基于眼动和绩效分析的管制员情境意识测量

情境意识(SA)是影响管制员决策和操作绩效的重要因素。为探究有效测量管制员SA水平的客观指标,搭建模拟塔台管制员眼动试验平台,设计并完成3组不同任务难度的试验。利用最近邻算法(NNI)量化识别被试眼动注视特征,并分析不同注视特征管制员的SA和操作绩效。研究结果表明:随着任务难度的增加,被试的SA水平均呈下降趋势;注视模式呈离散型分布的被试有更高的SA水平和操作绩效;眼动分析中的NNI注视指数是未来实时人因工程中测量SA水平的潜力指标。     

脑力疲劳与非疲劳状态眼动指标的判别

为研究利用眼动指标(注视点个数FC、平均注视时间AFD、平均眼跳幅度ASA、最大瞳孔面积Pupil Max及反应时RD)对脑力疲劳状态进行判定,通过眼动追踪技术,测试了不同脑力疲劳程度的眼动指标值并进行分析。结果表明:1)通过FC、AFD、ASA和Pupil Max四个眼动指标可以判定被试者所处的疲劳状态; 2)当测试者注视点个数FC处于(11,13)区间,平均注视时间AFD处于(328,409)区间,平均眼跳幅度ASA处于(5,7)区间,最大瞳孔面积Pupil Max处于(992,1 124)区间时为非疲劳状态;当FC处于(7,10)区间,AFD处于(263,319)区间,ASA处于(2,4)区间,最大瞳孔面积Pupil Max处于(584,935)时可以认定被试者为疲劳状态。     

情境意识及注视转移方式对塔台管制冲突的影响

为分析塔台管制中情境意识(SA)水平和注视转移方式对冲突的影响,利用模拟塔台管制软件和眼动仪构建试验平台,根据航班起降架次频率设计并实施简单和困难2组情景试验。利用三维SA评定技术(3D-SART)评价被试的SA水平,利用连接分析法分析被试在4个兴趣区域(AOI)间的注视转移方式,综合分析SA水平与注视转移方式对管制冲突的影响。结果表明,被试的SA水平和注视转移方式具有个体差异性;SA水平高的被试有更好的注意分配和决策能力,SA水平低的被试注意分配不够合理,决策占用较多注意资源;航班流量较大时,SA水平低的被试更容易疏漏重要信息,出现决策错误,甚至失去SA,造成管制冲突。     

融合VR-眼动的施工现场隐患识别视觉注意与搜索特征研究

为探究施工现场隐患识别视觉注意与搜索特征,提升识别绩效水平,融合虚拟现实(Virtual Reality, VR)和眼动追踪技术,开展VR施工场景内的隐患识别试验,收集不同隐患识别经验群体的眼动数据;运用统计学方法,对比分析累计注视时间、注视百分比等眼动指标的差异性,揭示隐患识别经验与注意力资源分配方式的内在联系;基于眼动轨迹匹配法,聚类首次视觉搜索轨迹,结合施工现场空间布局,探究隐患识别经验影响下搜索习惯的差异。结果表明：经验知识水平对隐患识别绩效具备驱动作用,但隐患专业度过低则会弱化经验知识的效果;被试的注意资源大多集中于具有视觉显著性特征的无关要素,仅有小部分分配于隐患,然而,具有较高经验知识水平的被试对隐患信息更加敏感,分配于隐患的注意资源占比更高;相较于新手组同一区域多次重复的搜索习惯,专家组大多采用某一区域的详细搜索再切换到下一区域的方式。     

眼动指标检测管制疲劳的性能研究

为了挖掘更多检测管制疲劳的眼动指标,利用模拟塔台管制软件和眼动仪搭建试验平台,采集被试的眼动数据和主观疲劳的程度值,通过其疲劳前后眼动指标差异的显著性、与疲劳的相关性、以及受试者的工作特征曲线(ROC)分析,探讨了各眼动指标检测管制疲劳的性能。结果表明:疲劳前后被试的扫视速度、注视点和平均注视时长差异显著,扫视幅度无显著差异;扫视幅度与疲劳无相关性,平均注视时长与疲劳呈弱相关,扫视速度和注视点数与疲劳均呈中等以上的显著相关;利用注视点、扫视速度二元分类识别疲劳的效果为接近较好水平,是有潜力的管制疲劳检测指标,可为管制员疲劳检测和预警提供试验支撑。     

