مقالة منهجية

تقييم أداء الطيران وأنماط حركة العين باستخدام محاكي طيران الواقع الافتراضي

2K مشاهدات

⸱

DOI:

10.3791/65170

⸱

مايو 19, 2023

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Psychology Department, School of Social Sciences, Tsinghua University, 2Faculty of Psychology, Beijing Normal University, 3National Key Laboratory of Human Factors Engineering, the China Astronaut Research and Training Center, 4Department of Military Medical Psychology, Air Force Medical University

في هذه المقالة

ملخص

تم بناء جهاز محاكاة طيران جديد للواقع الافتراضي ، والذي يتيح تقييما فعالا ومنخفض التكلفة لأداء الطيران وأنماط حركة العين. كما يوفر أداة بحث عالية الإمكانات لبيئة العمل وغيرها من البحوث.

الملخص

أصبح تقييم الأداء الفعال والاقتصادي للطيارين أمرا بالغ الأهمية لصناعة الطيران. مع تطور الواقع الافتراضي (VR) والجمع بين تقنية تتبع العين ، أصبحت الحلول لتلبية هذه الاحتياجات حقيقة واقعة. استكشفت الدراسات السابقة أجهزة محاكاة الطيران القائمة على الواقع الافتراضي ، مع التركيز بشكل أساسي على التحقق من صحة التكنولوجيا والتدريب على الطيران. طورت الدراسة الحالية جهاز محاكاة طيران VR جديدا لتقييم أداء طيران الطيارين بناء على حركة العين ومؤشرات الطيران في مشهد غامر 3D. خلال التجربة ، تم تجنيد 46 مشاركا: 23 طيارا محترفا و 23 طالبا جامعيا بدون خبرة طيران. أظهرت نتائج التجربة اختلافات كبيرة في أداء الطيران بين المشاركين الذين لديهم خبرة طيران وبدونها ، حيث كان الأول أعلى من الأخير. في المقابل ، أظهر أولئك الذين لديهم خبرة في الطيران أنماطا أكثر تنظيما وكفاءة لحركة العين. توضح نتائج تمايز أداء الطيران هذه صلاحية جهاز محاكاة الطيران VR الحالي كطريقة لتقييم أداء الطيران. توفر أنماط حركة العين المختلفة مع تجربة الطيران الأساس لاختيار الرحلة المستقبلية. ومع ذلك ، فإن جهاز محاكاة الطيران القائم على الواقع الافتراضي به أوجه قصور مثل ردود الفعل على الحركة مقارنة بأجهزة محاكاة الطيران التقليدية. منصة محاكاة الطيران هذه مرنة للغاية باستثناء التكلفة المنخفضة الواضحة. يمكن أن يلبي الاحتياجات المتنوعة للباحثين (على سبيل المثال ، قياس الوعي بالموقف ، ومرض الواقع الافتراضي ، وعبء العمل عن طريق إضافة المقاييس ذات الصلة).

المقدمة

تصنف الوكالة الأوروبية لسلامة الطيران (2012) أجهزة محاكاة الطيران على أنها مرافق تدريب ، ومدربين لبرنامج الطيران والملاحة ، ومعدات تدريب على الطيران ، وأجهزة محاكاة طيران كاملة1. حتى الآن ، تتوفر مجموعة من أجهزة محاكاة الطيران للتدريب ، من أنظمة الطاولة منخفضة المستوى إلى أجهزة محاكاة الطيران الكاملة القائمة على الحركة المعقدةللغاية 2. يتضمن جهاز المحاكاة التقليدي نموذج ديناميكيات الطيران ، ومحاكاة النظام ، وقمرة قيادة الأجهزة ، والتصور الخارجي ، ومحاكاة الحركةالاختيارية 3.

تتمتع أجهزة محاكاة الطيران التقليدية هذه ببعض المزايا كمعدات تدريب طيران فعالة. ومع ذلك ، فإن تكلفتها مرتفعة وغير صديقة للبيئة ، حيث يتطلب محرك كل نظام طاقة كهربائية كبيرة ، خاصة جهاز محاكاة الطيران الكامل ، والذي يتطلب درجة حرارة عالية وضغط سائل عالي الضغط أو ضغط هواء ، ويستهلك الكثير من الطاقة ويولد الكثير من الضوضاء4.

ومع ذلك ، فإن نظام محاكاة سطح المكتب البسيط مرن ومنخفض التكلفة ، مع انغماس أقل وتفاعلات أقل من جهاز محاكاة الطيرانالكامل 2. لذلك ، من الضروري تطوير أجهزة محاكاة طيران جديدة تجمع بين مزايا أنظمة سطح المكتب وأجهزة محاكاة الطيران الكاملة (بمعنى آخر ، مرونة محاكاة الطاولة ومستوى الانغماس والتفاعل بالقرب من جهاز محاكاة الطيران الكامل).

