Bewertung der Flugleistung und der Augenbewegungsmuster mit dem Virtual Reality Flight Simulator
19. Mai 2023
Es wurde ein neuer Virtual-Reality-Flugsimulator gebaut, der eine effiziente und kostengünstige Bewertung der Flugleistung und der Augenbewegungsmuster ermöglicht. Es bietet auch ein vielversprechendes Forschungsinstrument für die Ergonomie und andere Forschungen.
In der aktuellen Studie wurde ein neuer VR-Flugsimulator entwickelt, um Pilotendarsteller auf der Grundlage von Augenbewegungen und Flugleistungsindikatoren in einem immersiven 3D-Szenario zu bewerten. Die Flugsimulator-Plattform ist nicht nur kostengünstig, sondern auch hochflexibel. Es kann den vielfältigen Bedürfnissen von Forscherinnen und Forschern gerecht werden.
Die Methode kann neben Piloten auch auf ausgewählte Astronauten angewendet werden. Beginnen Sie mit der Installation des Flugsimulators. Verbinden Sie das Bedienfeld mit der Drosselung und behandeln Sie sie als eine Einheit.
Verbinden Sie Gas, Joystick und Pedal über USB mit dem PC-Modul des Flugsimulators. Anschließend wird das Head-Mounted-Display oder HMD über eine Link-Box mit dem PC-Modul des Flugsimulators verbunden. Verbinden Sie die Basisstationen und Virtual-Reality- oder VR-Controller über die VR-Software am HMD auf dem PC.To richten Sie den Stehspielbereich für VR ein, stellen Sie sicher, dass das HMD eingeschaltet und mit dem Computer verbunden ist.
Platzieren Sie die Basisstation diagonal, sodass sich das HMD immer innerhalb des Überwachungsbereichs der Basisstation befinden kann, während es fixiert bleibt, um eine stabile VR-Umgebung zu erhalten. Richten Sie dann einen Spielbereich nur für Stehplätze ein, wie es die VR-Software auf dem Computer vorgibt. Schließen Sie das abgestimmte Flugsteuerungsmodul und das Großbilddisplay an denselben Computer wie das VR-HMD an.
Stellen Sie den Teilnehmern die Aufgabe und den Betrieb des Simulators vor, indem Sie das Verkehrsmuster und die Karte erklären und die Teilnehmer in die Verwendung des VR-Flugsimulators einweisen. Statten Sie jeden Teilnehmer mit einem VR-HMD aus, kalibrieren Sie seine Augenbewegungen und passen Sie die Gerätehöhe, den Pupillenabstand und den Blickpunkt an. Öffnen Sie als Nächstes die Bildschirmaufzeichnungssoftware und starten Sie den Fly Simulator für das Flugtraining.
Weisen Sie die Teilnehmer an, wie sie ihr Flugpedal, ihren Joystick und ihren Gashebel verwenden müssen, um so nah wie möglich an die Referenzfluglinie zu steuern. Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, setzen Sie den Fluggashebel und die Motorschaltertasten zurück. Stoppen Sie dann die Aufnahme.
Um formelle Flugexperimente durchzuführen, setzen Sie das VR-HMD für die Teilnehmer ein und starten Sie das OBS-Studio, um mit der Aufnahme des Bildschirms zu beginnen. Die Augenbewegungsdaten der AOIs des Instruments, der Fluggeschwindigkeit, der vertikalen Geschwindigkeit, der Höhe und der Motordrehzahl zeigten, dass die Experten im Vergleich zu den Anfängern eine gleichmäßigere Verteilung der Augenbewegungsdaten um den Mittelwert der Fluggeschwindigkeitsanzeige, der Höhenanzeige, der vertikalen Geschwindigkeitsanzeige und der Lageanzeige hatten. Die Flugleistungsdaten der Experten konzentrierten sich hauptsächlich auf den Durchschnittswert in Bezug auf die Gesamtflugzeit, die mittlere Entfernung von der Referenzlinie, den Nickwinkel eine Sekunde vor der Landung und die Standardabweichung der Entfernung von der Referenzlinie im Vergleich zu den Anfängern.