深井受限空间内作业人员的眼动特征研究

为探索能反映深井受限空间对作业者影响程度的眼动指标,为井下行为安全管理提供依据,将20名眼动指标相近的成员随机分为A,B两组,分别在普通环境中和高温深井环境中开展实验,以文献摘要为刺激材料,运用Tobii X2-30眼动仪进行眼动测量,运用单因素多元方差分析及多重比较法分析眼动数据。发现注视点总数、总注视时间、眼跳次数和总眼跳时间指标的差异有显著性,B组值大于A组;注视点平均注视时间、平均眨眼时间、平均瞳孔直径和总眼跳时间占比等指标无显著差异;两组被试的注视轨迹变化显著,因此 对井下人员的生理信息采集应当注重5个关键的眼动指标。     

船舶引航员可靠性评价体系研究

为有效预测船舶引航员作业中的安全可靠性,预防引航事故,基于其职业特点,提出了情绪状态、注意力、心情状态等动态和静态评价指标各5个,并采用专家评价或自评的方式对指标赋值。采用专家调查、DEMATEL方法,研究、验证了指标的合适性和指标间关系的正确性,并确定了各指标的权重。结果表明:引航员心情状态的权重最大(0.123 6),基本生理素质的权重最小(0.082 6);最后通过案例分析,得到某一级引航员的可靠性值为91.342 5。引航员在工作中有良好的心理和生理状态以及良好的操作技能,有助于引航员可靠性的提高,从而减少引航事故的发生。     

情感诉求对交通安全广告效果的影响

为检验交通公益广告中情感诉求变化对广告效果的影响,采用试验法操作广告情感诉求类型,使用眼动技术和Go/no-go联想测验(GNAT),通过比较不同效价和唤醒度的情感诉求广告对受众的注意力和内隐态度的影响,评估交通安全广告情感诉求类型的说服效果。研究发现:被试对低唤醒广告文字区的眼动注视时间和注视点个数显著长于/多于对高唤醒广告文字区的注视时间和注视点个数;被试观看高唤醒消极的广告后,正确驾驶行为的积极态度显著下降,而低唤醒消极/高唤醒积极/低唤醒积极的公益广告对于被试的内隐态度的改变没有显著差异。结果表明,高唤醒度积极广告能够提升受众的注意力,而高唤醒度消极广告则会损害受众对正确驾驶行为的内隐态度。     

驾驶人认知分心识别随机森林模型研究

为识别驾驶人认知分心状态,招募13名驾驶人参与驾驶模拟器试验。通过眼动仪采集被试正常驾驶及认知分心状态下的眼动数据,提取5 s时间窗口内的眼动特征。运用随机森林方法构建认知分心识别模型,应用网格搜索确定最优模型参数,并采用100次留出法评估模型性能。根据随机森林模型特征重要性度量结果,进一步分析认知负荷对驾驶人注视及眨眼持续时间的影响。结果表明:当决策树数量为125、最大特征数为5时,模型识别平均准确率为83.69%;注视持续时间及噪声持续时间是认知分心识别的2个关键特征,随着认知负荷的提高,驾驶人注视持续时间减少、眨眼时间增加。     

驾驶员接管自动驾驶车辆的眼动特性和行为分析

为探究接管自动驾驶车辆期间驾驶员的视觉特性,分析眼动与接管反应操控行为的关系,开展驾驶模拟试验收集驾驶行为及眼动数据。运用统计学方法,分析驾驶员感知不同接管场景的视觉特性,探究接管请求(TOR)前后眼动指标的变化规律;并基于视觉分配和瞳孔变化特性分析驾驶行为,揭示眼动特性与接管反应及驾驶操纵策略的内在联系。结果表明:TOR前,相较于静态场景,驾驶员感知动态场景诱发元素扫视更频繁且平均注视时间更短;此时驾驶员的视觉分配特性与其接管反应行为存在显著相关性。TOR后,驾驶员的注视时间增加,眨眼频率降低,瞳孔直径扩张,眼跳幅度增大;不同场景下驾驶员的瞳孔差异表明其应对动态场景时具备更好的警戒水平和更平稳的操纵策略。     