مع تطور تكنولوجيا الكمبيوتر ، وخاصة تقنية الواقع الافتراضي (VR) ، أصبح نوع جديد من أجهزة محاكاة الطيران القائمة على تقنية الواقع الافتراضي الناشئة حقيقة واقعة. جهاز محاكاة الطيران القائم على الواقع الافتراضي مرن ومحمول ومنخفض التكلفة وله متطلبات مساحة أقل من أجهزة محاكاة الطيران التقليدية5. ابتكر الباحثون أجهزة محاكاة طيران تعتمد على تقنية الواقع الافتراضي على مدار ال 20 عاما الماضية6،7،8،9،10،11 ؛ ومع ذلك ، فإن أجهزة محاكاة الطيران VR هذه مخصصة بشكل أساسي للتدريب على الطيران ، وهناك القليل منها لاختيار الطيار. ومع ذلك ، مع خفض التكاليف وتحسين التكنولوجيا ، تتغير أجهزة المحاكاة القائمة على الواقع الافتراضي وتصبح مجدية للاختيار الشخصي. استخدمت بعض الدراسات أجهزة محاكاة قائمة على الواقع الافتراضي للاختيار الشخصي في مجالات مختلفة: اختار Schijven et al.12 متدربين جراحيين باستخدام محاكي الواقع الافتراضي. طور Huang et al.13 أداة اختيار علم النفس على أساس تقنية الواقع الافتراضي لتجنيد طياري القوات الجوية. قام Wojciechowski و Wojtowicz14 بتقييم قدرات المرشح كطيار مركبة جوية بدون طيار (UAV) بناء على تقنية الواقع الافتراضي. بالنظر إلى أن اختيار الطيار أمر بالغ الأهمية لصناعة الطيران ، فإنه يضغط لتطوير جهاز محاكاة طيران جديد قائم على الواقع الافتراضي يركز على اختيار الطيار ، حيث أن اختيار الطيار على نطاق واسع عرضة لتكلفة جهاز المحاكاة والمتطلبات في نظام محاكاة قابلية النقل.

توفر حركات العين إشارات لأداء الطيار. وجدت دراسات مختلفة أن وضع مسح العين يميز الأداء بين الطيارين الخبراء والمبتدئين. من خلال مقارنة نمط المسح بين الخبراء والمبتدئين ، يمكن التمييز بين سلوك حركة العين الفعال والهيكلي للخبراء وطرق المسح غير الكافية للمبتدئين. وجدت العديد من دراسات الطيران أن استراتيجية مسح العين للطيارين ترتبط ارتباطا وثيقا بمستوى الخبرة15،16،17،18،19،20،21،22،23،24. وفقا ل Bellenkes et al.25 ، فإن مدة تثبيتات الخبراء أقصر ، وتواتر تثبيتاتهم على الأدوات أعلى من المبتدئين. تم استخلاص نفس الاستنتاج تقريبا من قبل Kasarskis et al.26 ، الذين اكتشفوا أن الطيارين الخبراء لديهم تثبيتات أكثر جنبا إلى جنب مع فترات أقصر من المبتدئين ، مما يشير إلى أن الطيارين الخبراء لديهم وضع بصري أفضل من المبتدئين. في دراسة أخرى ، لورينز وآخرون.وجد 27 أن الخبراء يقضون وقتا أطول في النظر خارج قمرة القيادة أكثر من المبتدئين. هذه النتائج لها قيمة عملية كبيرة في اختيار القادمين الجدد.

تقييم أداء الطيران هو عامل حاسم آخر لاختيار الطيار. ومع ذلك ، توجد المشاكل التالية في تقييم أداء الطيران التجريبي: آراء الخبراء المتضاربة ، والمزيد من معايير الاختيار ، ونظرية الاختيار الموحدة. في مجال القيادة ، قارن Horrey et al.28 القيمة المطلقة لمغادرة المسار من خط الوسط لظروف تجريبية مختلفة لتقييم أداء القيادة. بالعودة إلى مجال الطيران ، يسجل مسجل الوصول السريع للرحلة (QAR) جميع أنواع معلمات التلاعب بالطيار ومعلمات الطائرات والبيئات ومعلومات التحذير أثناء الرحلة29. وبشكل أكثر تحديدا ، كمؤشرات QAR ، فإن زاوية الملعب هي زاوية الدوران حول المحورين الأيسر والأيمن للطائرة30 ، والخط المرجعي (أو الخط المرجعي المركزي) يقع مباشرة في منتصف الخطين الأحمر والأخضر28 ؛ يتم استخدام معلمتي الطيران هاتين لتقييم أداء الطيران للمشاركين الذين لديهم خبرة أو بدون خبرة في الدراسة الحالية. يمكن استخدام بيانات ريال قطري هذه لتقييم أداء الرحلة ، ولكن على حد علمنا ، نادرا ما تم استخدامها للتدريب الشخصي والاختيار في البحث العلمي31،32.

يمكن استخدام قياسات أنماط حركة العين لتقييم أداء الرحلة والتنبؤ به وتوجيه تدريب الطيارين واختيارهم. ذكر Gerathewohl33 أن العين هي أهم عضو حسي للطيار ، حيث تعالج 80٪ من معلومات الرحلة. يجب على الطيارين الحصول على معلومات مرئية من الأدوات الموجودة في قمرة القيادة ودمجها في صورة متماسكة لإدارة الرحلة22. علاوة على ذلك ، يعد سلوك المسح الأمثل ضروريا لتحقيق أداء طيران أفضل15. ومع ذلك ، لا يوجد جهاز محاكاة طيران ميسور التكلفة يدمج حاليا جهاز تعقب العين لتسهيل الدراسات الكمية للعلاقة بين حركات العين وأداء الطيران.

طورت الدراسة الحالية جهاز محاكاة طيران VR جديدا لتقييم ما إذا كان المشاركون الذين لديهم خبرة طيران لديهم أداء طيران أفضل من أولئك الذين ليس لديهم خبرة في الطيران. يدمج جهاز محاكاة الطيران VR تتبع العين ونظام ديناميكيات الطيران مما يسمح بتحليل نمط حركة العين وتقييم أداء الطيران. على وجه الخصوص ، تجدر الإشارة إلى أن جهاز محاكاة الطيران VR يستخدم جهاز تعقب العين VR34 ، وليس جهاز تعقب العين الشبيه بالزجاج أو سطح المكتب ، لتحليل حركة العين القائمة على منطقة الاهتمام (AOI) دون حساب الإطارات الذي يستغرق وقتا طويلا.