Kalibrieren Sie die Augenmomente aller Teilnehmer und passen Sie die Gerätehöhe, den Pupillenabstand und den Blickpunkt entsprechend an.
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Übersicht
Diese Studie stellt einen neuen kostengünstigen und anpassungsfähigen Virtual-Reality-Flugsimulator vor, der zur Bewertung der Pilotenleistung anhand von Augenbewegungen und Flugindikatoren in einer dreidimensionalen Immersionsumgebung konzipiert ist und unterschiedlichste Forschungsanforderungen erfüllt.
Wesentliche Studienkomponenten
Bereich der Wissenschaft
- Neurowissenschaften
- Humanfaktoren
- Virtuelle-Realität-Technologie
Hintergrund
- Bestehende Flugsimulatoren können teuer und unflexibel sein.
- Die Muster der Augenbewegungen sind entscheidend zur Beurteilung der Leistung von Piloten.
- Die virtuelle Realität bietet immersive Erlebnisse, die Ausbildung und Bewertung verbessern können.
- Diese Studie zielt darauf ab, die Einschränkungen herkömmlicher Simulatoren zu überwinden.
Zweck der Studie
- Entwicklung eines kostengünstigen VR-Flugsimulators.
- Beurteilung der Pilotenleistung anhand von Augenbewegungen und Flugindikatoren.
- Bereitstellung eines vielseitigen Werkzeugs für Forscher in verschiedenen Fachgebieten.
Verwendete Methoden
- Entwicklung einer VR-Flugsimulatorplattform.
- Integration von Eye-Tracking-Technologie.
- Umsetzung eines 3D-Immersivszenarios für Tests.
- Flexibilität zur Anpassung an unterschiedliche Forschungsanforderungen.
Hauptergebnisse
- Der Simulator bewertet effektiv die Leistung von Piloten.
- Blickbewegungsdaten liefern Erkenntnisse über das Flugverhalten.
- Kostengünstige Lösung für Forschungsanwendungen.
- Potenzial für den Einsatz in Astronautenauswahlverfahren.
Schlussfolgerungen
- Der VR-Flugsimulator ist ein wertvolles Forschungsinstrument.
- Er erfüllt vielfältige Anforderungen in der Pilotenausbildung und -evaluation.
- Zukünftige Anwendungen könnten sich auf andere Bereiche jenseits der Luftfahrt erstrecken.
Häufig gestellte Fragen
Ausführliche Bedeutung für die Industrie
Die quantitative Bewertung der Leistung von Operateuren mithilfe auf VR-basierten Simulatoren mit integrierter Eye-Tracking-Technologie bietet skalierbare, kosteneffiziente Lösungen für Auswahl- und Trainingsabläufe mit hohen Anforderungen. Die Fähigkeit, Fachkenntnisse anhand objektiver Flug- und Blickbewegungsmetriken zu unterscheiden, unterstützt eine vorhersagbare Zuverlässigkeit bei der Beurteilung von Kandidaten und der Optimierung von Protokollen. Dieser Ansatz ermöglicht datengestützte Entscheidungen an entscheidenden Schnittstellen in den Prozessen zur Talentauswahl und operativen Einsatzbereitschaft.
Strategische Anwendungen in der Biopharma-Forschung und -Entwicklung
Frühe Entdeckung und Zielvalidierung
- Unterstützt die hypothesengeleitete Bewertung kognitiver und motorischer Leistung in komplexen simulierten Umgebungen.
- Ermöglicht eine mechanistische Risikominderung durch Korrelation verhaltensbezogener Ergebnisse mit physiologischen oder neurologischen Messgrößen.
