基于眼動跟蹤的飛行任務訓練改進

胡翔，鞏立艷，周曉，陳嘉先

（中航工業洪都，江西南昌330024）

基于眼動跟蹤的飛行任務訓練改進

胡翔，鞏立艷，周曉，陳嘉先

（中航工業洪都，江西南昌330024）

傳統飛行任務訓練的模式，主要是單純的對飛行員進行相關飛行理論以及飛行任務的考核，但對飛行員的具體飛行習慣、注意力分配以及戰場意識等缺乏訓練指導，從而導致飛行員在實際飛行任務中操作不流暢、注意力分配不合理和戰場意識不明確。為此，本文提出了基于眼動跟蹤的方式，對大量優秀飛行員的飛行數據進行樣本采集，并結合具體的飛行任務，利用美國航空與航天管理局任務復合指數（NASA-TLX量表）對飛行任務中的注意力分配進行評價，統計得出相應的注意力分配標準。可應用于飛行任務的訓練，以提高訓練效能。

眼動跟蹤；NASA-TLX量表；注意力分配；訓練效能

0 引言

隨著高新技術廣泛應用于現代戰斗機，戰斗機的技術、戰術性能不斷提高，作為現代網絡中心站的一個結點，也就是Superior Avionics for Battle Awareness and Effectiveness，美國洛克西德-馬丁公司將其解釋為網絡中心戰下的戰場意識，飛行員需要在復雜環境下執行大量復雜的飛行任務，將對飛行員生理或者是心理方面都提出更高的要求。采用合理的飛行訓練方式對飛行員進行相關的培訓，不斷提高飛行員的飛行技能水平及任務完成能力已經成為研究熱點。

目前，在對飛行員的飛行任務訓練過程中，大多采用的是與飛行任務相關的飛行理論教學，在此基礎上，進行篩選訓練，如初級飛行、高級飛行及作戰飛機改裝訓練等。然而，由于飛行任務的質量評價方法一般只是對飛行動作以及任務完成結果進行分析，忽略了完成動作的過程中飛行員的注意力分配是否合理，導致在整個訓練過程中可能引起飛行員生理或者心理上不必要的損傷，甚至影響到最終的培訓效果，以至降低了優秀飛行員的培養率。

近年來，為了提高飛行員的訓練效能，飛行員訓練的相關理論得到了完善，訓練方法創新研究已經成為了一個熱門的研究領域。尤其是從以人適應機器到人效工程的研究，明確了飛行員作為飛行任務實施的主體地位，在此基礎上應用航空醫學以及心理學的研究方法，改善飛行員的任務環境，提高飛行員的自身素質，從而增強飛行員執行任務的能力。為此，引入飛行員的眼動跟蹤數據，獲得優秀飛行員的注意力分配習慣，通過對相關飛行員主觀認知的調查，即采用美國航空與航天管理局任務復合指數（NASA-TLX量表）[1]的方法，獲取最優的注意力分配結果，應用于飛行員的全培訓過程，有利于飛行員良好飛行習慣的形成，提高飛行訓練效能。

1 眼動跟蹤

1.1 飛行員作業視覺域

飛行員作業時，雙眼的視覺作業域在中心視軸左、右94°，視平線上55°到56°、下65°到70°范圍，其中垂直面內視野與視界如圖1所示。雙眼根據觀察任務的不同可分成如圖1所示子區。

圖1 眼睛在垂直與水平方向上的功效區

由此可以獲取所需眼動跟蹤視區范圍在垂直方向至少需要滿足僅頭部轉動時的中央視覺區，即-45°～+35°，而水平方向需保證涵蓋Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ視覺區，且由于雙眼的注視點基本保持一致，因此，水平必須保證-62°～62°。

1.2 眼動跟蹤設備

眼動跟蹤設備按照跟蹤形式可以分為頭戴式或者非接觸式，按照工作原理則可以分為基于瞳孔角膜反射原理或者是基于固定標志點的原理。國內推出的眼動儀產品商品化進程緩慢，因此，國內認知心理學、航空航天工效學以及產品設計等各領域研究中大多采用進口眼動儀，其中比較有代表性的眼動儀包括EyeLink系列眼動儀、H7型頭戴式眼動儀等，其性能指標的對比與歸納詳見表1。

由于所處的測試環境因素的限制，需要選擇頭戴式的眼動跟蹤設備，且需要有足夠的視覺敏感區，以及足夠的采樣率，以滿足眼動數據的實時獲取。

1.3 眼動的基本方式及分析

1.3.1 眼動基本方式

眼動可以反映視覺信息的選擇模式，對于揭示注意力分配、認知加工的心理機制具有重要意義。眼動的基本方式包括注視（fixation）、眼跳（saceades）和追隨運動（Pursuit movement）。

1）注視：是將眼睛的中央窩對準某一物體的時間超過100ms，在此期間被注視的物體成像在中央窩上，獲得充分的加工而形成清晰的像。注視并不意味著眼球的靜止，而是伴隨著細微的擾動。