أخيرا ، يمكن أن يؤدي العمل الحالي إلى قياس شامل لاختيار الطيار في المستقبل ، من مسار مسح العين إلى بيانات أداء الطيران الموضوعية. بمساعدة جهاز محاكاة الطيران الافتراضي ، سيتم تخفيض تكلفة اختيار الرحلة بشكل كبير ، ويمكن تشكيل قاعدة الطيارين بناء على جمع البيانات على نطاق واسع. يملأ العمل فجوة بين أجهزة المحاكاة التقليدية وأجهزة محاكاة سطح المكتب لاحتياجات اختيار الطيران.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

تمت الموافقة على جميع الطرق الموضحة هنا من قبل مجلس المراجعة المؤسسية (IRB) بجامعة تسينغهوا ، وتم الحصول على موافقة مستنيرة من جميع المشاركين. بعد الانتهاء ، تم دفع 12 دولارا لجميع المشاركين (أو هدية متساوية القيمة).

1. اختيار المشاركين

  1. قم بتجنيد المشاركين وفقا لدراسة سابقة لتحليل الطاقة باستخدام برنامج G * Power35 (انظر جدول المواد) للتأكد من أن عدد المشاركين يلبي حجم العينة المتوقع الذي قدمته G * Power ، والذي يساوي 21.
    ملاحظة: يشير حجم العينة المتوقع الذي قدمته G * Power إلى العدد المقدر للمشاركين المطلوبين في الدراسة لتحقيق المستوى المطلوب من القوة الإحصائية بناء على حجم التأثير المحدد ومستوى الأهمية والاختبار الإحصائي المستخدم. حجم العينة المتوقع هو اعتبار مهم في تخطيط البحث. يساعد الباحثين على تحديد جدوى تصميم دراستهم وفعاليته من حيث التكلفة ويضمن أن الدراسة لديها قوة إحصائية كافية للكشف عن الآثار ذات المغزى.
  2. تأكد من عدم وجود تاريخ من الصرع أو أمراض القلب أو الدماغ أو أدوية الغدد الصماء أو الأدوية النفسية الحديثة أو الحساسية الجلدية الشديدة.
  3. استخدم مخطط عين Snellen (استخدم النظام المتري 6/6)36 للتأكد من أن رؤية المشاركين طبيعية أو مصححة إلى طبيعية وأنهم لا يعانون من أي إعاقات بصرية مثل عمى الألوان أو ضعف الألوان.
  4. تأكد من عدم تناول أي من المشاركين الكحول أو المخدرات خلال ال 24 ساعة السابقة التي قد تؤثر على قدرتهم على الطيران.
  5. تأكد من أن المشاركين قد حصلوا على ما لا يقل عن 6 ساعات من النوم وأنهم في حالة عقلية جيدة قبل التجربة.

2. أجهزة محاكاة الطيران

  1. تحقق من اكتمال جميع أجهزة جهاز محاكاة الطيران. وفقا لوظيفته ، يتم تنظيم هذا الجهاز في ثلاث وحدات (الجدول 1) (انظر جدول المواد).
    ملاحظة: يحتاج الباحثون إلى لمس قضيب معدني قبل لمس الجهاز لتجنب الخطر الذي يشكله الحث الكهروستاتيكي.
    1. تحقق من مكونات VR و HMD (شاشة مثبتة على الرأس) ووحدة تتبع العين بمساعدة الجدول 2.
    2. تأكد من أن جميع مكونات وحدة كمبيوتر محاكاة الطيران تفي بالمتطلبات الدنيا التالية: معالج 3.6 جيجا هرتز وذاكرة داخلية 4G ونظام تشغيل 64 بت وبطاقة رسومات. سيدعم النظام جميع وحدات التحكم في الطيران.
    3. تحقق من مكونات وحدة التحكم في الطيران وتأكد من توافق تكوين معلمة الجهاز مع الجدول 3.
  2. قم بتثبيت أجهزة جهاز محاكاة الطيران وفقا للتخطيط الوارد في الشكل 1. يوضح الشكل 2 كيفية توصيل الجهاز.
    1. انضم إلى دواسة الوقود ولوحة التحكم جسديا وعاملها كوحدة واحدة.
    2. قم بتوصيل دواسة الوقود وعصا التحكم والدواسة بوحدة كمبيوتر محاكاة الطيران عبر USB.
    3. قم بتوصيل HMD بوحدة كمبيوتر محاكاة الطيران عبر صندوق الارتباط.
    4. قم بتوصيل المحطات الرئيسية ووحدات التحكم في الواقع الافتراضي ب HMD عبر برنامج الواقع الافتراضي على جهاز الكمبيوتر.
شاشة VR مثبتة على الرأس (HMD) ووحدة تتبع العين1. المحطة الأساسية
2. VR HMD
وحدة كمبيوتر محاكي الطيران3. جهاز محاكاة الطيران PC
وحدة التحكم في الطيران4. خنق الطيران
5. عصا التحكم الطيران
6. دواسة الطيران

الجدول 1: مكونات الوحدات الثلاث لأجهزة محاكاة الطيران.

المكون الرئيسياكسسوارات
VR HMDكابل سماعة الرأس (متصل)
وسادة الوجه (مرفقة)
قطعة قماش للتنظيف
غطاء ثقب سماعة الأذن × 2
مربع الارتباطمحول الطاقة
كابل ديسبلاي بورت
كابل USB 3.0
تصاعد وسادة
وحدات التحكم (2018) × 2محولات الطاقة × 2
شرائط التعليق × 2
كابلات مايكرو يو إس بي × 2
المحطة الأساسية 2.0 × 2محولات الطاقة × 2
طقم التركيب (2 حوامل و 4 براغي و 4 مثبتات حائط)

الجدول 2: قائمة مكونات VR HMD ووحدة تتبع العين.