- Erleichtert die objektive Unterscheidung von Fachkenntnissen und trägt so zur Festlegung von Auswahlkriterien für translationsmedizinische Forschungsmodelle bei.
Screening und Assay-Entwicklung
- Bietet standardisierte, reproduzierbare Plattformen zur Bewertung von vom Bediener abhängigen Variablen in der Forschung zu menschlichen Faktoren.
- Erzeugt quantitative Daten zu Augenbewegungen und Leistung, die für nachfolgende Analysen und Benchmarking geeignet sind.
- Ermöglicht eine skalierbare Untersuchung von Personengruppen hinsichtlich kognitiver oder psychomotorischer Merkmale, die für die Bewertung der Benutzerfreundlichkeit von Biopharmazeutika-Geräten relevant sind.
Translationale und präklinische Forschung
- Ermöglicht die Verknüpfung verhaltensbasierter Messgrößen mit zugrundeliegenden neurokognitiven Prozessen und unterstützt damit translationsorientierte Biomarker-Strategien.
- Unterstützt die Kontinuität von der frühen Entdeckung bis zur präklinischen Validierung in der Forschung zu Mensch-Maschine-Schnittstellen.
- Verringert das Risiko beim Voranbringen von Kandidatentechnologien, indem vorhersagende, quantitative Endpunkte bereitgestellt werden.
Pipeline- und Workflow-Integration
Diese auf VR basierende Evaluierungsplattform eignet sich für die frühen Phasen der Entdeckung und des Screenings und unterstützt sowohl das Hypothesentesten als auch die quantitative Beurteilung der Leistung von Operateuren für die translationale Forschung und die Geräteentwicklung.
- Entdeckungsbasierte Biologie: Ermöglicht kontrollierte Prüfung kognitiver und verhaltensbezogener Hypothesen in immersiven, reproduzierbaren Umgebungen.
- Screening: Liefert standardisierte, quantitative Ergebnisse für den Vergleich zwischen Populationen und die Auswahl von Kandidaten.
- Analysen: Stellt hochauflösende Daten zu Augenbewegungen und Leistung für statistische Analysen und Entscheidungsunterstützung bereit.
- Translationale Forschung: Verbindet Entdeckung und präklinische Validierung, indem sie verhaltensbezogene Ergebnisse mit funktionellen Endpunkten verknüpft.
- Unternehmensweite Wiederverwendung: Bietet eine flexible, kostengünstige Plattform, die an unterschiedliche Forschungs- und Entwicklungsanforderungen angepasst werden kann.
Operative und unternehmerische Auswirkungen
- Wissenschaftlicher Wert: Erhöht die Vorhersagesicherheit bei der Auswahl von Versuchsleitern und der Optimierung von Protokollen.
- Operationaler Wert: Verbessert die Standardisierung, Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit von Leistungsbewertungen des Menschen.
- Strategischer Wert: Verbessert Go/No-Go-Entscheidungen und verringert das Risiko in fortgeschrittenen Entwicklungsphasen von Geräten und Protokollen.
- Portfolio-Wirkung: Ermöglicht die risikoadjustierte Priorisierung von Technologiekandidaten und Arbeitsabläufen.
Durchführungsüberlegungen
- Erfordert Fachkenntnisse in der Einrichtung von VR-Systemen, der Kalibrierung von Eye-Tracking und der Analyse von Verhaltensdaten.
- Benötigt eine leistungsfähige Messtechnik und analytische Infrastruktur zur hochpräzisen Erfassung und Verarbeitung von Daten.
- Setzt eine standardisierte Vorgehensweise über Teams hinweg bei Protokollen und Rahmenbedingungen zur Dateninterpretation voraus.
- Kann eine Anpassung an bestimmte Modellsysteme oder Forschungspopulationen erfordern.
- Zu den Einschränkungen gehört ein reduzierter Bewegungsfeedback im Vergleich zu herkömmlichen Simulatoren, wie in der Quelle angegeben.
