《基于多传感器数据的航空管制员情境意识的计算》
本文是传感器方面学年毕业论文范文跟航空管制和多传感器数据和情境有关学年毕业论文范文.
[摘 要]近几年来,随着市场经济的发展,人们生活水平的提高,为了满足经济和人们生活的需求,我国航空需求量大大增加,其航空安全问题也备受关注.现阶段,航空不安全事件的发生与大部分空中交通管制员的情境意识下降有关,所以空中交通管制员的情境意识对预防航空不安全事件具有重要影响.本文分析了基于多传感器数据的航空管制员情境意识的计算.
[关键词]多传感器数据；航空管制员情境意识；计算；
中图分类号：B842 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）03-0111-01
航空管制人员保持良好的情境意识是确保空中交通以安全、高效方式运行的必要条件.如果在管制员工作过程中, 能准确监测其情境意识状态, 并在情境意识丧失前给予及时告警, 那么将会极大地提高管制绩效和减少空中两机相撞的概率.目前, 国外评价管制员情境意识的方法虽然不少, 但这些方法基本都是诊断性质和回溯性质的, 无法对管制员的情境意识进行监测或预警.
一、空中交通管制员的情境意识
1.情境意识概述.情境意识是指操作者在特定的空间和时间内对周围环境的认知和对未来环境变化的预测.空中交通管制员的情景意识是指管制员通过对航空飞行环境的控制,使飞机之间保持一定的安全距离和安全有序的交通流.管制员必须充分掌握、了解其航空管辖范围内的交通情况、每架航空飞机不断变化的位置、三维空间内飞机的运行路线等,所以空中交通管制员的情境意识是制定飞机飞行计划和管理飞机航迹的基础.
2.空中交通管制员情境意识的意义.空中交通管制员要想提高自身的情境意识,就必须密切关注航空飞行中的各种有意义的感觉和知觉信息.在飞机飞行过程中,会受到诸多因素的干扰,这些因素有自然环境、情境信息、人为操作等等.其中情境信息是否能夠及时的被管制员发现后捕捉,那就要看管制员的工作情绪、分配技巧和工作负荷情况了.管制员的情境意识是其指定航空安全管理决策的重要依据和决策后续行动的基础,如果交通空中管制员的情境意识模糊、不精确,很容易使其做出错误的决策,即使准确经验丰富的管制员也可能做出不正确的决策.所以,空中管制员精确、完整的情境意识是保证航空安全管理必要条件和根本条件.
二、基于多传感器数据的航空管制员情境意识的计算
1.情境意识的测量方法.管制员的情境意识是一种非常复杂的认知活动, 其随着任务情境等因素而不断地发生改变,所以要实现对它的准确测量极具难度.从现在的研究来看, 了解航空管制员情境意识的途径主要有：理生理测量法.运用生理测量进行心理负荷的研究已有很长历史, 从目前的研究来看, 生理测量最为关键的问题是尚不清楚其能否直接触及包含情境意识的高水平的认知过程, 比如P300 和其他脑电测量技术可以说明信息是否已认知登记, 但这只能说明环境中的某些元素是否被知觉和加工, 至于这些信息是否已经正确登记, 或当事人在多大程度上理解了这些信息, 则无从通过生理测量反映出来.同样, 眼动测量也无法说明处于边缘视觉的哪些元素已被观测到, 或当事者是否已经加工了他所看到的对象.尽管很难用生理指标来判断情境意识所包含的高水平的认知过程, 但还是有不少研究者提出, 借助脑电图（EEG）、眼动数据、事件相关电位（ERP）、瞬时心率、皮电活动等神经与生理指标, 可以对操作者的情境意识水平或认知状态进行适当的推断.二是记忆探查测量法.记忆探查测量要求操作者自我报告记忆中的内容, 借此评估其情境意识.在航空领域, SA 全面评估技术（简称SAGAT）使用最为广泛.使用这种方法时, 让模拟情境在随机确定的时间点停止,清除所有与任务相关的情境信息, 然后向被试提问.被试回答问题的正确率越高, 反应时间越短,其情境意识就越高.记忆探查测量的构念效度虽高, 但研究者对它的客观性和预测效度还存在不少争论.一些研究者却认为, 通过自陈报告所获取的数据, 一方面可能受到操作者的偏见或先入为主概念的污染, 另一方面可能会因工作记忆的局限而导致回忆错误, 故该测量是主观的, 因为所搜集的数据可以与真实状态进行客观比较.另一种被普遍使用的记忆探查测量方法是情境意识的在线测量技术（简称SPAM）.与冻结测量不同, 使用SPAM 方法时, 情境并不消失, 管制员可以借助情境来回答问题.该方法主要以反应时作为测量情境意识的指标,如果管制员的情境意识越好, 就能凭借记忆、或借助于情境更快地找到答案.与SAGAT 相比, SPAM 法更适合空中交通管制的实际, 因为情境在雷达上可以随时获取, 管制员并不需要刻意去记忆相关信息（如航空器的高度、速度、航向以及位置等）.这也与分布认知的观点相吻合.
