Оценка летных характеристик и движений глаз с помощью авиасимулятора виртуальной реальности
19 мая 2023 г.
Был создан новый авиасимулятор виртуальной реальности, который позволяет эффективно и недорого оценивать летные характеристики и паттерны движений глаз. Он также предоставляет высокопотенциальный исследовательский инструмент для эргономики и других исследований.
В рамках текущего исследования был разработан новый VR-симулятор полета для оценки пилотов-исполнителей на основе движения глаз и показателей исполнителей полета в 3D-иммерсивном сценарии. Платформа авиасимулятора отличается высокой гибкостью, в дополнение к низкой стоимости. Он может удовлетворить разнообразные потребности исследователей.
Метод также может быть применен к отбору астронавтов, в дополнение к пилотам. Начните с установки авиасимулятора. Объедините панели управления дросселированием вместе, рассматривая их как единое целое.
Подключите дроссельную заслонку, джойстик и педаль к модулю ПК авиасимулятора через USB. Затем следует подключение наголовного дисплея или шлема виртуальной реальности к модулю ПК авиасимулятора через соединительную коробку. Подключите базовые станции и контроллеры виртуальной реальности или виртуальной реальности к шлему виртуальной реальности через программное обеспечение виртуальной реальности на PC.To настройте стоячую игровую зону для виртуальной реальности, убедитесь, что шлем включен и подключен к компьютеру.
Расположите базовую станцию по диагонали, чтобы шлем всегда мог находиться в пределах диапазона мониторинга базовой станции, сохраняя при этом неподвижный, чтобы поддерживать стабильную среду виртуальной реальности. Затем настройте игровую зону только для стоя в соответствии с подсказками, предоставленными программным обеспечением виртуальной реальности на компьютере. Подключите настроенный модуль управления полетом и большой экран дисплея к тому же компьютеру, что и VR HMD.
Познакомьте участников с задачей и работой тренажера, объяснив схему движения и карту, а также проинструктируйте участников о том, как использовать симулятор полета VR. Установите на каждого участника шлем виртуальной реальности, откалибруйте движения его глаз и отрегулируйте высоту устройства, межзрачковое расстояние и точку взгляда. Далее откройте программу для записи экрана и запустите симулятор полета для обучения полетам.
Проинструктируйте участников о том, как использовать педаль полета, джойстик и дроссельную заслонку, чтобы как можно ближе подойти к исходной линии полета. После завершения сбросьте дроссельную заслонку и кнопки переключения двигателя. Затем остановите запись.
Чтобы провести формальные летные эксперименты, наденьте VR HMD для участников и запустите студию OBS, чтобы начать запись экрана. Данные о движении глаз приборных АОИ, показателях воздушной скорости, вертикальной скорости, высоты и частоты вращения двигателя показали, что эксперты имели более равномерное распределение данных о движении глаз вокруг среднего значения индикатора воздушной скорости, индикатора высоты, индикатора вертикальной скорости и индикатора ориентации по сравнению с новичками. Данные экспертов о летных характеристиках в основном были сосредоточены вокруг среднего значения с точки зрения общего времени полета, среднего расстояния от опорной линии, угла тангажа за секунду до приземления и стандартного отклонения расстояния от исходной линии по сравнению с новичками.
Откалибруйте моменты глаз каждого участника и отрегулируйте высоту устройства, расстояние между зрачками и соответствующую точку взгляда.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
Это исследование представляет новый виртуальный реальности летный симулятор, разработанный для оценки производительности пилотов через движение глаз и показатели полета в 3D иммерсивной среде. Симулятор является экономичным и адаптивным, отвечающим различным исследовательским нуждам.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Факторы, связанные с человеком
- Технологии виртуальной реальности
Бэкграунд
- Существующие летные симуляторы могут быть дорогими и несгибаемыми.
- Паттерны движения глаз важны для оценки производительности пилотов.
- Виртуальная реальность предлагает иммерсивные впечатления, которые могут улучшить обучение и оценку.
- Это исследование направлено на устранение ограничений традиционных симуляторов.
Цель исследования
- Разработать низкозатратный VR летный симулятор.
- Оценить производительность пилотов на основе движения глаз и показателей полета.
- Предоставить универсальный инструмент для исследователей в различных областях.
Используемые методы
- Разработка платформы VR летного симулятора.
- Интеграция технологии отслеживания глаз.
- Реализация 3D иммерсивного сценария для тестирования.
- Гибкость для адаптации к различным исследовательским требованиям.
Основные результаты
- Симулятор эффективно оценивает производительность пилотов.
- Данные движения глаз предоставляют представление о поведении при полетах.
- Экономичное решение для исследовательских приложений.
- Потенциал для использования в процессах отбора астронавтов.
Выводы
- VR летный симулятор является ценным исследовательским инструментом.
- Он удовлетворяет разнообразные нужды в обучении и оценке пилотов.
- Будущие применения могут распространиться на другие области, помимо авиации.
Часто задаваемые вопросы
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.