U型转向时驾驶人注视特性研究

为探究己知环境特征与驾驶行为之间的对应规律,利用Dikablis头戴式眼动仪在U型道路环境中进行实车试验。监控并记录9名驾驶人的眼动行为数据,分别从注视区域(AOI)的平均注视时间、AOI注视比例、视觉扫描的复杂性等3方面分析驾驶人视觉特性。结果显示,U型转向(U-Turn)过程中接近阶段各AOI平均注视时间为0.2~0.7 s,驾驶人注视点落在远处区域的比例明显高于其他区域,而转向阶段各AOI平均注视时间为0.2~1.4 s,驾驶人注视点落在近处区域的比例明显高于其他区域。注视熵率值反映了视觉扫描的复杂程度,出口点AOI分布集中,注视熵率值为0.5~4.0,视觉扫描的复杂性低,入口点AOI分布分散,注视熵率值为1.8~4.5,视觉扫描的复杂性高;因此,U-Turn出口点和入口点环境差异对驾驶人注意力分配策略影响显著。     

基于PCA-相对熵模型的海上中转引航平台选址研究

随着宁波舟山港进出港船舶流量日益增大,引航工作的安全性也愈发重要.为了在保障安全的前提下提高港口生产效率,引航工作采取中转平台等候登船模式.海上中转平台可降低引航员工作强度,及时处理登船点紧急突发情况.针对海上中转平台选址问题,引入主成分分析法(Prin-cipal Component Analysis,PCA)利用原始指标信息,通过数学模型计算求得指标权重.利用相对熵的概念对所得评价体系进行排序,求得最佳方案.研究为船舶引航工作开辟了新模式,对引航工作的开展具有一定的指导意义.     

船舶港口引航风险致因人-组织因素影响分析

为研究船舶港口引航风险中的人-组织因素(HOF),根据引航作业的实际情况描述引航风险HOF,尝试将人的因素分析与分类系统(HFACS)融合到综合安全评估(FSA)框架,辨识引航作业风险,对其进行评估;并据此建立基于贝叶斯网络(BN)的某港船舶引航风险HOF耦合关联模型;结合某港引航站的历年案例数据,分析不同类别引航员的风险致因影响因素。结果表明:绝大多数引航安全事故由不安全的引航行为导致,超过3/5的事故与不安全行为的前提条件有关,约1/4的事故与不安全的监督有关系。     

不同工龄矿工对警示语标识的视觉注意特征

为了研究不同工龄煤矿作业人员对警示语标识的视觉注意特征,将以字体颜色和形状为自变量的警示语标识图片作为视觉刺激材料,利用Eye LinkⅡ型眼动仪记录了24名有煤矿工作经验的本科生观看这些图片时的注视点数和首次注视时间等眼动数据,用SPSS16.0分析了首次注视时间和注视点数。基于视觉注意理论进行统计分析,结果表明:1)煤矿作业人员的工龄越长,对警示语标识的注意程度越大;2)煤矿作业人员的工龄越大,对警示语标识的识别越容易;3)红底白字隶书的警示语标识的最佳组合不是国家标准中采用的组合。     

基于专家-新手范式的飞行员模拟仪表进近注视特征差异研究

为探究飞行员注意资源在驾驶舱仪表间的分配策略,利用眼动仪、DA-42飞行模拟机等搭建仪表进近模拟飞行试验平台,基于专家-新手范式采集飞行教员和飞行学员的眼动数据,并利用注视熵率表征被试者扫视行为的随意性.结果表明:在最后进近航段,全体被试者高度关注姿态仪、水平状态指示器和高度表3个兴趣区,注视时间占总注视时间的78％以上;绩效优组在空速表、高度表、垂直速度表和其他区域的注视时间百分比显著高于绩效差组,而在各兴趣区的平均注视时长显著低于绩效差组;绩效优组的注视熵率显著高于绩效差组,这意味着其在仪表进近过程中的扫视灵活性更大.研究可为指导飞行员培训、预防飞行员人为差错提供参考.     