表1 典型眼動儀的主要參數

2）眼跳：是注視點或者注視方位的突然跳變，而這種跳變往往是被試者無意識的行為。眼跳的速度非常快，最高可達450°/s，且眼跳的幅度可以達到2分度到20度。

3）追隨運動：當被觀察的物體與眼睛存在相對運動，為了保證眼睛總是注視這個物體，眼球會追隨物體的移動而移動，這種移動是在被試者主觀意愿下進行的有移動軌跡可循，需區別于眼跳。

1.3.2 眼動記錄參數分析

利用眼動儀進行認知心理學、生理學、人機功效學、計算機仿真技術研究[2]常用的資料和參數主要包括以下幾種。

1）總注視次數：用于衡量飛行員收集信息等的效率。注視次數越少，意味著飛行員的注意力分配效率越高，但需要考慮與任務的時間的反比關系。

2）注視次數：用來反映所注視區域信息的重要程度。顯示區域的重要程度與被注視的次數成正比例關系。

3）注視持續時間：反映了飛行員對于所注視區域信息提取的難易程度。持續時間越長往往意味著飛行員此時對于所要獲取的相關信息源目標不明確程度越高。

4）注視點序列：注視點在飛行員所需要的信息源輸出區域之間進行轉換。能夠用來衡量飛行員對于飛行任務中所應該關注信息的熟練程度，即合理的注意力分配規劃。

5）瞳孔大小與眨眼：瞳孔的大小與眨眼也是注意顯示界面信息的重要指標。可以與視景疊加表征飛行員此時所注意的信息量，也可以反映飛行員眼睛的疲勞程度或者是心理狀態。

2 飛行任務

飛機作為多任務航空器，同時是一個信息集合體，數據量大。根據飛行任務的不同，為飛行員提供的信息也將發生相應的改變，為了能夠提高飛行員的訓練效能，根據飛機本身的功能，結合飛行員的信息需求，對飛行信息按照具體的飛行階段或者任務狀態的信息需求進行整理。通過對飛行任務的分析，采用系統功能分析法對各系統的工作原理和功能進行研究。具體的分析流程見圖2。

圖2 飛行任務細化分析流程

2.1 飛行訓練科目

飛行員在完成相關的理論培訓之后，便需要在教練機上進行飛行課目訓練，例如起落航線、特技、儀表、編隊、航行等基本飛行任務。飛行任務剖面的研究是用于飛行任務分析最常用的方法。圖3是一個典型的飛行剖面圖。

圖3 典型飛行剖面

以典型的飛行剖面為研究基礎，對于飛行任務所經歷的階段采用飛行任務分解技術，將各階段分解為若干不可分割的子任務，根據任務之間的時序關系、邏輯關系確定飛行子任務之間的流程。如圖4所示。

圖4 任務分解示意

最終形成按照時序分布的子任務圖，以飛機起飛任務作為研究對象，對飛機起飛過程中飛行員各個階段所需要獲取的飛機信息進行羅列，如圖5所示。

2.2 相關任務注意力初始分配

在飛行員飛行任務完成的同時，將獲得大量的眼動跟蹤數據，除了能夠應用1.3節中提到的眼動運動狀態定義以及分析方法之外，無法將眼動數據與飛行任務的子任務相互對應。為了能夠讓獲取的大量眼動數據有更多的實際意義，需要知道在飛行任務的各個時刻飛行員所從事的具體操作以及視線所注視的相關感興趣區域。通過2.1小節已經能夠將抽象的飛行任務細化到較為具體的子任務，然而，由于各個飛行員的個人習慣不同使得在完成每一個具體動作的時候注意力分配的方式可能不同，因此，為了獲得每個飛行員的注意力分配方式，可以采取多樣本采集的方法，通過調查問卷的形式進行初步的了解，形成對每個飛行員最初的注意力分配方式。

圖5 典型飛機起飛任務劃分圖

2.3 實驗獲取的注意力分配及分析

在獲取了飛行員對于飛行任務中每一個子任務所包含的各時刻視覺興趣區域項之后，結合在真實任務中的眼動數據，把眼動數據按照眼跳行為的發生進行時間區域劃分，與興趣區域項一一對應。在一個子任務時間段內將出現如圖6所示的注意力分配圖。

圖6 飛行員注意力分配示意

相應的可以對進行實驗的所有飛行員的注意力分配圖進行統計。例如，a1、b1對應的興趣區間為信息源X1，a2、b2對應的信息源為X2，a3、b3對應的信息源為x3，a4對應的信息源為x4。每出現一次信息源xi(i=1,2,3...)對其出現的次數加1。設定一個閾值k，如果超過k次出現該信息源，則認為該信息源是必要的，否則放棄該信息源。

因為在子任務時間區間內，看各個信息源的順序也可能由于個體差異而不同，為了確定一個標準則需要對所有信息源可能出現的時間順序進行排列。例如，有n個信息源，則可能出現A_n^n種排列方式，為了獲取最佳排列，同樣可以應用統計的方法，選取其中排列出現次數較多的方案認定為標準注意力分配方案。

