Bewertung der Flugleistung und der Augenbewegungsmuster mit dem Virtual Reality Flight Simulator
19. Mai 2023
Es wurde ein neuer Virtual-Reality-Flugsimulator gebaut, der eine effiziente und kostengünstige Bewertung der Flugleistung und der Augenbewegungsmuster ermöglicht. Es bietet auch ein vielversprechendes Forschungsinstrument für die Ergonomie und andere Forschungen.
In der aktuellen Studie wurde ein neuer VR-Flugsimulator entwickelt, um Pilotendarsteller auf der Grundlage von Augenbewegungen und Flugleistungsindikatoren in einem immersiven 3D-Szenario zu bewerten. Die Flugsimulator-Plattform ist nicht nur kostengünstig, sondern auch hochflexibel. Es kann den vielfältigen Bedürfnissen von Forscherinnen und Forschern gerecht werden.
Die Methode kann neben Piloten auch auf ausgewählte Astronauten angewendet werden. Beginnen Sie mit der Installation des Flugsimulators. Verbinden Sie das Bedienfeld mit der Drosselung und behandeln Sie sie als eine Einheit.
Verbinden Sie Gas, Joystick und Pedal über USB mit dem PC-Modul des Flugsimulators. Anschließend wird das Head-Mounted-Display oder HMD über eine Link-Box mit dem PC-Modul des Flugsimulators verbunden. Verbinden Sie die Basisstationen und Virtual-Reality- oder VR-Controller über die VR-Software am HMD auf dem PC.To richten Sie den Stehspielbereich für VR ein, stellen Sie sicher, dass das HMD eingeschaltet und mit dem Computer verbunden ist.
Platzieren Sie die Basisstation diagonal, sodass sich das HMD immer innerhalb des Überwachungsbereichs der Basisstation befinden kann, während es fixiert bleibt, um eine stabile VR-Umgebung zu erhalten. Richten Sie dann einen Spielbereich nur für Stehplätze ein, wie es die VR-Software auf dem Computer vorgibt. Schließen Sie das abgestimmte Flugsteuerungsmodul und das Großbilddisplay an denselben Computer wie das VR-HMD an.
Stellen Sie den Teilnehmern die Aufgabe und den Betrieb des Simulators vor, indem Sie das Verkehrsmuster und die Karte erklären und die Teilnehmer in die Verwendung des VR-Flugsimulators einweisen. Statten Sie jeden Teilnehmer mit einem VR-HMD aus, kalibrieren Sie seine Augenbewegungen und passen Sie die Gerätehöhe, den Pupillenabstand und den Blickpunkt an. Öffnen Sie als Nächstes die Bildschirmaufzeichnungssoftware und starten Sie den Fly Simulator für das Flugtraining.
Weisen Sie die Teilnehmer an, wie sie ihr Flugpedal, ihren Joystick und ihren Gashebel verwenden müssen, um so nah wie möglich an die Referenzfluglinie zu steuern. Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, setzen Sie den Fluggashebel und die Motorschaltertasten zurück. Stoppen Sie dann die Aufnahme.
Um formelle Flugexperimente durchzuführen, setzen Sie das VR-HMD für die Teilnehmer ein und starten Sie das OBS-Studio, um mit der Aufnahme des Bildschirms zu beginnen. Die Augenbewegungsdaten der AOIs des Instruments, der Fluggeschwindigkeit, der vertikalen Geschwindigkeit, der Höhe und der Motordrehzahl zeigten, dass die Experten im Vergleich zu den Anfängern eine gleichmäßigere Verteilung der Augenbewegungsdaten um den Mittelwert der Fluggeschwindigkeitsanzeige, der Höhenanzeige, der vertikalen Geschwindigkeitsanzeige und der Lageanzeige hatten. Die Flugleistungsdaten der Experten konzentrierten sich hauptsächlich auf den Durchschnittswert in Bezug auf die Gesamtflugzeit, die mittlere Entfernung von der Referenzlinie, den Nickwinkel eine Sekunde vor der Landung und die Standardabweichung der Entfernung von der Referenzlinie im Vergleich zu den Anfängern.
Kalibrieren Sie die Augenmomente aller Teilnehmer und passen Sie die Gerätehöhe, den Pupillenabstand und den Blickpunkt entsprechend an.
