基于多傳感器數(shù)據(jù)的航空管制員情境意識的計(jì)算*

周 勇 曾 艷 楊家忠 石 榮 王泉川

(1中國民航飛行學(xué)院航空人因與工效學(xué)實(shí)驗(yàn)室,廣漢 618307)(2中國民航飛行學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院,廣漢 618307)

1 問題的提出

情境意識(Situation Awareness,簡稱SA)是指操作者在特定的時(shí)段和特定的情境中對影響系統(tǒng)運(yùn)行的各種因素的感知與理解,以及對它們隨后狀態(tài)的預(yù)測(Endsley,1995a)。情境意識由低到高可依次劃分為三個(gè)水平：操作者知覺和注意到環(huán)境中重要的線索或元素(SA1),綜合理解不同來源的信息(SA2),預(yù)測未來可能出現(xiàn)的狀態(tài)或事件(SA3)。

在空中交通管制領(lǐng)域,保持良好的情境意識是航空管制員最重要的認(rèn)知任務(wù)。飛行沖突的探測與化解在很大程度上依賴于這種意識(Seamster,Redding,Cannon,Ryder,&Purcell,1993),并且其它的一些管制操作績效問題也都與情境意識緊密相關(guān)(Mogford,1997;楊家忠,張侃,2008)。情境意識不好的管制員會出現(xiàn)更多的技術(shù)差錯(cuò)和認(rèn)知差錯(cuò)(Durso et al.,1999),比如58.6%的進(jìn)近差錯(cuò)和69.1%的區(qū)域管制差錯(cuò)(Rodgers,Mogford,&Strauch,2000)。可以說,航空管制員的情境意識是影響其決策質(zhì)量和作業(yè)績效的關(guān)鍵因素,而失去情境意識則可能直接導(dǎo)致災(zāi)難性的后果(Durso&Gronlund,1999)。

假如我們能夠監(jiān)測并準(zhǔn)確評估管制員的情境意識,并在其情境意識喪失前及時(shí)予以告警,那么提高管制績效和預(yù)防飛行事故發(fā)生的可能性,就會大大增加。另外,從人因工程研究的發(fā)展來看,實(shí)時(shí)人因工程的研究和應(yīng)用已經(jīng)在航空、核電等高風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)領(lǐng)域中逐漸興起。與傳統(tǒng)的靜態(tài)人因工程相比,實(shí)時(shí)人因工程強(qiáng)調(diào)界面顯示內(nèi)容的適應(yīng)性變化,即與任務(wù)類型、任務(wù)環(huán)境、以及操作者的認(rèn)知狀態(tài)相適應(yīng)(Vidulich,2003;Feigh,Dorneich,&Hayes,2012)。因此,實(shí)時(shí)監(jiān)測并評估管制員的情境意識,不僅是空管人因工程理論研究的需要,而且其應(yīng)用將會有助于增進(jìn)航空安全。

2 研究現(xiàn)狀及評述

2.1 情境意識的測量方法

管制員的情境意識是一種非常復(fù)雜的認(rèn)知活動,其隨著任務(wù)情境等因素而不斷地發(fā)生改變,所以要實(shí)現(xiàn)對它的準(zhǔn)確測量極具難度。從現(xiàn)在的研究來看,了解航空管制員情境意識的途徑主要有生理測量法、記憶探查測量、作業(yè)績效測量、主觀評定測量。與心理負(fù)荷的測量一樣,情境意識的測量同樣存在效度與測量的敏感性、選擇性、診斷性、干擾性、可靠性等問題,然而到目前為止,尚沒有一種測量方法或技術(shù)能同時(shí)滿足上述標(biāo)準(zhǔn)。