3 主觀誤差修正

即使同一個飛行員在不同的精神狀態下或者是不同架次時執行相同的任務，每次任務的眼動數據也可能會出現偏差，因此，所獲取的注意力分配結果也存在一定的誤差，為了能夠修正由于飛行員自身內在因素所引起的誤差，需要對飛行員完成飛行任務的相關情況加以分析。做一個假設，不同的飛行員都成功的完成了同一個飛行任務，但是每個飛行員都有不同的生理或者心理體驗，如果某飛行員對于這次任務的完成，無論是在腦力或者是體力方面感受到較其他飛行員更大的負荷，很可能因為這位飛行員的注意力分配方案更為不合理，因此，可以適當的降低該位飛行員的注意力分配方案在2.3小節中的統計權重。

3.1 腦力負荷測評方法

目前應用得最為普遍的腦力負荷[3]測評方法是主觀測評法。指的是由飛行員陳述飛行過程中的腦力負荷體驗或者根據這種體驗對飛行作業項目進行過程排序、質的分類或量的評估。主觀測評法多采用評價量表或調查問卷的形式。其中使用較為普遍的是由美國航空航天局開發的國家航空和航天管理局任務負荷指標（national aeronautics and space administration-task load index，NASA-TLX），美國空軍開發的主觀性工作負荷評價技術（subjective work load assessment technique，SWAT）、全工作負荷量表（overall workload scale，OW）等。

其中，NASA-TLX量表與SWAT量表由于多維度特征可以更為精細的分析飛行員的完成任務特點，且評定效果與績效水平有良好的一致性，相對于WP量表更適合用于對飛行員腦力負荷的測評。而NASA-TLX量表較SWAT量表的優勢在于對于低難度作業的腦力負荷評定更為敏感[4]，這與待測注意力分配標準的飛行員自身對于執行任務的熟練度所導致的腦力負荷可能處于較低水平更為契合。因此選擇采用NASA-TLX量表測評被試的飛行員更為精確（表2）。

3.2 修正后的注意力分配標準統計算法

通過對飛行員的腦力負荷的測評，可以獲取一個與每個飛行員相對應的腦力負荷數值，以飛行員中取腦力負荷最低的飛行員的分數作為標準，其他飛行員的注意力分配方案在進行2.3小節中的標準注意力分配統計的過程中權重不再相同，而是按照這個飛行員腦力負荷的數值與標準數值的比值作為該飛行員注意力分配方案在統計中的權重。可以更大程度的排除由于飛行員自身狀態不佳而影響到最終標準注意力分配方案的統計。算法流程如圖7所示。

表2 NASA-TLX量表評價指標

圖7 注意力分配標準算法流程

4 結語

本文提出了一種基于眼動跟蹤的任務訓練改進方法。首先對飛行任務進行細化，之后實時統計飛行員所注意的信息源，并且結合眼動儀所采集的眼動數據將飛行員實時的注意力分配方案形象的展示出來。最后考慮到飛行員自身的主觀因素對注意力分配方案的影響，采用NASA-TLX量表對飛行員飛行任務完成的效果進行評測，應用標準化的方法確定各個飛行員注意力分配方案所占的比重，最終統計得出該飛行任務的標準注意力分配方案。將其應用于新飛行員的培訓過程能夠提升飛行訓練效能。目前本方法只是處于方法論階段，需要通過具體的過程化方案實施對其進行佐證，本方法論的主要意義在于提出了一種創新的飛行員訓練方法，有利于飛行員養成良好的飛行習慣，以提高訓練效能。

[1]TuovinenJ.Exploringmultidimensionalapproaches to the efficiency of instrctional conditions.Instructional Science，2004，32（1）：133-152.

[2]柳忠起，袁修干，劉偉，等.在模擬飛機降落過程中的眼動分析.北京航空航天大學學報，2002，28（6）：703-706.

[3]柳忠起，袁修干，劉濤，等.航空功效中的腦力負荷測量技術.人類功效學，2003，9（2）：19-22.

[4]Rubio S，Diaz E，et al.Evaluation of subjective mental workload：A comparison of SWAT，NASA-TLX，andworkloadprofilemethods.AppliedPsychology，2004，53（1）：61-86.

>>>作者簡介

胡翔，1988年出生，男，2015年畢業于北京理工大學，碩士，現主要從事飛行員訓練方法創新研究。

Improvement of Flight Mission Training Based on Eye Tracking

Hu Xiang,Gong Liyan,Zhou Xiao,Chen Jiaxian
(AVIC Hongdu Aviation Industry Group,Nanchang,Jiangxi,330024)

The traditional mode of flight mission training mainly is to examine pilots for the relevant flying theory and flying mission simply,but there is no instruction for training of specific flying habits,attention distribution and awareness of battlefield.It somehow results in unsmooth operation in flight mission,irrational attention distribution and undetermined consciousness of battlefield.Therefore,this paper proposes a mode based on eye tracking,which samples the flying data from many excellent pilots,combines the specific flight mission and uses NASA-TLX(Task Load Index)to evaluate attention distribution in flight to mission to achieve the relevant attention distribution standard.It can be applied to flight mission training to improve training efficiency.

eye tracking;NASA-TLX(Task Load Index);attention distribution;training efficiency

2016-05-06）