جهازتكوين المعلمة
عصا التحكم في الطيرانتسعة عشر زر عمل
قبعة واحدة ذات 8 اتجاهات "وجهة نظر"
عدة أجهزة استشعار مغناطيسية 3D
نظام زنبركي واحد مكون من 5 لفائف
دقة واحدة 16 بت (قيم 65536 × 65536).
لوحة التحكم في الطيرانخمسة عشر زرا للعمل
عجلة تقليم واحدة
خمسة مصابيح LED قابلة للبرمجة
خنق الطيرانسبعة عشر زرا للعمل
قبعة ماوس واحدة مع زر ضغط
قبعة واحدة ذات 8 اتجاهات "وجهة نظر"
عدة أجهزة استشعار مغناطيسية 3D
دقتان 14 بت
دواسة الطيرانالتوتر بين 2.5 كجم و 5 كجم
الزاوية بين 35 درجة و 75 درجة

الجدول 3: تكوين المعلمة لأجهزة وحدة التحكم في الطيران.

figure-protocol-1
الشكل 1: تخطيط أجهزة محاكاة الطيران VR. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-protocol-2
الشكل 2: توصيل أجهزة محاكاة الطيران. (أ) وحدة التحكم في الطيران. يتم ربط الخانق ولوحة التحكم فعليا والتعامل معها كوحدة. إذا تم استخدام مصطلح "دواسة الوقود" في هذه الدراسة ، فإنه يشير إلى كل من دواسة الوقود ولوحة التحكم. (ب) وحدة كمبيوتر محاكاة الطيران. جهاز كمبيوتر يفي بالمتطلبات الموضحة في الخطوة 2.2. (ج) HMD ووحدة تتبع العين. يتم الاحتفاظ بمجموعات تطوير البرامج (SDKs) لتتبع العين ومحرك 3D متزامنة عند تثبيتها على نفس الكمبيوتر. لذلك ، تتفاعل وظائف تتبع العين ونظام التشغيل وتعمل معا. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

3. برنامج محاكاة الطيران

  1. تأكد من تثبيت جميع البرامج (انظر جدول المواد) قبل بدء التجربة. يتم عرض معلومات حول جميع البرامج المستخدمة في التجربة في الجدول 4.
اسموصف
برنامج الواقع الافتراضيأداة مستخدمة على نطاق واسع لتجربة محتوى الواقع الافتراضي على الأجهزة.
متجر تطبيقات VRمتجر التطبيقات للواقع الافتراضي حيث يمكن للعملاء استكشاف المحتوى الذي يحبونه ويحتاجون إليه وإنشائه والاتصال به وتجربته.
برنامج تتبع العينبرنامج تتبع العين الذي طوره فريق البحث عبر Eye-tracking و 3D Engine SDKs.
فلاي محاكيالبرنامج الرئيسي لبرنامج محاكاة الطيران ، الذي طوره فريق البحث.
برنامج تسجيل الشاشةبرنامج مجاني ومفتوح المصدر لتسجيل الفيديو والبث المباشر.

الجدول 4: معلومات حول جميع البرامج المستخدمة في التجربة.

4. التحضير قبل إطلاق جهاز محاكاة الطيران

ملاحظة: إذا كانت هذه هي المرة الأولى التي يقوم فيها الشخص بتشغيل برنامج تتبع العين ، فقم بتنفيذ الخطوات الإضافية وفقا للشكل 3. سيتم تنشيط برنامج تتبع العين تلقائيا بعد التشغيل الأولي.

figure-protocol-3
الشكل 3: الخطوات الإضافية عند تشغيل برنامج تتبع العين لأول مرة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

  1. تأكد من تشغيل HMD وتوصيله بالكمبيوتر.
  2. ضع المحطة الرئيسية قطريا للتأكد من أن HMD يمكن أن يكون دائما داخل نطاق مراقبة المحطة الرئيسية. حافظ على ثبات المحطة الرئيسية للحفاظ على بيئة واقع افتراضي مستقرة.
  3. قم بإعداد منطقة لعب قائمة فقط وفقا للمطالبات التي يقدمها برنامج الواقع الافتراضي على الكمبيوتر.
    ملاحظة: تسمح المطالبة بمساحة على نطاق الغرفة أو إعداد منطقة لعب واقفة فقط. يستخدم وضع الوقوف فقط بشكل عام لتجربة مشاهد الواقع الافتراضي التي لا تتطلب المشي ويمكن تحديدها عندما يكون لدى المستخدم مساحة محدودة للتنقل. لذلك ، في هذه التجربة ، قم بإعداد منطقة لعب واقفة فقط.
  4. اضبط معايرة تتبع العين. يجب إعادة معايرة نظام تتبع العين في كل مرة يتم فيها تبديل المشارك.
    1. تأكد من أن المشاركين لا يستخدمون العدسات اللاصقة ، مما يؤدي إلى خلل في تتبع العين.
    2. افتح برنامج معايرة تتبع العين باستخدام وحدات تحكم الواقع الافتراضي (انظر جدول المواد).
    3. اضبط ارتفاع الجهاز والمسافة بين الحدقتين (IDP) ونقطة النظرة أثناء توجيه النظام.
    4. اجعل عيون المشارك تضيء كل بقعة لمدة 2 ثانية في اتجاه عقارب الساعة للتحقق من فعالية معايرة تتبع العين.
  5. قم بتوصيل وحدة التحكم في الطيران المضبوطة وشاشة العرض الكبيرة (أي شاشة مقاس 27 بوصة على الأقل) بنفس الكمبيوتر مثل VR HMD. تسمح الشاشة للمجرب بمشاهدة ما يحدث في VR HMD في وقت واحد.