2.1.1 生理測量法

運(yùn)用生理測量進(jìn)行心理負(fù)荷的研究已有很長歷史,但在情境意識的研究中則很少見(Endsley&Garland,2000)。一些研究發(fā)現(xiàn)：在低水平的情境意識下,被試θ波的活動水平較高,α波的活動水平較低(Vidulich,Stratton,Crabtree,&Wilson,1994);心率變異性可以用來預(yù)測情境意識(Saetrevik,2012);面部肌電圖可以作為操作者認(rèn)知狀態(tài)的監(jiān)測指標(biāo)(Durso,Geldbach,&Corballis,2012);管制員對興趣區(qū)的注視時(shí)間可用來預(yù)測情境意識(Moore&Gugerty,2010)。

從目前的研究來看,生理測量最為關(guān)鍵的問題是尚不清楚其能否直接觸及包含情境意識的高水平的認(rèn)知過程,比如P300和其他腦電測量技術(shù)可以說明信息是否已認(rèn)知登記,但這只能說明環(huán)境中的某些元素是否被知覺和加工,至于這些信息是否已經(jīng)正確登記,或當(dāng)事人在多大程度上理解了這些信息,則無從通過生理測量反映出來。同樣,眼動測量也無法說明處于邊緣視覺的哪些元素已被觀測到,或當(dāng)事者是否已經(jīng)加工了他所看到的對象。

盡管很難用生理指標(biāo)來判斷情境意識所包含的高水平的認(rèn)知過程(楊家忠,張侃,2004),但還是有不少研究者提出,借助腦電圖(EEG)、眼動數(shù)據(jù)、事件相關(guān)電位(ERP)、瞬時(shí)心率、皮電活動等神經(jīng)與生理指標(biāo),可以對操作者的情境意識水平或認(rèn)知狀態(tài)進(jìn)行適當(dāng)?shù)耐茢?Endsley&Garland,2000;Feigh et al.,2012)。

2.1.2 記憶探查測量法

記憶探查測量要求操作者自我報(bào)告記憶中的內(nèi)容,借此評估其情境意識。在航空領(lǐng)域,SA全面評估技術(shù)(簡稱SAGAT)使用最為廣泛。使用這種方法時(shí),讓模擬情境在隨機(jī)確定的時(shí)間點(diǎn)停止,清除所有與任務(wù)相關(guān)的情境信息,然后向被試提問。被試回答問題的正確率越高,反應(yīng)時(shí)間越短,其情境意識就越高。記憶探查測量的構(gòu)念效度雖高,但研究者對它的客觀性和預(yù)測效度還存在不少爭論。一些研究者卻認(rèn)為,通過自陳報(bào)告所獲取的數(shù)據(jù),一方面可能受到操作者的偏見或先入為主概念的污染,另一方面可能會因工作記憶的局限而導(dǎo)致回憶錯(cuò)誤,故該測量是主觀的,而Endsley和Garland(2000)卻認(rèn)為記憶測量是客觀的,因?yàn)樗鸭臄?shù)據(jù)可以與真實(shí)狀態(tài)進(jìn)行客觀比較。

另一種被普遍使用的記憶探查測量方法是情境意識的在線測量技術(shù)(簡稱SPAM)。與凍結(jié)測量不同,使用SPAM方法時(shí),情境并不消失,管制員可以借助情境來回答問題(Durso&Dattel,2004)。該方法主要以反應(yīng)時(shí)作為測量情境意識的指標(biāo),如果管制員的情境意識越好,就能憑借記憶、或借助于情境更快地找到答案。

與SAGAT相比,SPAM法更適合空中交通管制的實(shí)際,因?yàn)榍榫吃诶走_(dá)上可以隨時(shí)獲取,管制員并不需要刻意去記憶相關(guān)信息(如航空器的高度、速度、航向以及位置等)。這也與分布認(rèn)知的觀點(diǎn)相吻合(Stanton,2010;Woods&Sarter,2010;Chiappe,Vu,&Strybel,2012)。

2.1.3 基于作業(yè)績效的測量法

這種測量方法是利用操作者的作業(yè)表現(xiàn)來推測其情境意識(Endsley,1995b;劉偉,袁修干,枊忠起,康衛(wèi)勇,馬銳,2004)。它的優(yōu)點(diǎn)是客觀、無干擾,且易于使用。它的主要問題在于,情境意識是作業(yè)績效的必要而非充分條件,測量結(jié)果可能并不單單反映的是操作者的情境意識(Endsley&Garland,2000)。

