赢富人类实验室

案例分享 | 面向飞行界面设计评估的注意分配与转移特征模型

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案例分享 | 面向飞行界面设计评估的注意分配与转移特征模型

导语

在航空领域，飞机驾驶舱的人机交互界面设计对于飞行安全和任务效率至关重要。不合理的界面设计可能导致飞行员的注意资源分配失当，甚至引发飞行事故。针对这一问题，北京航空航天大学的季锟、刘双、完颜笑如等研究人员在《面向飞行界面设计评估的注意分配与转移特征模型》一文中，提出了一种新的评估模型，旨在通过量化分析界面设计对飞行员注意状态的影响，为飞行界面的优化设计提供理论依据。

摘要：围绕飞机驾驶舱人机交互界面设计这一重要需求，提出面向界面设计评估的注意分配与转移特征模型。该模型以信息突显性与信息布局作为界面设计关键特征，通过构建注意分配准确性指标与注意转移有序性指标，分别对界面支持作业人员进行合理注意分配的能力以及引导有序注意转移的能力进行量化描述与评价。为验证模型有效性，通过调控界面特征参数以设计关键实验变量，构造诱发人员差异化注意状态的实验场景，并基于高保真飞行任务仿真平台以及多维度人员数据采集系统开展注意状态测量实验。实验结果表明：模型理论计算结果与典型注意测量指标表现出显著的高相关性，可有效预测分析不同界面设计方案支持人员进行合理注意分配与有序注意转移的能力。所提理论模型可用于为界面总体规划与局部要素设计提供优化方向与策略，从而为飞机驾驶舱人机交互界面的设计评估提供参考。

关键词：飞机设计；人机界面；注意分配；注意转移；数学模型

研究背景

随着航空技术的发展，飞机驾驶舱的人机交互界面设计变得愈发重要。合理的界面设计能够有效提升飞行员的注意力分配和转移效率，进而提高飞行任务的执行效率和安全性。然而，不合理的界面设计可能导致飞行员注意力分配失当、警觉度下降，甚至引发飞行事故。因此，如何基于飞机驾驶舱显控界面的关键设计特征来定量化预测分析飞行员的注意状态，并用于优化改善飞机驾驶舱的显控界面设计，具有重要意义。

研究方法

2.1

注意分配与转移特征模型构建

本研究围绕飞机驾驶舱人机交互界面设计需求，提出了一种面向界面设计评估的注意分配与转移特征模型。该模型以信息突显性与信息布局作为界面设计的关键特征，通过构建注意分配准确性指标与注意转移有序性指标，分别对界面支持作业人员进行合理注意分配的能力以及引导有序注意转移的能力进行量化描述与评价。

注意分配建模

注意分配存在自上而下（top-down）与自下而上（bottom-up）两种典型的信息加工通道。自上而下的信息加工通道由作业人员的知识经验所驱动，根据任务需求进行相应的注意定位；而自下而上的信息加工通道由知觉对象的刺激属性驱动，通过界面设计特征吸引作业人员的注意。本研究引入信息出现概率和信息重要度对期望和信息价值因素进行量化，同时采用突显性与努力对由信息刺激所驱动的注意分配进行表征。通过综合计算得到注意分配准确性指标。

注意转移建模

在执行实际任务过程中，作业人员通过在多个兴趣区之间不断地进行注意转移以保持信息感知。根据已有研究，注意转移行为可被视为一阶马尔可夫链，并可根据马尔可夫链蒙特卡罗方法中的Mertopolis-Hastings算法完成模拟。本研究引入非广延熵的形式对由兴趣区单独作用以及交互作用的共同影响所形成的注意转移随机性进行量化，输出注意转移有序性指标。

表1 马尔可夫链蒙特卡罗方法计算过程

2.2

实验设计与验证

为验证模型的有效性，研究者通过调控界面特征参数设计关键实验变量，构造诱发人员差异化注意状态的实验场景，并基于高保真飞行任务仿真平台以及多维度人员数据采集系统开展注意状态测量实验。

实验平台

实验采用波音737-800飞行仿真任务平台，其具有与波音737-800相似的模拟驾驶舱构造，能够提供高保真的飞行操作、舱外视景以及数字化仪表的模拟。飞行仿真任务平台上安装有采样率为60Hz，双眼注视精度为0.5°的Smart Eye遥测式眼动仪，用于追踪记录被试在实验过程中的眼动数据。

