从多个可穿戴传感器收集数据和从多个非可穿戴传感器收集数据。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，处理所收集的传感器数据包括过滤所收集的传感器数据，至少利用经过滤的所收集的传感器数据生成维度数据并且利用所生成的维度数据生成代表个体功能评估的数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，利用快速傅立叶变换过程、移动平均线和卡尔曼滤波器中的至少一个对所收集的传感器数据进行过滤。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，无线地获得每个代表个体功能评估的数据包括确定用于执行与团队相关的处理的团队处理单元以及所述团队处理单元接收每个代表个体功能评估的数据。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，所述团队处理单元还从至少一个其他的传感器接收传感器数据，进一步地，其中，处理每个所获得的代表个体功能评估的数据以生成代表团队功能评估的数据也是利用从至少一个其他的传感器接收的传感器数据进行的。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，还包括将所述代表团队功能评估的数据提供至远程处理单元。
10.一种提供包括多个用户的团队的团队级指标数据的系统，所述系统包括：
多个移动处理单元，所述多个移动处理单元包括：
至少一个移动个体处理单元，每个移动个体处理单元都由指定用户执行，每个移动个体处理单元都从相应的多个传感器接收相应的传感器数据，每个移动个体处理单元处理所述相应的传感器数据并且确定相应的个体功能评估；以及
移动团队处理单元，可操作地连接至所述至少一个移动个体处理单元，所述移动团队处理单元接收至少一个相应的个体功能评估中的每一个并且处理所述至少一个相应的个体功能评估以生成代表团队功能评估的数据。
11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述移动团队处理单元由团队的指定用户执行，进一步地，其中，所述移动团队处理单元从可操作地连接至所述移动团队处理单元的多个传感器接收传感器数据，并且处理所述传感器数据以确定所述指定用户的个体功能评估；进一步地，其中，生成代表团队功能评估的数据也是利用所述指定用户的个体功能评估进行的。
12.根据权利要求10至11中任一项所述的系统，其中，所述多个移动处理单元选自由智能电话、平板型PC和专用便携式处理单元组成的组。
13.根据权利要求10所述的系统，其中，所述移动团队处理单元还从附加传感器接收数据；进一步地，其中，处理所述至少一个相应的个体功能评估也是利用从所述附加传感器接收的数据进行的。
14.根据权利要求10所述的系统，还包括可操作地连接至所述至少一个移动个体处理单元中的每一个的外部客户端，所述外部客户端从所述至少一个移动个体处理单元中的每一个接收每个相应的个体功能评估。
15.根据权利要求14所述的系统，其中，外部客户端选自由台式计算机、便携式计算机、服务器和智能电话组成的组。
16.根据权利要求10至15中任一项所述的系统，其中，所述多个传感器选自由可穿戴传感器和非可穿戴传感器组成的组。
17.根据权利要求16所述的系统，其中，可穿戴传感器选自由心电图传感器、加速度传感器、呼吸传感器和眼球跟踪传感器组成的组。
18.根据权利要求16所述的系统，其中，所述非可穿戴传感器选自由眼球跟踪系统和座椅集成传感器组成的组。
19.一种提供代表用户的个体功能评估的数据以确定包括所述用户和至少一个其他用户的团队的团队级指标数据的方法，所述方法包括：
收集源自多个传感器的传感器数据；
处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据；以及
无线地将代表个体功能评估的数据发送给能够处理所获得的代表个体功能评估的数据以及其他所获得的代表至少一个其他用户个体功能评估的数据的处理单元，以生成代表团队功能评估的数据。
20.一种用于存储计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被执行时，使处理单元执行提供代表用户的个体功能评估的数据以确定包括所述用户和至少一个其他用户的团队的团队级指标数据的方法，所述方法包括收集源自多个传感器的传感器数据；处理所收集的传感器数据以提供代表个体功能评估的数据；无线地将代表个体功能评估的数据发送给能够处理所获得的代表个体功能评估的数据以及其他所获得的代表至少一个其他用户个体功能评估的数据的处理单元，从而生成代表团队功能评估的数据。
21.根据权利要求1所述的方法，其中，所述代表团队功能评估的数据被近实时地提供。
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