盡管如此,以實(shí)時(shí)獲取的作業(yè)表現(xiàn)作為情境意識的指標(biāo)還是得到了一些研究的支持(Durso et al.,1999;Pritchett&Hansman,2000;Vidulich&McMillan,2000)。對于航空管制任務(wù)而言,我們認(rèn)為此方法特別值得嘗試,因?yàn)闆_突探測和化解是管制員最重要、最需要優(yōu)先完成的任務(wù)。對訓(xùn)練有素的管制員來講,如果兩架航空器已經(jīng)發(fā)生飛行沖突,但管制員仍然未采取任何行動,那么我們就有很大的把握認(rèn)為其已經(jīng)失去了情境意識。

2.1.4 主觀評定測量法

主觀評定法是基于操作者或觀察者的意見來測量情境意識。它的優(yōu)點(diǎn)是易于使用、成本也比較低,既可以用于模擬情境,也可用于實(shí)際的任務(wù)環(huán)境,既可以在操作者執(zhí)行任務(wù)過程中使用,也可以在其完成任務(wù)之后使用(楊家忠,張侃,2004)。但是,在任務(wù)進(jìn)程中進(jìn)行情境意識的自我評定,操作者可能會覺得困難,因?yàn)槠錈o法將自己對情境與任務(wù)的感知和理解,同真實(shí)的情況進(jìn)行比較,而在任務(wù)后評定,則有可能會受其作業(yè)表現(xiàn)的影響,導(dǎo)致評定的合理化和泛化。

2.2 影響情境意識的因素

根據(jù)已有研究者所提出的情境意識理論模型(Endsley,1988),以及對空中交通管制任務(wù)特點(diǎn)的研究(Seamster et al.,1993;Wickens,Mavor,&McGee,1997),航空管制員的情境意識既受空中交通環(huán)境因素、雷達(dá)人－機(jī)界面的影響,也受管制員個(gè)體差異的影響。如果能通過恰當(dāng)?shù)姆椒ɑ蚰Ｐ蛯δ承┲匾挠绊懸蛩剡M(jìn)行處理,那么其也能夠?qū)崿F(xiàn)對管制員情境意識狀況的監(jiān)測。

影響情境意識的空中交通環(huán)境因素,主要表現(xiàn)為管制扇區(qū)的靜態(tài)特征與動態(tài)交通模式。就扇區(qū)靜態(tài)特征變量而言,沖突角較小時(shí),管制員進(jìn)行沖突探測的反應(yīng)時(shí)也較小,準(zhǔn)確率也更高(Rantanen&Nunes,2005)。復(fù)雜交叉的航路會增加管制員完成任務(wù)的認(rèn)知復(fù)雜程度(Mogford,Guttman,Morrow,&Kopardekar,1995)。就扇區(qū)動態(tài)交通模式變量而言,研究發(fā)現(xiàn)扇區(qū)內(nèi)航空器的數(shù)量、扇區(qū)內(nèi)航空器數(shù)與扇區(qū)容量的比值,航空器之間的平均水平間隔距離,以及航空器的高度、速度或航向的變動情況,都會影響情境的難度與管制員完成任務(wù)的認(rèn)知復(fù)雜程度(Kopardekar&Magyarits,2003;Hilburn,2004)。

從理論上講,隨著情境難度的增加,管制員需要知覺與加工的信息也隨之增加,注意資源的需求增大,會給注意分配帶來困難;情境越復(fù)雜,也越需要管制員進(jìn)行更多的推理或計(jì)算來進(jìn)行沖突探測和化解,這就容易造成工作記憶過載。因此情境難度的增加,不僅會影響管制員對情境中元素的知覺與理解(第一水平與第二水平的情境意識),也會影響到其對沖突的預(yù)測(第三水平的情境意識,如：帶會聚角飛行的兩架航空器會在何時(shí)發(fā)生沖突?)。我們的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)研究證實(shí)：扇區(qū)的動態(tài)屬性增強(qiáng),的確會降低管制員的情境意識(楊家忠,Rantanen,張侃,2010);而扇區(qū)的情境難度過低,又容易導(dǎo)致管制員完成任務(wù)的認(rèn)知復(fù)雜程度處于較低水平,從而陷入到低喚醒狀態(tài),出現(xiàn)情境意識差的狀況。