图 1 基于不同界面设计方案的实验场景构建

实验被试

实验招募北京航空航天大学航空科学与工程学院的在校学生16名作为被试，其中男生14名，女生2名。被试年龄在22~28岁之间，所有被试均熟悉基础的飞行模拟操作任务。被试均为右利手，视力或矫正视力正常，无色盲色弱。被试在实验前均接受充分的实验任务培训，任务绩效满足实验预设标准后进入正式实验。

实验设计

实验以界面设计方案作为自变量，采用单因素被试内设计。构造3种关键设计特征（包括颜色匹配、尺寸形状、仪表布局等）存在差异性的主飞行显示界面。每名被试均需要在3种界面设计方案实验条件下各完成一次飞行模拟任务。为避免疲劳效应和练习效应，实验顺序采用拉丁方设计。

表2 不同主飞行显示界面的关键设计特征

实验任务与流程

实验任务为飞行模拟任务，要求被试依据实验任务大纲，在每一次飞行模拟操作中完成起飞、巡航、降落任务。在起飞阶段，被试需要松开刹车，推油门到指定位置；速度达到140kn时，拉驾驶杆使得飞机俯仰角保持在15°~20°；高度达300ft时收起落架，收襟翼；高度达2000ft时改平仰角，进入巡航状态。在巡航阶段，被试需要关闭自动驾驶，手动控制飞机的姿态、高度、速度、航向使其保持在巡航要求范围内。在降落阶段，被试需要调节油门转速至80%，并保持10°俯角下降；下降过程中调节油门转速，控制飞机的速度和高度；速度降至250kn时打开襟翼，速度降至200kn时打开减速板；离地高度降至300ft时放起落架，并稳定下降姿态，以130kn以下的速度接地。

测量方法与指标

为测量被试差异化的注意状态，实验采用主观评价量表以及眼动追踪测量方法采集注意敏感性指标。选用的主观评价量表包括3D-SART量表与主观偏好评价量表。3D-SART量表要求被试从注意资源需求量（attentional demand，D）、注意资源供应量（attentional supply，S）以及任务情境理解程度（understanding，U）这3维度进行评分，并按照公式计算量表总得分用于解释被试的情境意识水平。主观偏好评价量表以界面交互舒适度作为评分依据，通过百分制评分量化人员主观感受并用于解释界面设计优劣。在眼动追踪测量中，本研究选取包括注意分配比例偏差、注视转移熵、眼睑开度、平均注视时间、平均扫视时间以及注视扫视比在内的眼动测量指标测量被试的注意状态。

实验结果与分析

3.1

模型计算结果

研究者将主飞行显示界面划分为姿态仪（attitude indicator，AI）、空速表（airspeed indicator，ASI）、高度表（altimeter，ALT）及航向表（heading indicator，HI）4个兴趣区，以计算分析作业人员对于多个界面关键区域的注意状态。计算各主飞行显示界面中不同兴趣区偏离界面中心的距离E作为信息布局特征，同时按照多维视觉编码的方式计算各兴趣区信息突显性S；然后以启发式排序基于任务进行信息价值V与期望β的估计，并进行归一化处理。根据以上变量，进一步按照公式计算出不同界面对应的注意分配准确性指标和注意转移有序性指标。模型理论计算结果如表2和表3所示。

表2 不同界面设计方案条件下的模型变量计算结果

表3 不同界面设计方案条件下的模型理论计算结果

根据表3计算结果，从界面a、界面b到界面c，η值呈现逐渐降低的趋势，从而提示由界面设计特征引导的合理注意分配能力逐渐减弱；H值呈现逐渐增加的趋势，从而提示由界面设计特征引导的有效注意转移能力逐渐减弱。这种变化趋势说明在3种界面中，界面a的整体布局设计与局部要素设计的综合效果最优，因而支持作业人员产生良好注意状态的能力最强。

3.2

实验测量结果

在多种实验测量指标中，主观偏好量表得分反映了本次研究中被试对于不同界面设计方案的直观感受，一定程度上可说明界面设计方案的优劣关系。根据单因素方差分析，随界面设计方案的变化，作业人员的界面主观偏好得分呈现显著性差异（F=29.60，p<0.001），并随界面a、界面b到界面c的顺序逐渐减小。通过在不同界面设计条件下开展飞行模拟实验，所获得的各项实验测量指标的均值与标准差如表4所示，整体的描述性统计结果如图2所示。