5. الإجراء التجريبي

ملاحظة: تنقسم التجربة إلى أربع خطوات: "جمع المعلومات" و "تقديم المهمة والعملية" و "الممارسة قبل التجربة" و "إجراء تجربة رسمية". يلخص الشكل 4 العملية التجريبية.

figure-protocol-4
الشكل 4: المخطط الانسيابي للتجربة. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

  1. جمع المعلومات من المشاركين (15 دقيقة).
    1. املأ نموذج تفاصيل الدفع بمعلومات الدفع الخاصة بالمشاركين.
    2. إبلاغ المشاركين بقراءة وثيقة الموافقة المستنيرة والتوقيع عليها.
  2. قدم المهمة وعملية المحاكاة للمشاركين (5 دقائق).
    1. اشرح للمشاركين نمط حركة المرور والخريطة (الشكل 5).
    2. وجه المشاركين حول كيفية استخدام جهاز محاكاة الطيران VR.
    3. أبلغ المشاركين أنه يمكنهم مغادرة التجربة إذا شعروا بعدم الراحة أثناء محاكاة الرحلة.
  3. اطلب من المشاركين التدرب على استخدام جهاز محاكاة الطيران VR (15 دقيقة).
    1. قم بتركيب VR HMD على المشاركين وقم بمعايرة حركات العين. اضبط ارتفاع الجهاز والمسافة بين الحدقتين (IDP) ونقطة النظرة وفقا لتعليمات النظام.
    2. افتح برنامج تسجيل الشاشة.
    3. قم بتشغيل برنامج FlySimulator لمساعدة المشاركين في التدريب على الطيران.
    4. اطلب من المشاركين استخدام دواسة الطيران وعصا التحكم والخانق بشكل منسق لتوجيه الطائرة بأكبر قدر ممكن إلى الخط المرجعي للرحلة (الشكل 5).
    5. أعد ضبط خانق الطيران وأزرار تبديل المحرك بعد الخروج من برنامج FlySimulator ، وتوقف عن تسجيل الشاشة بعد أن يكمل الموضوع الممارسة.
  4. إجراء تجارب طيران رسمية (20 دقيقة).
    1. ضع VR HMD للمشاركين ، وقم بتشغيل OBS Studio لبدء تسجيل الشاشة.
    2. ابدأ برنامج FlySimulator ، واختر منظورا مناسبا ، وابدأ تشغيل المحرك ، واترك فرامل الانتظار ، وضع دواسة الوقود بالكامل.
    3. اخرج من برنامج FlySimulator ، ثم أعد تعيين خانق الرحلة وأزرار تبديل المحرك . توقف عن تسجيل الشاشة.

figure-protocol-5
الشكل 5: نمط حركة المرور لمحاكي الطيران VR. زاوية الملعب هي زاوية الدوران حول المحورين الأيسر والأيمن للطائرة ، والخط المرجعي (أو الخط المرجعي المركزي) يقع في منتصف الخطين الأحمر والأخضر. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

6. تحليل البيانات

  1. تحليل بيانات حركة العين.
    1. تقسيم خمس مناطق ذات أهمية (AOI) في هذه الدراسة ؛ لمزيد من المعلومات حول حساب AOIs ، انظر الشكل 6 ، بناء على اللوحة الفعلية لقمرة قيادة الرحلة المقابلة لأداة قمرة القيادة في الرحلة (الشكل 7).
    2. احسب اختبار فرق AOI باستخدام النسبة المئوية لوقت السكون في منطقة AOI37 ، بالنظر إلى ميزة المعدات لمحرك العين VR المستخدم في هذه الدراسة.
      ملاحظة: متوسط النسبة المئوية لوقت السكون هو النسبة المئوية التراكمية التي يقضيها في البحث داخل AOI مقسومة على إجمالي وقت التثبيت والمتوسط عبر المشاركين.
  2. قم بتحليل بيانات أداء الرحلة باستخدام نصوص برمجية مطورة خصيصا باستخدام Python 3.10. تم تكييف الخوارزمية الأساسية لمقاييس الأداء من طريقة تحليل QAR ، المستوحاة من بيانات 35 طائرة BAE-146 QAR المقدمة من الإدارة الوطنية للملاحة الجوية والفضاء (NASA)38.
    ملاحظة: مؤشرات أداء الطيران لهذه الدراسة: إجمالي وقت الرحلة (إجمالي طول الوقت من الإقلاع إلى الهبوط لكل مشارك ، بالثواني) ، زاوية الملعب 1 ثانية قبل الهبوط (زاوية الميل للطائرة 1 ثانية قبل الهبوط ، تم الحصول عليها من البيانات الأولية ، بالدرجات) ، متوسط المسافة إلى الخط المرجعي (متوسط خطأ المسافة المكانية بين الطائرة والخط المرجعي أثناء الرحلة ، بالأمتار) ، والانحراف المعياري للمسافة إلى الخط المرجعي (الانحراف المعياري للمسافة المكانية بين المستوى والخط المرجعي أثناء الرحلة ، بالأمتار).
  3. إجراء التحليلات الإحصائية.
    1. استخدم اختبار Shapiro-Wilk39 لتأكيد الحالة الطبيعية للبيانات.
    2. استخدم البرامج الإحصائية (انظر جدول المواد) للإحصاء الوصفي واختبار Mann-Whitney U واختبار t للطالب.
    3. تصور مؤامرات الكمان للإشارة بشكل أفضل إلى شكل توزيع البيانات40.
      ملاحظة: تفسير حجم التأثير المقاس باستخدام د كوهين هو كما يلي: 0.1 صغير جدا ، 0.2 صغير ، 0.5 متوسط ، 0.8 كبير ، 1.2 كبير جدا ، و 2.0 ضخم41,42. تم تحديد مستوى الأهمية عند p < 0.05.

