バーチャルリアリティフライトシミュレータを使用した飛行性能と眼球運動パターンの評価
2023年5月19日
新しいバーチャルリアリティフライトシミュレータが構築され、飛行性能と眼球運動パターンの効率的かつ低コストな評価が可能になりました。また、人間工学やその他の研究のための高い可能性を秘めた研究ツールも提供します。
現在の研究では、3D没入型シナリオの目の動きとフライトパフォーマーのインジケーターに基づいてパイロットのパフォーマーを評価するための新しいVRフライトシミュレーターを開発しました。フライトシミュレータのプラットフォームは、低コストに加えて、高い柔軟性を備えています。研究者の多様なニーズにお応えします。
この方法は、パイロットだけでなく、一部の宇宙飛行士にも適用できます。まず、フライト シミュレータをインストールします。スロットルコントロールパネルを結合し、1つのユニットとして扱います。
スロットル、ジョイスティック、ペダルをUSB経由でフライトシミュレーターPCモジュールに接続します。続いて、ヘッドマウントディスプレイまたはHMDをリンクボックスを介してフライトシミュレーターPCモジュールに接続します。ベースステーションとバーチャルリアリティまたはVRコントローラーを PC.To 上のVRソフトウェアを介してHMDに接続し、VR用の立ち位置のみのプレイエリアを設定し、HMDの電源がオンになってコンピューターに接続されていることを確認します。
基地局を斜めに配置して、HMDを固定したまま常に基地局の監視範囲内に配置できるようにすることで、安定したVR環境を維持します。次に、コンピューター上のVRソフトウェアが提供するプロンプトに従って、立っているだけのプレイエリアを設定します。チューニングされたフライトコントロールモジュールと大画面ディスプレイをVRHMDと同じコンピューターに接続します。
交通パターンや地図の説明、VRフライトシミュレーターの使い方など、タスクやシミュレーターの操作を参加者に紹介します。各参加者にVR HMDを装着し、目の動きを調整し、デバイスの高さ、瞳孔間距離、視線ポイントを調整します。次に、画面録画ソフトウェアを開き、飛行訓練用のフライシミュレーターを起動します。
フライトペダル、ジョイスティック、スロットルの使い方を参加者に指導し、フライトの基準線にできるだけ近づくように操縦します。完了したら、フライトスロットルとエンジンスイッチボタンをリセットします。その後、録音を停止します。
正式な飛行実験を行うには、参加者用のVR HMDを装着し、OBSスタジオを起動して画面の録画を開始します。計器の AOI、対気速度、垂直速度、高度、およびエンジン速度計の眼球運動データは、初心者と比較して、対気速度計、高度計、垂直速度計、および姿勢計の平均値付近で、専門家が視線移動データの分布が均一であることを示しました。専門家の飛行パフォーマンスデータは、主に、総飛行時間、基準線からの平均距離、着陸の1秒前のピッチ角、および初心者と比較した基準線からの距離の標準偏差に関する平均値を中心にしていました。
すべての参加者の目の瞬間を調整し、それに応じてデバイスの高さ、瞳孔間距離、および注視点を調整します。
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概要
この研究では、3D没入型環境で眼球の動きと飛行指標を通じてパイロットの実力を評価するために設計された新しい仮想現実飛行シミュレータを紹介します。シミュレータはコスト効率が高く適応性があり、様々な研究ニーズに対応しています。
研究の主要な構成要素
科学の分野
- 神経科学
- ヒューマンファクター
- 仮想現実技術
背景
- 既存の飛行シミュレータは高価で柔軟性がありません。
- 眼球の動きのパターンはパイロットの実力を評価する上で重要です。
- 仮想現実は、トレーニングと評価を強化できる没入型の体験を提供します。
- この研究は、従来のシミュレータの制限に対処することを目指しています。
研究の目的
- 低コストのVR飛行シミュレータを開発すること。
- 眼球の動きと飛行指標に基づいてパイロットの実力を評価すること。
- 様々な分野の研究者のための多用途なツールを提供すること。
使用した方法
- VR飛行シミュレータプラットフォームの開発。
- アイトラッキング技術の統合。
- テスト用の3D没入型シナリオの実装。
- 異なる研究要件に適応する柔軟性。
主な結果
- シミュレータはパイロットの実力を効果的に評価します。
- 眼球の動きのデータは飛行行動に関する洞察を提供します。
- 研究応用のためのコスト効率の高いソリューション。
- 宇宙飛行士の選考プロセスでの使用の可能性。
結論
- VR飛行シミュレータは価値ある研究ツールです。
- パイロットのトレーニングと評価における多様なニーズを満たします。
- 将来の応用は航空分野を超えて他の分野にまで及びます。
よくある質問
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.