影響情境意識的個(gè)體差異因素主要包括經(jīng)驗(yàn)、訓(xùn)練、以及認(rèn)知能力(Endsley,1995b;Durso&Gronlund,1999;Wickens,1999)。空中交通管制任務(wù)的認(rèn)知模型與情境意識的決策關(guān)系模型都表明(Wickens et al.,1997;Endsley,1988),一些認(rèn)知成分,如知覺速度與準(zhǔn)確性、工作記憶、前瞻記憶,與情境意識的獲取與保持具有相關(guān)性。因此,這些認(rèn)知成分可能在某種程度上能夠預(yù)測管制員的情境意識。有研究發(fā)現(xiàn),空間工作記憶好的管制員操作差錯(cuò)更少(Durso,Bleckley,&Dattel,2006)。我們之前以航空管制學(xué)員作為研究對象的實(shí)驗(yàn)結(jié)果也顯示,管制學(xué)員獲取與保持情境意識的能力具有個(gè)體差異上的穩(wěn)定性(楊家忠,張侃,2008)。時(shí)間效能感強(qiáng)、空間能力好的管制學(xué)員,其情境意識與作業(yè)績效也更好(Yang&Zhang,2008;Yang,Rantanen,&Zhang,2010)。

除了扇區(qū)靜態(tài)特征變量、扇區(qū)動態(tài)交通模式變量、個(gè)體差異類變量外,雷達(dá)人－機(jī)界面也會對航空管制員的情境意識造成影響,其中最典型的就是自動化的沖突告警,涉及告警的通道類型、可靠性、級別、呈現(xiàn)時(shí)機(jī)、呈現(xiàn)時(shí)長及告警的抑制等屬性(李倩,楊家忠,石榮,2012)。操作者可能因自動化降低工作負(fù)荷而有助于其保持高水平的情境意識,也可能因自動化使操作者成為被動的監(jiān)控者而削弱其情境意識(Durso&Sethumadhavan,2008;Wickens,2008)。

2.3 小結(jié)

通過上述分析可得出：(1)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測某些生理指標(biāo)與作業(yè)績效用于推斷航空管制員的情境意識;(2)單一的生理指標(biāo)、作業(yè)績效指標(biāo)難以準(zhǔn)確反映管制員的情境意識;(3)扇區(qū)靜態(tài)特征變量、動態(tài)交通模式變量、個(gè)體差異等變量也會對航空管制員的情境意識產(chǎn)生極大影響。為了實(shí)現(xiàn)管制員情境意識的準(zhǔn)確監(jiān)測,有必要綜合利用上述各類表征數(shù)據(jù)和影響變量數(shù)據(jù),建立情境意識的計(jì)算模型。

3 研究構(gòu)想

為了能滿足上文所提及的充分利用各類數(shù)據(jù)的要求,以及考慮到空中交通流量與管制員的情境意識具有高度的非線性、動態(tài)性和不確定性的特點(diǎn)(Sharma&Ivancevic,2010),擬借助多傳感器數(shù)據(jù)處理的相關(guān)方法,嘗試建立航空管制員情境意識的計(jì)算模型。

對多傳感器來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,是上世紀(jì)70年代在信息科學(xué)領(lǐng)域中崛起的一個(gè)前沿性的研究方向。與單傳感器相比,多傳感器數(shù)據(jù)的融合能通過冗余信息和互補(bǔ)信息增加測量的維數(shù)和置信度,從而提高測量結(jié)果的容錯(cuò)性和魯棒性(臧大進(jìn),嚴(yán)宏鳳,王躍才,2005,周芳,韓立巖,2006)。目前對多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理的方法大致可以分兩類：概率統(tǒng)計(jì)的方法和人工智能的方法(王軍,蘇劍波,席裕庚,2004)。基于概率統(tǒng)計(jì)的融合方法需要獲取先驗(yàn)概率,但是先驗(yàn)概率的獲取難度較大,也不適合用于處理復(fù)雜的非線性問題,所以基于人工智能的融合方法,更適合處理管制員情境意識預(yù)測這類復(fù)雜的非線性問題。

