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不同自动化场景对管制员眼动行为影响研究汇报人：2024-01-31

CATALOGUE目录研究背景与意义自动化场景分类及特点管制员眼动行为实验设计与方法不同自动化场景下管制员眼动行为分析自动化场景对管制员眼动行为影响机制探讨实际应用前景与改进方向

01研究背景与意义

自动化技术的应用提高了航空运行效率，减少了人为错误的可能性。然而，自动化技术的引入也带来了新的挑战和问题，如管制员对自动化系统的依赖和过度信任等。自动化技术发展迅速，已广泛应用于航空领域，如自动驾驶、自动导航等。自动化技术在航空领域应用现状

管制员的眼动行为是反映其注意力和信息处理能力的重要指标。在航空领域中，管制员需要快速准确地处理大量信息，以确保飞行安全。管制员的眼动行为对于发现潜在冲突、做出正确决策具有重要意义。管制员眼动行为在航空安全中重要性

研究不同自动化场景对管制员眼动行为的影响，有助于了解管制员在不同场景下的注意力和信息处理能力变化。通过研究可以为优化自动化系统设计、提高管制员培训效果提供理论支持和实践指导。同时，该研究也有助于提高航空安全水平，减少飞行事故的发生。研究目的与意义

02自动化场景分类及特点

系统完全控制飞行任务，无需管制员干预。管制员主要监控系统运行状态，确保安全。适用于高度标准化、重复性强的飞行任务。完全自动化场景

系统辅助管制员完成部分飞行任务，如冲突预警、飞行计划调整等。管制员需保持对飞行任务的监控和决策能力，随时准备接管控制权。适用于较为复杂的飞行任务，需要人机协同作业。部分自动化场景

管制员完全掌控飞行任务，系统仅提供必要的信息支持。管制员需具备高度的专业技能和决策能力，以应对各种复杂情况。适用于非常规、突发性的飞行任务，需要管制员灵活应对。手工操作场景

完全自动化场景对管制员的监控和应急响应能力要求较高。部分自动化场景需要管制员具备一定的专业技能和决策能力，同时保持良好的人机协同作业能力。手工操作场景对管制员的专业技能、决策能力和心理素质要求极高，需要经过长期的专业培训和实践锻炼。不同场景对管制员要求差异

03管制员眼动行为实验设计与方法

具备管制经验的管制员，年龄、视力等符合实验要求。根据实验需求，将参与者随机分为不同组别，如对照组、实验组等。实验参与者选择与分组分组方法选择标准

实验设备与环境设置眼动仪选用高精度、高稳定性的眼动仪，确保数据准确性。环境设置实验室内光线、声音等环境因素需严格控制，以减少干扰。

设计不同自动化场景下的管制任务，如监控、决策等。实验任务明确实验步骤和时间安排，确保实验顺利进行。流程安排实验任务与流程安排

记录管制员在实验过程中的眼动数据，如注视点、注视时间等。数据采集采用专业的眼动数据分析软件，对采集到的数据进行处理和分析。数据处理数据采集与处理方法

04不同自动化场景下管制员眼动行为分析

分析不同自动化程度（如低、中、高）下管制员的注视点分布情况。自动化场景类型注视点转移路径关键区域注视时长研究管制员在不同自动化场景中注视点的转移路径和规律。比较管制员在不同自动化场景下对关键区域（如跑道、航班信息等）的注视时长差异。030201注视点分布及转移规律比较

03瞳孔直径与任务难度相关性研究管制员瞳孔直径变化与任务难度之间的相关性，为任务设计提供参考。01瞳孔直径与认知负荷关系分析管制员在不同自动化场景下瞳孔直径的变化，探讨其与认知负荷的关系。02瞳孔直径变化率计算管制员在不同自动化场景中瞳孔直径的变化率，以评估其认知加工过程。瞳孔直径变化特征提取

眨眼频率与疲劳程度关系分析管制员在不同自动化场景下眨眼频率的变化，探讨其与疲劳程度的关系。眨眼持续时间统计管制员在不同自动化场景中眨眼的持续时间，以评估其注意力集中程度。眨眼模式识别识别管制员在不同自动化场景下的眨眼模式，为评估其工作状态提供依据。眨眼频率及持续时间统计030201

认知负荷与任务绩效关系分析管制员认知负荷与任务绩效之间的关系，为优化任务设计提供指导。认知负荷实时监测与预警基于眼动行为数据实时监测管制员的认知负荷，并设定预警阈值以保障其工作安全。认知负荷综合评估模型结合注视点分布、瞳孔直径变化和眨眼频率等指标，构建认知负荷的综合评估模型。认知负荷评估指标构建

05自动化场景对管制员眼动行为影响机制探讨

自动化程度对注视策略影响01高度自动化场景下，管制员注视点减少，扫视路径变短，对系统监控的依赖性增强。02中等自动化场景下，管制员注视策略介于手动和高度自动化之间，需保持对多个信息源的关注。低自动化场景下，管制员注视点增多，扫视路径变长，需全面关注空中交通态势。03

010203合理的信息呈现方式能降低管制员的认知负荷，提高决策效率。过多的信息呈现可能导致管制员注意力分散，增加认知负荷。动态、交互式的信息呈现方式有助于管制员更好地理解和