figure-protocol-6
الشكل 6: المعالجة المسبقة للهيئة العربية للتصنيع وحساب عملية التدفق. تصف الأقسام من 1 إلى 4 كيف عالجت الدراسة الحالية بيانات حركة عين الطيارين حتى اختبار t للعينة المستقلة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-protocol-7
الشكل 7: رسم تخطيطي لتقسيم AOI لأداة الطيران. وظيفة الأجهزة: (أ) يشير مؤشر السرعة الجوية إلى سرعة الطائرة بالنسبة إلى الهواء. (ب) يوضح مؤشر الارتفاع ميل الطائرة وارتفاعها. (ج) يشير مؤشر السرعة الرأسية إلى سرعة صعود الطائرة أو هبوطها. (د) يشير مؤشر الارتفاع إلى الارتفاع الجوي للطائرة. (ه) يشير مؤشر سرعة المحرك إلى سرعة محرك الطائرة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

بالنسبة للتجربة الحالية ، تم اختيار 23 خبيرا من ذوي الخبرة في الطيران و 23 مبتدئا بدون خبرة طيران. تراوحت أعمار المشاركين بين 25 و 58 عاما (الخبراء: M = 32.52 عاما ، SD = 7.28 عاما ؛ المبتدئون: M = 29.57 عاما ، SD = 5.74 عاما). كان جنس جميع المشاركين من الذكور. تم تجنيد جميع المبتدئين من جامعة تسينغهوا (الطلاب أو أعضاء هيئة التدريس) ، وكان جميع الخبراء من الخطوط الجوية الصينية الشرقية.

حركة العين
لا يتم توزيع بيانات حركة العين للأداة AOIs...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

قيمت الدراسة الحالية ما إذا كان المشاركون الذين لديهم خبرة طيران لديهم أداء طيران أفضل من أولئك الذين ليس لديهم خبرة طيران في جهاز محاكاة طيران قائم على الواقع الافتراضي. والأهم من ذلك ، أنه قام بتقييم ما إذا كان يمكن العثور على نمط حركة عين أكثر تحسينا في هؤلاء المشاركين مع أداء طيران أفضل. النتائج لها فروق ذات دلالة إحصائية بين المشاركين الذين لديهم خبرة طيران أو بدونها في ثلاثة مؤشرات طيران رئيسية ل QAR : زاوية الميل 1 ثانية قبل الهبوط ، ومتوسط المسافة إلى الخط المرجعي ، والانحراف المعياري للمسافة إلى الخط المرجعي (

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

ولم يعلن أصحاب البلاغ عن أي إقرار مالي أو تضارب في المصالح.

شكر وتقدير

ويعرب المؤلفون عن امتنانهم الشديد للسيد لي يان لمساعدته في تجنيد المشاركين الطيارين ويعترفون بالسيدة بو لينغيون لعملها في رسم الصور. تم دعم البحث من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (رقم المنحة T2192931 ، 72071185) ، ومشروع الدماغ الوطني (رقم المنحة STI2030 - المشاريع الكبرى 2022ZD0208500) ، ومشروع المختبر الوطني الرئيسي لهندسة العوامل البشرية (رقم المنحة SYFD062003) ، ومشروع المختبر الوطني الرئيسي لهندسة العوامل البشرية (رقم المنحة 6142222210201) ، وعام 2022 المشاريع الرئيسية لمنحة البحوث اللوجستية العسكرية والمشروع الرئيسي لمعدات القوات الجوية الشاملة البحث (رقم المنحة KJ2022A000415).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
محرك 3D SDKEpic GamesUnreal Engine 4
GameAnalytics Unreal SDK		هذه هي أداة تحليلات مجانية قوية ومرنة مصممة للألعاب.
وحدة المعالجة المركزيةIntelIntelCore i9واحدة من أقوى وحدات المعالجة المركزية في السوق السائدة.
SDK لتتبع العينTobiiTobii Tobii XR SDKتوفر حزمة تطوير البرامج (SDK) هذه وصولا غير محدد للجهاز إلى بيانات تتبع العين للسماح بتطوير سماعات الرأس من العديد من بائعي الأجهزة المختلفين ولا تقتصر على الأجهزة التي تستخدم أجهزة Tobii Eye Tracking.
برنامج تتبعالعين تم تطويره من قبل فريقبرنامج يتتبع حركة عيون الشخص أثناء استخدامه HMD للواقع الافتراضي.
برنامج FlySimulatorتم تطويره من قبل فريقبرنامج يحاكي تجارب الطيران في بيئة افتراضية ، باستخدام VR HMD ووحدات التحكم المحمولة.
بطاقة الرسوماتNVIDIAGeForce RTX 3090
10496 NVIDIA CUDA Cores
1.70 جيجاهرتز Boost Clock   
24 جيجابايت حجم الذاكرة
نوع ذاكرة GDDR6X		واحدة من أقوى بطاقات الرسومات في السوق السائدة.
نظام التشغيل (OS)مايكروسوفتويندوز إكسنظام تشغيل (OS) تم تطويره وتوزيعه حصريا بواسطة Microsoft Corporation
لوحة تحكم النسخة المتماثلةTHRUSTMASTER2960720 2971004 2962072 2960748 2960769القوات الجوية الأمريكية طائرة هجومية A-10C HOTAS
طبق الأصل عصا التحكمTHRUSTMASTER2960720القوات الجوية الأمريكية طائرة هجومية A-10C دواسة
HOTAS ReplicaTHRUSTMASTERTPR الدفة المعلقة
نسخة طبق الأصل خنقTHRUSTMASTERهجومية تابعة للقوات الجوية الأمريكية A-10C شاشة HOTAS
متصلة بجهاز RedmiRMMNT27NF ، 27 بوصة ، نسبة دقة 1920 × 1080تسمح الشاشة للمجرب بعرض ما يحدث في برنامج تسجيل شاشة VR HMD
OBS ProjectOBS Studio الإصدار 28.0برنامج مجاني ومفتوح المصدر لتسجيل الفيديو والبث
المباشر برنامج تحليل الطاقة الإحصائيةالمصدرG * power الإصدار 3.1.9.6أداة مجانية وسهلة الاستخدام لتقدير القوة الإحصائية وحجم العينة.
البرنامج الإحصائيIBMSPSS الإصدار 24.0منصة برمجيات إحصائية قوية
أداة إحصائية متعددة الاستخداماتبرنامج GraphPadGraphPad Prism الإصدار 9.4.0أداة إحصائية متعددة الاستخدامات مصممة خصيصا للعلماء وليس الإحصائيين
متجر تطبيقاتVR HTC CorporationVIVE Software 2.0.17.6 / 2.1.17.6متجر تطبيقات للواقع الافتراضي حيث يمكن للعملاء استكشاف المحتوى الذي يحبونه ويحتاجون إليه وإنشائه والاتصال به وتجربته.
شاشة VR مثبتة على الرأس (HMD)HTC CorporationVIVE Pro Eyeسماعة رأس VR مزودة بتتبع دقيق للعين
برنامج VRSteamSteam VR الإصدار 1.23أداة لتجربة محتوى الواقع الافتراضي على الجهاز
البحث البحث بي طائرة مفتوح