2.通过上述分析可得出：（1）可以实时监测某些生理指标与作业绩效用于推断航空管制员的情境意识； （2）单一的生理指标、作业绩效指标难以准确反映管制员的情境意识； （3）扇区静态特征变量、动态交通模式变量、个体差异等变量也会对航空管制员的情境意识产生极大影响.为了实现管制员情境意识的准确监测, 有必要综合利用上述各类表征数据和影响变量数据, 建立情境意识的计算模型.
3.探析情境意识的表征指标及影响变量, 并设计传感器.基于情境意识的表征指标（即SA 表征指标：如某些作业绩效指标和生理指标）.通过采用元分析方法回溯国内外相关研究文献,以及采用焦点小组、开放式问卷等方法, 获取SA 表征指标清单与SA 影响变量清单.为了能使SA 表征指标具备实时监测的特点, 将某些作业绩效指标（如提前化解冲突的时间）和某些生理测量指标（如面部肌电图、心率变异性等）作为SA 表征指标.根据航空管制员工作的实际特点, 以及工程心理学人机环的研究框架, 将SA 影响变量分为以下类别：个体差异类变量（如工作记忆、时间效能感、空间能力、执行能力、工作经验等）,雷达人机界面变量（如信息凸显度、自动化的可靠性等）, 扇区静态与动态交通模式变量（如扇区边界数、航路间的交叉点数、航空器在扇区内的飞行时间、爬升/下降航空器所占比例等）. 主要采取两种途径：一是有相关文献提供支持证据（理论分析与实验研究结果支持）； 二是采用德尔菲法由资深管制员评定, 并计算各变量的权重,然后选取权重较高的指标.在确定好变量后, 设计或选择传感器, 以用于数据采集.
4.确定传感器数据与情境意识实测数据的获取方法.对于SA 表征指标：在雷达管制模拟实验过程中, 利用眼动仪、多导生理仪、摄像机等获取生理指标； 绩效指标则利用其它传感器采集到的数据获取, 如通过被试操作的时间戳传感器数据可获得被试是否接收或移交某架航空器.对于SA 影响变量：主要通过问卷测量与实验的方法采集个体差异类传感器数据； 采用专家评定的方法获取雷达人机界面的传感器数据；而反映扇区静态特征变量与动态交通模式变量的传感器数据, 则在雷达管制模拟实验过程中采集（拟设计两个难度水平的情境（易/难）, 以充分反映扇区静态特征与动态交通模式的变化）.并最终选择预测效果最佳的模型用于管制员情境意识的实时计算.
参考文献
[1]谭鑫,牟海鹰. 空中交通管制员的情景意识与航空安全[J].中国安全生产科学技术,2016,12（14）：113-116.
[2]杨家忠,曾艳,张侃. 基于事件的空中交通管制员情景意识的测量[J]. 航天医学与医学工程,2016,3（24）：125-127.
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