バーチャルリアリティフライトシミュレータを使用した飛行性能と眼球運動パターンの評価

欧州航空安全機関(2012)は、フライトシミュレータを訓練施設、飛行およびナビゲーションプログラムのトレーナー、飛行訓練機器、および完全なフライトシミュレータとして分類しています¹。現在までに、低レベルのテーブルトップシステムから非常に複雑なモーションベースのフルフライトシミュレータ²まで、さまざまなフライトシミュレータをトレーニングに利用できます。従来のシミュレータには、フライトダイナミクスモデル、システムシミュレーション、ハードウェアコックピット、外部可視化、およびオプションのモーションシミュレーション³が含まれています。

これらの伝統的なフライトシミュレーターには、効果的な飛行訓練機器としていくつかの利点があります。ただし、各システムの駆動にはかなりの電気エネルギーが必要であり、特にフルフライトシミュレータは高温高圧の流体または空気圧を必要とし、多くの電力を消費し、^{多くのノイズを生成する}ため、コストは高く、環境にやさしくありません4。

ただし、シンプルなデスクトップ シミュレーター システムは柔軟性があり、低コストであり、フル フライト シミュレーター² よりも没入感が低く、相互作用が少なくなっています。したがって、デスクトップシステムとフルフライトシミュレータの利点(つまり、テーブルトップシミュレーションの柔軟性と、フルフライトシミュレータに近い没入感とインタラクションレベル)を組み合わせた新しいフライトシミュレータを開発することが不可欠です。

コンピュータ技術、特にバーチャルリアリティ(VR)技術の発展に伴い、新たなVR技術に基づく新しいタイプのフライトシミュレータが現実のものとなりつつあります。VRベースのフライトシミュレータは、柔軟性、携帯性、低コストで、従来のフライトシミュレータ5よりも必要なスペースが少なくて済み^ます。研究者は、過去20^年間でVR技術に基づくフライトシミュレーターを作成してきました6,7,8,9,10,11;しかし、これらのVRフライトシミュレーターは飛行訓練がメインで、パイロット選択用のものはほとんどありません。それでも、コスト削減と技術の向上により、VRベースのシミュレーターは変化し、個人の選択が可能になりつつあります。いくつかの研究では、さまざまな領域での個人選択にVRベースのシミュレーターが使用されています:Schijvenら¹²は、バーチャルリアリティシミュレーターを使用して外科研修生を選択しました。Huangら¹³は、空軍パイロットの募集のために、バーチャルリアリティ技術に基づく心理学選択手段を開発した。Wojciechowski氏とWojtowicz¹⁴氏は、VR技術に基づいて、無人航空機(UAV)パイロットとしての候補者の能力を評価しました。パイロットの選定が航空業界にとって重要であることを考えると、大規模なパイロットの選定はシミュレータのコストや携帯性シミュレータシステムの要求の影響を受けやすいため、パイロットの選定に焦点を当てた新しいVRベースのフライトシミュレータの開発が急務となっています。

目の動きは、パイロットのパフォーマンスの手がかりとなります。さまざまな研究により、アイスキャンモードが上級パイロットと初心者パイロットのパフォーマンスを区別することがわかっています。専門家と初心者の間でスキャンパターンを比較することにより、専門家の効率的で構造的な眼球運動行動と初心者の不適切なスキャン方法を区別できます。いくつかの航空研究によると、パイロットのアイスキャニング戦略は、専門知識のレベルに大きく関連していることがわかっています15,16,17,18,19,20,21,22,23,24。Bellenkes et ^al.25によると、専門家の固定期間は初心者よりも短く、楽器への固定頻度は高いとのことです。Kasarskisら²⁶は、ほぼ同じ結論を導き出しました。彼は、熟練したパイロットは初心者よりも固定が多く、持続時間が短いことを発見し、熟練したパイロットは初心者よりも優れた視覚モードを持っていることを示唆しました。別の研究では、Lorenzら。²⁷は、専門家が初心者よりもコックピットの外を見るのに多くの時間を費やしていることを発見しました。これらの結果は、新人の選択において大きな実用的価値があります。

飛行性能評価は、パイロットの選択にとってもう一つの重要な要素です。しかし、パイロットの飛行性能評価には、専門家の意見の相反、選択基準の増加、統一された選択理論などの問題があります。運転分野では、Horreyら²⁸は、運転性能を評価するためのさまざまな実験条件で、中心線からの車線逸脱の絶対値を比較しました。航空分野に戻ると、フライトクイックアクセスレコーダー(QAR)は、^{フライト29}中のあらゆる種類のパイロット操作パラメータ、航空機パラメータ、環境、および警告情報を記録します。より具体的には、QARインジケータとして、ピッチ角は航空機³⁰の左右軸を中心とした回転角度であり、基準線(または中心基準線)は赤線と緑線²⁸のちょうど真ん中にある。これら 2 つの飛行パラメータは、現在の研究での経験の有無にかかわらず、参加者の飛行パフォーマンスを評価するために使用されます。これらのQARデータは、飛行性能の評価に利用できるが、私たちの知る限りでは、科学研究におけるパーソナルトレーニングや選抜にはほとんど使用されていない^31,32。

眼球運動パターンの測定は、飛行性能を評価および予測し、パイロットのトレーニングと選択を導くために使用できます。Gerathewohl³³ は、目はパイロットの最も重要な感覚器官であり、飛行情報の80%を処理していると述べました。パイロットは、コックピット内の計器から視覚情報を取得し、それをコヒーレントな画像に統合してフライト²²を管理しなければならない。さらに、最適なスキャン動作は、より優れた飛行性能^{を達成するために不可欠である15}。しかし、現在、眼球運動と飛行性能の関係を定量的に研究するためのアイトラッカーを統合した手頃な価格のフライトシミュレータはありません。

現在の研究では、飛行経験のある参加者が飛行経験のない参加者よりも飛行パフォーマンスが優れているかどうかを評価するために、新しいVRフライトシミュレーターを開発しました。VRフライトシミュレータは、アイトラッキングとフライトダイナミクスシステムを統合し、視線運動パターン解析と飛行性能評価を可能にします。特に、VRフライトシミュレータは、時間のかかるフレームカウントなしで、関心領域(AOI)ベースの眼球運動を分析するために、ガラスのような又はデスクトップのアイトラッカーではなく、VRアイ^{トラッカー34}を使用することに言及する価値がある。

最後に、本研究は、アイスキャンパスから客観的な飛行性能データまで、将来のパイロット選択のためのオムニバス測定につながる可能性があります。仮想フライトシミュレーターの助けを借りて、フライト選択のコストが大幅に削減され、広範なデータ収集に基づいてパイロットの規範を形成できます。この作業は、フライト選択のニーズに対する従来のシミュレーターとデスクトップシミュレーターの間のギャップを埋めるものです。