在VR飞行模拟器中的认知负载估计
P Archana Hebbar1, Sanjana Vinod2, Aumkar Kishore Shah3
1CSIR-National Aerospace Laboratories Bengaluru, Karnataka, India.
Journal of eye movement research
|September 5, 2024
概括
这项研究引入了一个低成本的虚拟现实飞行模拟器,该模拟器使用眼球跟踪和EEG信号估计飞行员的认知负载. 研究结果表明,这些生理测量与感知到的任务难度有很强的相关性,从而提高了飞行员培训.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 神经科学是一个神经科学.
- 航空航天工程 航空航天工程
背景情况:
- 飞行员工作量评估对于飞行安全和培训至关重要.
- 传统的工作负载指标可以是主观的或侵入性的.
- 虚拟现实 (VR) 提供了一个安全且具有成本效益的培训环境.
研究的目的:
- 设计和开发一个低成本的VR飞行模拟器.
- 整合使用眼睛和EEG信号的认知负载估计.
- 评估生理工作负载指标与感知任务难度之间的相关性.
主要方法:
- 开发了一个具有现实的战场场景的VR飞行模拟器.
- 使用了眼睛凝视跟踪 (瞳孔直径,固定,方向) 和EEG (甲,α,β波段).
- 采用人工智能代理来进行交互场景,并对受体控制指标进行生理数据分析.
主要成果:
- 在模拟飞行任务中实时获取眼睛和EEG数据.
- 基于瞳孔直径,目光模式和EEG指数 (任务负载指数,任务参与指数) 的认知负载估计.
- 在生理工作负载指标和飞行员感知到的任务难度之间显示出强烈的关联.
结论:
- 开发的VR系统有效地估计了飞行员的认知负载.
- 眼睛和EEG信号提供可靠的生理工作负载测量.
- 这种方法提高了在虚拟现实培训中对飞行员和飞机交互的评估.