المراجع

  1. Oberhauser, M., Dreyer, D., Braunstingl, R., Koglbauer, I. What's real about virtual reality flight simulation. Aviation Psychology and Applied Human Factors. 8 (1), 22-34 (2018).
  2. Oberhauser, M., Dreyer, D. A virtual reality flight simulator for human factors engineering. Cognition, Technology & Work. 19 (2-3), 263-277 (2017).
  3. Rolfe, J. M., Staples, K. J. Flight Simulation. , Cambridge University Press. Cambridge, New York. (1986).
  4. Robinson, A., Mania, K., Perey, P. Flight simulation: Research challenges and user assessments of fidelity. Proceedings of the 2004 ACM SIGGRAPH International Conference on Virtual Reality Continuum and its Applications in Industry. , 261-268 (2004).
  5. Moroney, W. F., Moreney, B. W. Flight Simulation. Handbook of Aviation Human Factors. , Lawrence Erlbaum Associates. Mahwah, New Jersey. 261-268 (1999).
  6. McCarty, W. D., Sheasby, S., Amburn, P., Stytz, M. R., Switzer, C. A virtual cockpit for a distributed interactive simulation. IEEE Computer Graphics and Applications. 14 (1), 49-54 (1994).
  7. Dorr, K. U., Schiefel, J., Kubbat, I. Virtual cockpit simulation for pilot training. In . The Hague, The Netherlands. What is Essential for Virtual Reality Systems to Meet Military Human Performance Goals? RTO human factors and medicine panel (HEM) workshop. , The Hague. The Netherlands. (2001).
  8. Bauer, M., Klingauf, U. Virtual-reality as a future training medium for civilian flight procedure training. AIAA Modeling and Simulation Technologies Conference and Exhibit. , Honolulu, Hawaii. 18-21 (2008).
  9. Yavrucuk, I., Kubali, E., Tarimci, O. A low cost flight simulator using virtual reality tools. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine. 26 (4), 10-14 (2011).
  10. Aslandere, T., Dreyer, D., Pankratz, F., Schubotz, R. A generic virtual reality flight simulator. Virtuelle und Erweiterte Realität, 11. Workshop der GI-Fachgruppe VR/AR. , Shaker Verlag. Aachen. 1-13 (2014).
  11. Joyce, R. D., Robinson, S. K. The rapidly reconfigurable research cockpit. AIAA Modeling and Simulation Technologies Conference. , Dallas, Texas. 22-26 (2015).
  12. Schijven, M. P., Jakimowicz, J. J., Carter, F. J. How to select aspirant laparoscopic surgical trainees: Establishing concurrent validity comparing Xitact LS500 index performance scores with standardized psychomotor aptitude test battery scores. The Journal of Surgical Research. 121 (1), 112-119 (2004).
  13. Huang, P., Zhu, X., Liu, X., Xiao, W., Wu, S. Psychology selecting device for air force pilot recruitment based on virtual reality technology, has industrial personal computer connected with memory, where industrial control computer is connected with image display device. , CN111920428-A (2020).
  14. Wojciechowski, P., Wojtowicz, K. Simulator sickness and cybersickness as significant indicators in a primary selection of candidates for FPV drone piloting. 2022 IEEE 9th International Workshop on Metrology for AeroSpace (MetroAeroSpace). , Pisa, Italy. (2022).
  15. Ziv, G. Gaze behavior and visual attention: A review of eye tracking studies in aviation. The International Journal of Aviation Psychology. 26 (3-4), 75-104 (2016).
  16. Lai, M. L., et al. A review of using eye-tracking technology in exploring learning from 2000 to 2012. Educational Research Review. 10, 90-115 (2013).
  17. Robinski, M., Stein, M. Tracking visual scanning techniques in training simulation for helicopter landing. Journal of Eye Movement Research. 6 (2), 1-17 (2013).
  18. Yang, J. H., Kennedy, Q., Sullivan, J., Fricker, R. D. Pilot performance: Assessing how scan patterns & navigational assessments vary by flight expertise. Aviation Space and Environmental Medecine. 84 (2), 116-124 (2013).
  19. Yu, C. S., Wang, E. M. Y., Li, W. C., Braithwaite, G., Greaves, M. Pilots' visual scan patterns and attention distribution during the pursuit of a dynamic target. Aerospace Medicine and Human Performance. 87 (1), 40-47 (2016).
  20. Haslbeck, A., Zhang, B. I spy with my little eye: Analysis of airline pilots' gaze patterns in a manual instrument flight scenario. Applied Ergonomics. 63, 62-71 (2017).
  21. Brams, S., et al. Does effective gaze behavior lead to enhanced performance in a complex error-detection cockpit task. PLoS One. 13 (11), e0207439(2018).