具體來講,管制員情境意識計(jì)算模型的建立擬采取兩種不同的路線(圖1)：第一、基于情境意識的表征指標(biāo)(即SA表征指標(biāo)：如某些作業(yè)績效指標(biāo)和生理指標(biāo));第二、基于情境意識的影響因素(即SA影響變量：如扇區(qū)靜態(tài)特征變量和扇區(qū)動態(tài)交通模式變量,雷達(dá)人-機(jī)界面變量,以及管制員個(gè)體差異變量)。

圖1 研究框架構(gòu)思

3.1 探析情境意識的表征指標(biāo)及影響變量,并設(shè)計(jì)傳感器

通過采用元分析方法回溯國內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn),以及采用焦點(diǎn)小組、開放式問卷等方法,獲取SA表征指標(biāo)清單與SA影響變量清單。為了能使SA表征指標(biāo)具備實(shí)時(shí)監(jiān)測的特點(diǎn),將某些作業(yè)績效指標(biāo)(如提前化解沖突的時(shí)間)和某些生理測量指標(biāo)(如面部肌電圖、心率變異性等)作為SA表征指標(biāo)。

根據(jù)航空管制員工作的實(shí)際特點(diǎn),以及工程心理學(xué)人-機(jī)-環(huán)的研究框架,將SA影響變量分為以下類別：個(gè)體差異類變量(如工作記憶、時(shí)間效能感、空間能力、中央執(zhí)行能力、工作經(jīng)驗(yàn)等),雷達(dá)人-機(jī)界面變量(如信息凸顯度、自動化的可靠性等),扇區(qū)靜態(tài)與動態(tài)交通模式變量(如扇區(qū)邊界數(shù)、航路間的交叉點(diǎn)數(shù)、航空器在扇區(qū)內(nèi)的飛行時(shí)間、爬升/下降航空器所占比例等)。

對于SA表征指標(biāo)與SA影響變量的篩選,主要采取兩種途徑：一是有相關(guān)文獻(xiàn)提供支持證據(jù)(理論分析與實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果支持);二是采用德爾菲法由資深管制員評定,并計(jì)算各變量的權(quán)重,然后選取權(quán)重較高的指標(biāo)。

在確定好變量后,設(shè)計(jì)或選擇傳感器,以用于數(shù)據(jù)采集。按照數(shù)據(jù)融合理論,傳感器既可以是物理性的,比如皮電、腦電、心電傳感器和航空器飛行高度傳感器;也可以是人工性質(zhì)的,如資深管制員對雷達(dá)所呈現(xiàn)信息的凸顯度的評分。

3.2 確定傳感器數(shù)據(jù)與情境意識實(shí)測數(shù)據(jù)的獲取方法

對于SA表征指標(biāo)：在雷達(dá)管制模擬實(shí)驗(yàn)過程中,利用眼動儀、多導(dǎo)生理儀、攝像機(jī)等獲取生理指標(biāo);績效指標(biāo)則利用其它傳感器采集到的數(shù)據(jù)獲取,如通過被試操作的時(shí)間戳傳感器數(shù)據(jù)可獲得被試是否接收或移交某架航空器。

對于SA影響變量：主要通過問卷測量與實(shí)驗(yàn)的方法采集個(gè)體差異類傳感器數(shù)據(jù);采用專家評定的方法獲取雷達(dá)人-機(jī)界面的傳感器數(shù)據(jù);而反映扇區(qū)靜態(tài)特征變量與動態(tài)交通模式變量的傳感器數(shù)據(jù),則在雷達(dá)管制模擬實(shí)驗(yàn)過程中采集(擬設(shè)計(jì)兩個(gè)難度水平的情境(易/難),以充分反映扇區(qū)靜態(tài)特征與動態(tài)交通模式的變化)。

