CN111429013A - 基于注意力分配和个体状态的飞行员情境觉知评测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于注意力分配和个体状态的飞行员情境觉知评测方法，基于注意力分配和个体状态对情境觉知的三个层次进行建模与评测，分别对态势觉察建模与评测、态势理解建模与评测和态势觉察建模与评测，基于注意力分配和个体状态进行飞行员情境觉知的评测和计算，使飞行员及地勤人员可实时了解当前飞行员的情境觉知状态，提升执行飞行任务效果。本发明可以了解飞行员在飞行过程中情境觉知状态的好坏，为评价飞行员状态提供了新的参考指标。

Description

基于注意力分配和个体状态的飞行员情境觉知评测方法

技术领域

本发明涉及人因工程领域，尤其是一种飞行员的情境觉知评测方法。

背景技术

面对未来日益复杂飞行的环境，飞行员在执行飞行任务时面临着态势复杂多变、数据实时更新和任务繁重紧迫等困难，为了防止飞行员由于情境觉知状态较差而产生 的态势预测能力下降的现象，需要对飞行员的情境觉知进行评测和计算。目前，大多 数关于情境觉知的研究仅仅停留在概念层面，即对概念的进一步解读。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于注意力分配和个体状态的飞行员情境觉知评测方法，突破了现有研究状况，基于注意力分配和个体状态实现了对情境 觉知的评测，该评测方法可用于飞行员飞行状态的监督，增强对飞行员状态的了解。 本发明基于注意力分配和个体状态进行飞行员情境觉知的评测和计算，使飞行员及地 勤人员可实时了解当前飞行员的情境觉知状态，提升执行飞行任务效果。基于注意力 分配和个体状态对情境觉知的三个层次(态势觉察、态势觉察、态势觉察)进行建模 与评测。所以该发明总共包含3个部分：态势觉察建模与评测、态势理解建模与评测和 态势觉察建模与评测。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

Step1：情境觉知评估因素确定

基于注意力分配和个体状态对情境觉知三个层次进行建模与评估，三个层次包括态势觉察、态势理解和态势预测，其中评估所需的技术指标具体如表1所示：

表1各技术指标定义及量化方法

工作负荷wl量化公式如下：

其中tanh()为双曲正切函数，br是呼吸率，pu是瞳孔面积；

认知负荷cl量化公式如下：

其中tanh()为双曲正切函数，bl是眨眼率，alalpha脑电波频谱大小；

疲劳程度y量化公式如下：

其中，t表示飞行时长，y表示当前飞行员的疲劳程度，范围为0到1，代表着从 不疲劳到十分疲劳；

注意力分配A_{dis_com}量化公式如下：

fix_n、fix_t、sac_d、sac_cir分别为表1中的凝视次数、凝视时长、扫视次数 与扫视环路个数4个变量；f＝norm(x)为归一化函数，具体如下式所示：

Step2：情境觉知第一层建模

情境觉知的第一层为态势觉察，用于态势觉察建模的因素包括注意力分配A_{dis_com}、 工作负荷wl、认知负荷cl和疲劳程度y，具体公式如下所示：

最终得到SA₁的范围为0-1，表示态势觉察的状态从坏到好；

Step3：情境觉知第二层建模

情境觉知的第二层为态势理解，用于态势理解建模的因素包括注意力分配A_{dis_com}、 工作负荷wl、认知负荷cl和疲劳程度y，具体公式如下所示：

最终得到SA₂的范围为0-1，表示态势理解的状态从坏到好；

Step4：情境觉知第三层建模

情境觉知的第三层为态势预测，用于态势预测建模的因素包括注意力分配A_{dis_com}、 工作负荷wl、认知负荷cl和疲劳程度y，具体公式如下所示：

最终得到SA₃的范围为0-1，表示态势预测的状态从坏到好。

本发明的有益效果在于可以获得情境觉知各层次(态势觉察、态势理解和态势预测)的评估值，通过该值，可以了解飞行员在飞行过程中情境觉知状态的好坏，为评 价飞行员状态提供了新的参考指标。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明进一步说明。