  22. Peißl, S., Wickens, C. D., Baruah, R. Eye-tracking measures in aviation: A selective literature review. The International Journal of Aerospace Psychology. 28 (3-4), 98-112 (2018).
  23. Jin, H., et al. Study on how expert and novice pilots can distribute their visual attention to improve flight performance. IEEE Access. 9, 44757-44769 (2021).
  24. Lounis, C., Peysakhovich, V., Causse, M. Visual scanning strategies in the cockpit are modulated by pilots' expertise: A flight simulator study. PLoS One. 16 (2), e0247061(2021).
  25. Bellenkes, A. H., Wickens, C. D., Kramer, A. F. Visual scanning and pilot expertise: The role of attentional flexibility and mental model development. Aviation Space and Environmental. 68 (7), 569-579 (1997).
  26. Kasarskis, P., Stehwien, J., Hickox, J., Aretz, A., Wickens, C. Comparison of expert and novice scan behaviors during VFR flight. Proceedings of the 11th International Symposium on Aviation Psychology. , Columbus, Ohio. (2001).
  27. Lorenz, B., et al. Performance, situation awareness, and visual scanning of pilots receiving onboard taxi navigation support during simulated airport surface operation. Human Factors and Aerospace Safety. 6 (2), 135-154 (2006).
  28. Horrey, W. J., Alexander, A. L., Wickens, C. D. Does workload modulate the effects of in-vehicle display location on concurrent driving and side task performance. Driving Simulator Conference North America Proceedings. , Dearborn, Michigan. October 8-10 (2013).
  29. Wang, L., Ren, Y., Sun, H., Dong, C. A landing operation performance evaluation method and device based on flight data. In Engineering Psychology and Cognitive Ergonomics: Cognition and Design. , Springer International Publishing. Vancouver, British Columbia, Canada. 297-305 (2017).
  30. Wang, L., Ren, Y., Wu, C. Effects of flare operation on landing safety: A study based on ANOVA of real flight data. Safety Science. 102, 14-25 (2018).
  31. Huang, R., Sun, H., Wu, C., Wang, C., Lu, B. Estimating eddy dissipation rate with QAR flight big data. Applied Sciences. 9 (23), 5192(2019).
  32. Wang, L., Zhang, J., Dong, C., Sun, H., Ren, Y. A method of applying flight data to evaluate landing operation performance. Ergonomics. 62 (2), 171-180 (2019).
  33. Gerathewohl, S. J. Leitfaden der Militärischen Flugpsychologie. Verlag für Wehrwissenschaften. , (1987).
  34. Ugwitz, P., Kvarda, O., Juříková, Z., Šašinka, Č, Tamm, S. Eye-tracking in interactive virtual environments: implementation and evaluation. Applied Sciences. 12 (3), 1027(2022).
  35. Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A. -G., Buchner, A. G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods. 39 (2), 175-191 (2007).
  36. Boslaugh, S. E. Snellen Chart. , (2018).
  37. He, J., Becic, E., Lee, Y. -C., McCarley, J. S. Mind wandering behind the wheel. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society. 53 (1), 13-21 (2011).
  38. Tanveer Alam, GitHub - tanvcodes/qar_analytics: Scripts for working with publicly available Quick Access Recorder (QAR) data from a fleet of 35 BAE-146 aircraft. GitHub. , Retrieved on December 20,2022 from https://github.com/tanvcodes/qar_analytics (2022).
  39. Shapiro, S. S., Wilk, M. B. An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika. 52 (3-4), 591-611 (1965).
  40. Hintze, J. L., Nelson, R. D. Violin plots: A box plot-density trace synergism. The American Statistician. 52 (2), 181-184 (1998).
  41. Cohen, J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). , Erlbaum, Hillsdale, NJ. (1988).
  42. Sawilowsky, S. S. New effect size rules of thumb. Journal of Modern Applied Statistical Methods. 8 (2), 26(2009).
  43. Bateman, T. S., Crant, J. M. The proactive component of organizational behavior: A measure and correlates. Journal of Organizational Behavior. 14 (2), 103-118 (1993).
  44. Endsley, M. R. Measurement of situation awareness in dynamic systems. Human Factors. 37 (1), 65-84 (1995).
  45. Hunter, D. R. Measuring general aviation pilot judgment using a situational judgment technique. The International Journal of Aviation Psychology. 13 (4), 373-386 (2003).
  46. Kim, H. K., Park, J., Choi, Y., Choe, M. Virtual reality sickness questionnaire (VRSQ): Motion sickness measurement index in a virtual reality environment. Applied Ergonomics. 69, 66-73 (2018).
  47. Hart, S. G. NASA Task Load Index (TLX). , (1986).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

مقالات ذات صلة