情境意識的實(shí)測數(shù)據(jù)通過采用SPAM變式來獲取。40名全能管制員參加兩個(gè)情境難度水平的實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)時(shí)長60分鐘,實(shí)驗(yàn)過程中每隔一定的時(shí)間間隔(如6分鐘)或隨機(jī)的時(shí)間點(diǎn),采用SPAM變式測量管制員第一、第二,以及第三水平的情境意識(SA1,SA2,SA3),將獲取的反應(yīng)時(shí)數(shù)據(jù)用作建立模型所需的情境意識實(shí)測值。

3.3 建立情境意識的計(jì)算模型

用傳感器數(shù)據(jù)作為自變量,以SPAM變式所獲得的情境意識實(shí)測值作為因變量,利用基于人工智能的數(shù)據(jù)融合處理方法建立情境意識的計(jì)算模型。下面,以基于影響變量的SA計(jì)算模型的建立為例進(jìn)行說明。

為簡化起見,記航空管制員情境意識值為yR,SA影響變量xRn。隨機(jī)選取20名管制員的SA影響變量數(shù)據(jù)與SA實(shí)測值,構(gòu)成一組樣本容量為N=20的集合。那么,建立航空管制員情境意識預(yù)測模型就是要尋找到一個(gè)實(shí)值函數(shù)f(x)：

使得xi與yi之間具有關(guān)系：

最后,通過所確立的函數(shù)模型,計(jì)算出余下的20名管制員的SA預(yù)測值,并將它們與對應(yīng)的SA實(shí)測值進(jìn)行比較,以驗(yàn)證模型的合理性。

3.4 分析模型的預(yù)測效能

利用3.3所建立的SA表征指標(biāo)模型和SA影響變量模型,分別計(jì)算出兩種情境難度水平下若干名管制員的SA預(yù)測值,然后將它們與SA的實(shí)測值進(jìn)行對比 (包括預(yù)測誤差分析、方差分析等),從而得到SA表征指標(biāo)模型與SA影響變量模型在預(yù)測性能方面的差異(包括模型的敏感性、預(yù)測精度、泛化能力),并最終選擇預(yù)測效果最佳的模型用于管制員情境意識的實(shí)時(shí)計(jì)算。

4 總結(jié)

由于情境意識關(guān)系到人—機(jī)系統(tǒng)的安全運(yùn)行,它是近20年來是人因工程領(lǐng)域的前沿與熱點(diǎn)研究問題。本研究主要探討通過SA表征指標(biāo)和SA影響變量,建立航空管制員情境意識的計(jì)算模型,以期實(shí)現(xiàn)對管制員情境意識水平的實(shí)時(shí)監(jiān)測及告警功能,從而達(dá)到保障飛行安全的目的。

相對于國內(nèi)外已有的研究,本研究的特色在于：第一、研究視角新穎。傳統(tǒng)上,獲取管制員情境意識的各種方法,基本上都是診斷性質(zhì)與回溯性質(zhì)的,即通過情境意識測量的結(jié)果來剖析其作業(yè)表現(xiàn),評估人－機(jī)界面設(shè)計(jì),診斷不安全事件或人為差錯(cuò)的原因等。本項(xiàng)目的研究視角則是通過建立管制員情境意識的實(shí)時(shí)計(jì)算模型,來實(shí)現(xiàn)對其情境意識的監(jiān)測與預(yù)警,從而達(dá)到提前干預(yù)及增進(jìn)績效和安全之目的。第二、采用基于多傳感器數(shù)據(jù)來源的方法,對管制員的情境意識進(jìn)行計(jì)算,可以提高情境意識監(jiān)測的可靠性和精確度,在國內(nèi)外尚未有此方面的研究或報(bào)告。第三、研究內(nèi)容比較全面,嘗試建立各種情境意識水平(SA1,SA2,SA3)條件下的實(shí)時(shí)模型。

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