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Überblick
Diese Studie präsentiert einen neuen virtuellen Realitäts-Flugsimulator, der für die Bewertung der Pilotenleistung durch Augenbewegungen und Flugindikatoren in einer 3D-Immersive-Umgebung konzipiert wurde. Der Simulator ist kostengünstig und anpassungsfähig und bedient verschiedene Forschungsbedürfnisse.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Neurowissenschaften
- Human Factors
- Virtual Reality Technologie
Hintergrund
- Bestehende Flugsimulatoren können teuer und inflexibel sein.
- Augenbewegungsmuster sind entscheidend für die Beurteilung der Pilotenleistung.
- Virtual Reality bietet immersive Erfahrungen, die Training und Bewertung verbessern können.
- Diese Studie zielt darauf ab, die Einschränkungen traditioneller Simulatoren zu adressieren.
Zweck der Studie
- Entwicklung eines kostengünstigen VR-Flugsimulators.
- Bewertung der Pilotenleistung basierend auf Augenbewegungen und Flugindikatoren.
- Bereitstellung eines vielseitigen Werkzeugs für Forscher in verschiedenen Bereichen.
Verwendete Methoden
- Entwicklung einer VR-Flugsimulator-Plattform.
- Integration von Eye-Tracking-Technologie.
- Implementierung eines 3D-Immersive-Szenarios für Tests.
- Flexibilität zur Anpassung an verschiedene Forschungsanforderungen.
Hauptergebnisse
- Der Simulator bewertet effektiv die Pilotenleistung.
- Augenbewegungsdaten liefern Einblicke in das Flugverhalten.
- Kostengünstige Lösung für Forschungsanwendungen.
- Potenzial für den Einsatz in Astronautenauswahlprozessen.
Schlussfolgerungen
- Der VR-Flugsimulator ist ein wertvolles Forschungswerkzeug.
- Er erfüllt vielfältige Bedürfnisse in der Pilotenausbildung und -bewertung.
- Zukünftige Anwendungen können sich auf andere Bereiche außerhalb der Luftfahrt erstrecken.
Häufig gestellte Fragen
Executive Industry Relevance
Quantitative evaluation of operator performance using VR-based simulators with integrated eye-tracking offers scalable, cost-effective solutions for high-stakes selection and training workflows. The ability to differentiate expertise through objective flight and gaze metrics supports predictive confidence in candidate assessment and protocol optimization. This approach enables data-driven decision-making at critical inflection points in talent selection and operational readiness pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Supports hypothesis-driven evaluation of cognitive and motor performance in complex simulated environments.
- Enables mechanistic de-risking by correlating behavioral outputs with physiological or neurological readouts.
- Facilitates objective differentiation of expertise, informing selection criteria for translational research models.
Screening & Assay Development
- Provides standardized, reproducible platforms for assessing operator-dependent variables in human factors research.
- Generates quantitative eye movement and performance data suitable for downstream analytics and benchmarking.
- Enables scalable screening of candidate populations for cognitive or psychomotor traits relevant to biopharma device usability studies.
Translational & Preclinical Research
- Aligns with translational biomarker strategies by linking behavioral metrics to underlying neurocognitive processes.
- Supports continuity from early discovery through preclinical validation in human-machine interface research.
- Reduces risk in advancing candidate technologies by providing predictive, quantitative endpoints.
Pipeline & Workflow Integration
This VR-based evaluation platform fits within early discovery and screening phases, supporting both hypothesis testing and quantitative assessment of operator performance for translational research and device development.
- Discovery Biology: Enables controlled testing of cognitive and behavioral hypotheses in immersive, reproducible settings.
- Screening: Delivers standardized, quantitative outputs for cross-population comparison and candidate triage.
- Analytics: Provides high-resolution eye movement and performance data for statistical analysis and decision support.
- Translational Research: Bridges discovery and preclinical validation by linking behavioral outputs to functional endpoints.
- Enterprise Reuse: Offers a flexible, low-cost platform adaptable to diverse research and development needs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in operator selection and protocol optimization.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of human performance assessments.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and reduces late-stage risk in device and protocol development.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of candidate technologies and workflows.
Implementation Considerations
- Requires expertise in VR system setup, eye-tracking calibration, and behavioral data analysis.
- Demands robust instrumentation and analytical infrastructure for high-fidelity data capture and processing.
- Necessitates cross-team standardization of protocols and data interpretation frameworks.
- May require adaptation for specific model systems or research populations.
- Limitations include reduced motion feedback compared to traditional simulators, as noted in the source.