Step1：情境觉知评估因素确定

基于注意力分配和个体状态对情境觉知三个层次(态势觉察、态势理解和态势预测)进行建模与评估，其中评估所需的技术指标具体如表1所示：

表1各技术指标定义及量化方法

工作负荷wl量化公式如下：

其中tanh()为双曲正切函数，br是呼吸率，pu是瞳孔面积；

认知负荷cl量化公式如下：

其中tanh()为双曲正切函数，bl是眨眼率，alalpha脑电波频谱大小；

疲劳程度y量化公式如下：

其中，t表示飞行时长，y表示当前飞行员的疲劳程度，范围为0到1，代表着从 不疲劳到十分疲劳。

注意力分配A_{dis_com}量化公式如下：

fix_n、fix_t、sac_d、sac_cir为表1中的凝视次数、凝视时长、扫视次数与扫 视环路个数4个变量。

Step2：情境觉知第一层建模

情境觉知的第一层为态势觉察，用于态势觉察建模的因素包括注意力分配A_{dis_com}、 工作负荷wl、认知负荷cl和疲劳程度y。具体如以下公式所示：

最终得到SA₁的范围为0-1，表示态势觉察的状态从坏到好。

Step3：情境觉知第二层建模

情境觉知的第二层为态势理解。用于态势理解建模的因素包括注意力分配A_{dis_com}、 工作负荷wl、认知负荷cl和疲劳程度y。具体如以下公式所示：

最终得到SA₂的范围为0-1，表示态势理解的状态从坏到好。

Step4：情境觉知第三层建模

情境觉知的第三层为态势预测。用于态势预测建模的因素包括注意力分配A_{dis_com}、 工作负荷wl、认知负荷cl和疲劳程度y。具体如以下公式所示：

最终得到SA₃的范围为0-1，表示态势预测的状态从坏到好。

实例1：被试人员1在模拟飞行驾驶时评估其情境觉知

被试人员1在模拟飞行驾驶的过程中共测得5组有效数据，各数据的初始值如下表所示：

表3各原始评估值

Step1：情境觉知评估因素确定

表4各评估指标

Step2：情境觉知第一层建模

表5第一层评测计算

现根据测得的注视信息占比per_a、注意力分配A_{dis_com}、工作负荷wl、认知负荷 cl和疲劳程度(飞行时长t)评估其情境觉知。

Step3：情境觉知第二层建模

表6第二层评测计算

Step4：情境觉知第三层建模

被试人员给出的5组样本的工作负荷最终结果为：{高，高，高，高，低}，对应 的10组样本的认知负荷最终结果为：{低，低，低，低，低}。

表7第三层评测计算

最终，将step2、step3和step4的评测结果进行综合，可得情境觉知的评测值如 下表所示：

表8情境觉知评测值

实例2：被试人员2在模拟飞行驾驶时评估其情境觉知

被试人员2在模拟飞行驾驶的过程中共测得5组有效数据，各数据的初始值如下表所示：

表9各原始评估值

Step1：情境觉知评估因素确定

表10各评估指标

Step2：情境觉知第一层建模

表11第一层评测计算

现根据测得的注视信息占比per_a、注意力分配A_{dis_com}、工作负荷wl、认知负荷 cl和疲劳程度(飞行时长t)评估其情境觉知。

Step3：情境觉知第二层建模

表12第二层评测计算

Step4：情境觉知第三层建模

被试人员给出的5组样本的工作负荷最终结果为：{高，高，高，高，低}，对应 的10组样本的认知负荷最终结果为：{低，低，低，低，低}。

表13第三层评测计算

最终，将step2、step3和step4的评测结果进行综合，可得情境觉知的评测值如 下表所示：

表14情境觉知评测值

Claims (1)

1.一种基于注意力分配和个体状态的飞行员情境觉知评测方法，其特征在于包括下述步骤：

Step1：情境觉知评估因素确定

基于注意力分配和个体状态对情境觉知三个层次进行建模与评估，三个层次包括态势觉察、态势理解和态势预测，其中评估所需的技术指标具体如表1所示：

表1各技术指标定义及量化方法

工作负荷wl量化公式如下：

其中tanh()为双曲正切函数，br是呼吸率，pu是瞳孔面积；

认知负荷cl量化公式如下：

其中tanh()为双曲正切函数，bl是眨眼率，alalpha脑电波频谱大小；

疲劳程度y量化公式如下：

其中，t表示飞行时长，y表示当前飞行员的疲劳程度，范围为0到1，代表着从不疲劳到十分疲劳；

注意力分配A_{dis_com}量化公式如下：

fix_n、fix_t、sac_d、sac_cir分别为表1中的凝视次数、凝视时长、扫视次数与扫视环路个数4个变量；f＝norm(x)为归一化函数，具体如下式所示：

Step2：情境觉知第一层建模

情境觉知的第一层为态势觉察，用于态势觉察建模的因素包括注意力分配A_{dis_com}、工作负荷wl、认知负荷cl和疲劳程度y，具体公式如下所示：

最终得到SA₁的范围为0-1，表示态势觉察的状态从坏到好；

Step3：情境觉知第二层建模

情境觉知的第二层为态势理解，用于态势理解建模的因素包括注意力分配A_{dis_com}、工作负荷wl、认知负荷cl和疲劳程度y，具体公式如下所示：

最终得到SA₂的范围为0-1，表示态势理解的状态从坏到好；

Step4：情境觉知第三层建模

情境觉知的第三层为态势预测，用于态势预测建模的因素包括注意力分配A_{dis_com}、工作负荷wl、认知负荷cl和疲劳程度y，具体公式如下所示：

最终得到SA₃的范围为0-1，表示态势预测的状态从坏到好。