大流量管制情境下雷达管制员眼动特征分析

为提高大流量管制运行的安全水平,研究雷达管制员的眼动特征变化规律,整合雷达管制模拟机和眼动仪,构建试验系统。选取具有实际工作经验的进近雷达管制员作为被试,将某管制空域内的航班数量分为小、中和大流量3种模拟管制情境。获取不同情境下被试的眼动特征数据,结合被试的不同技能水平,统计分析其在3种情境下的眼动特征数据。结果发现:随着流量的增大,注视、眼跳、瞳孔3类眼动数据发生显著变化,且注视、眼跳的部分指标在不同技能水平的被试间也存在显著差异。不同技能水平的管制员的信息搜索策略存在差异,且均随管制流量的变化发生改变。     

草原公路弯道交通工程设施信息量评价

为明确驾驶员在草原公路弯道不同层级交通工程设施信息量条件下的视觉特性,确定最佳信息量范围,采用数理统计和回归分析方法,分别建立5种不同层级(Q0、Q1、Q2、Q3、Q4)下交通工程设施信息量的草原公路弯道虚拟场景模拟驾驶试验,定量评价不同层级下驾驶员的注视强度、扫视强度和眨眼强度。试验结果表明:眼动强度很大程度上由眼动行为发生的频次决定;交通工程设施信息量对驾驶员行车时注视强度、扫视强度和眨眼强度均有显著影响,其中在Q2条件下3种眼动强度指标表现最佳,最利于行车安全;驾驶员3种眼动强度与交通工程设施信息量变化表现出很强的相关性,相关性大小依次为注视强度、扫视强度和眨眼强度。     

农村公路复杂环境中新老驾驶人视觉特性研究

为研究新老驾驶人在农村公路复杂环境中的视觉特性,采用眼动仪测量若干被试人员在实际驾驶过程中的视觉生理指标,运用统计学和数据挖掘方法分析新老驾驶人的瞳孔直径、注视特性、扫视特性和追随眼动特性,进而辨析新老驾驶人的驾驶行为特性差异。结果表明,在农村公路复杂道路环境中,新老驾驶人的视觉特性和驾驶行为具有明显差异。新驾驶人的瞳孔直径变化剧烈,表现出长时间注视和注视反馈特性;老驾驶人具有较多短时间注视特性,注视前瞻性和反馈特性都很明显,并且具有追随眼动特性。     

城市隧道环境中驾驶人注视转移特性研究

为研究不同经验驾驶人在城市隧道环境中的注视转移特性,在城市隧道路段开展实车试验。利用Dikablis眼动追踪系统采集10名不同经验驾驶人的眼动数据;采用K均值聚类法划分注视兴趣区域,并分析驾驶人的注视分布特性;运用马尔科夫链理论研究驾驶人的注视转移规律和注视平稳分布特征。结果表明:相较于隧道外区段,驾驶人在隧道内区段的重复注视概率更大,视觉搜索效率更低;驾驶人主要通过对前近方、前远方的注视获取信息,且在入口段和出口前段内注视点落在这2个区域的概率显著高于其他区段;相较于熟练驾驶人,非熟练驾驶人对前远方、后视镜的注视更少。     

基于模拟飞行任务下的眼动指标分析

分析眼动指标在定量测量飞机驾驶员的注意力分配规律和工作负荷变化中的作用。让4个被试者在飞行模拟器上完成了3个不同阶段的模拟飞行任务,同时用眼动仪器记录了注视、扫视、瞳孔尺寸方面的眼动指标,划分为座舱外景和内部仪表两个兴趣区域对数据进行了对比和认知分析。被试者在外景有更多的注视点、更多和更长的注视时间,在仪表上的平均瞳孔尺寸比外部视景要大,平均扫视幅度随任务难度增大而减小。眼动指标可以客观地反映驾驶员的注意力分配规律和工作负荷变化;视觉飞行规则下,飞行员主要从外景获取视觉信息,他的大部分注意力都集中在外景。