从船外传感器集成到潜艇控制室的信息:工作负载,情境意识和性能后果

科学领域:

• 人与计算机的互动.
• 认知系统工程 认知系统工程
• 军事技术的军事技术.

背景情况:

• 潜艇控制室可以从船外传感器中获益,以提高情境意识.
• 无人驾驶飞行器 (UAV) 提供了一个可行的平台,用于在军事应用中进行机外传感.

研究的目的:

• 调查来自无人机的原始与处理的机外传感器数据对团队表现,工作量和情境意识的影响.
• 评估外部传感器的数量 (一个或两个无人机) 如何影响这些结果.

主要方法:

• 16个由3名参与者组成的团队接受了训练,以创建战术图片并完成任务.
• 团队被分配了从一个或两个无人机接收原始或处理的传感器数据的条件.
• 测量了绩效指标,工作量 (主观和客观),以及情境意识.

主要成果:

• 接收处理的无人机数据的团队比接收原始数据的团队取得了更准确的战术图像,并更快地完成任务.
• 使用处理数据的团队的主观工作负载较低.
• 情况意识,客观工作量和感知到的可用性在所有条件中都是相似的.
• 涉及两个无人机的任务需要更长时间才能完成,而不会影响其他测量结果.

结论:

• 处理船外传感器数据可以提高团队绩效,并减少模拟潜艇控制环境中的工作负载.
• 人类可以有效地将来自不同来源的补充,甚至部分冗余的信息整合到统一的战术图像中.
• 机外传感器的数量会影响任务持续时间,但不一定会影响整体性能效率.