表4 不同界面设计方案条件下的实验测量指标结果

图 2 不同界面设计方案条件下的主观评价与眼动测量结果

3.3

模型验证分析

本研究采用多种典型性眼动测量指标来反映作业人员在人机交互过程中的注意状态。其中，注意分配比例偏差指标可用于描述作业人员注意分配比例的理论值与实际值的偏差，从而体现注意分配的准确性；注视转移熵可用于描述作业人员视点转移的时序规律，从而体现注意切换的有序性；眼睑开度、平均注视时间等指标可以描述作业人员在注意过程中付出的认知努力，从而反映信息加工的难度；而平均扫视时间、注视扫视比等指标可以描述作业人员在注意过程中的信息检索速度，从而反映作业人员的信息搜寻效率。面向不同的界面布局与设计特征方案，其注意分配准确性越高，则越有利于减小信息加工难度，从而表现为作业人员的眼睑开度减小，平均注视时间减少；而注意转移有序性越高，则越有利于提升信息搜寻效率，从而表现为作业人员的平均扫视时间减少，注视扫视比降低。因此，本研究基于平均飞行员模型思想，使用实验测量指标与模型输出指标进行Pearson相关性分析以开展模型的有效性验证，并以决定系数R²衡量模型输出指标对于实验测量指标的拟合程度。分析结果如表5所示，注意分配准确性与注意转移有序性指标对实验测量指标的拟合程度较好（R²不低于0.72），并表现出对实验测量指标的良好的相关性（r不低于0.85），模型有效性得到初步验证。

表5 实验测量指标与模型输出指标的相关性分析

注：()表示0.01<p≤0.05，相关性显著；()表示0.001<p≤0.01，相关性非常显著；()表示p≤0.001，相关性极其显著。

从表5可以看出，模型的注意分配准确性指标与主观偏好得分、3D-SART量表得分、眼睑开度、平均扫视时间、平均注视时间、注视扫视比等实验测量指标具有较高的相关性，且拟合程度较好，说明该指标能够较好地反映界面设计对作业人员注意分配的影响。同时，注意转移有序性指标与主观偏好得分、眼睑开度、平均注视时间、注视扫视比、注视转移熵等实验测量指标也表现出较好的相关性，表明该指标能够有效评估界面设计对作业人员注意转移有序性的影响。这表明所构建的模型能够有效预测分析不同界面设计方案支持人员进行合理注意分配与有序注意转移的能力，模型具有一定的有效性和可靠性。

讨论

本研究提出的面向飞行界面设计评估的注意分配与转移特征模型，通过构建注意分配准确性指标与注意转移有序性指标，为飞机驾驶舱人机交互界面的设计评估提供了一种新的量化方法。相较于其他注意状态评估模型，本研究的模型具有以下特点：在模型变量设计方面，选择注意分配与注意转移作为与界面设计评估关联密切的典型认知状态，并引入信息布局、信息突显性等关键设计特征进行模型构建，有助于分析比较由不同界面设计方案所产生的作业人员注意状态差异；在模型结构设计方面，对于注意分配特征建模，结合自上而下与自下而上两种信息加工方式，综合分析界面总体布局设计与局部要素设计对人员注意分配的影响；对于注意转移特征建模，基于界面设计特征计算非广延参数，并以非广延熵的形式对传统的注视转移熵计算进行了扩展，使得界面各兴趣区对于界面引导注意转移能力的增益或抑制效果得到进一步解释；在模型输出指标方面，构造了注意分配准确性与注意转移有序性两项指标作为模型输出，为界面设计评估提供直接性的客观评价依据。

结论

本研究构建了面向飞行界面设计评估的注意分配与转移特征模型，并通过开展飞行模拟实验对模

型的可用性进行了初步验证。本研究所获得的研究结论如下：

1）面向飞行界面设计评估的注意分配与转移特征模型可以有效预测分析不同界面设计方案支持

人员进行合理注意分配与有序注意转移的能力，模型理论计算结果与典型注意测量指标表现出显著的高相关性。

2）注意分配准确性指标表征了界面设计引发人员进行合理注意分配的能力；注意转移有序性指

标表征了界面设计引导人员进行有序注意转移的能力；相较于注意分配有序性指标，注意分配准确性指标具有更优的预测性能。

3）面向飞行界面设计评估的注意分配与转移特征模型可用于多界面设计方案之间的对比选优，

以及为界面总体规划与局部要素设计提供优化方向与增强策略。