혼합 현실을 가진 운동 충실도 효과

이 연구의 목적은 OTW 비주얼을위한 혼합 현실 헤드셋을 착용하면서 두 가지 까다로운 조종 작업에서 시뮬레이터 모션 충실도가 파일럿 성능에 미치는 영향을 결정하는 것입니다. 조종사는 혼합 현실 시각에 노출 될 것이며 가상 OTW 시각 장면이 실제 시뮬레이터 조종석 및 헤드 다운 디스플레이 (HDD)의 이미지에 오버레이 될 것임을 의미합니다. 조종사는이 실험에서 두 가지 작업을 날려 버릴 것입니다. 1) 롤리 측면의 기동, 2) 정밀 착륙.

과제 1에서 롤리 측면 사이드 스펙 조작은 샌프란시스코의 5 번째 & 미션 주차장에있는 하나의 랜딩 패드에서 두 번째 랜딩 패드에 이르기까지됩니다. Vertiport는 고해상도 텍스처가있는 건물로 둘러싸인 샌프란시스코 시각 데이터베이스에 있습니다. 조종사는 끊임없는 고도에 머무르도록 지시받습니다. 포지셔닝 시력은 각 랜딩 패드의 시각적 장면에 배치되어 조종사가 위치 오류를 정확하게 결정할 수 있도록합니다. 조종사에게는 원하는 및 적절한 성능을위한 측면 위치 및 시간 기준이 제공됩니다. 조종사는 랜딩 패드에서 스테이션 유지점을 얻을 때 제어 내용의 이벤트 마커를 눌러야합니다. 난기류는 작업을 더욱 어렵게 만드는 데 사용됩니다. 이 작업은 VMS에서 수행 된 Schroeder가 기술 한 롤 측면 실험과 유사합니다.

작업 2에서 조종사는 샌프란시스코의 동일한 vertiport에서 작업 1에 사용되는 착륙을 수행합니다. 이 작업은 표준 접근 방식과 착륙을 허용하는 위치에서 레벨 비행에서 시작됩니다. 원하는 및 적절한 성능에 대한 착륙 위치 및 시간 기준은 조종사에게 전달됩니다. 조종사는 랜딩 패드에서 원하는 기준점을 획득 할 때 제어 내용의 이벤트 마커를 누릅니다. 과제를 더욱 어렵게 만들기 위해 난기류가 도입 될 것입니다.

조종사는 사전 동의 양식과 Motion Silcess Spercepitive 설문지 (MSSQ를 통해 MSSQ를 먼저받습니다. 그들은 집에서 MSSQ를 작성하고 PI로 반환하기 전에 예약을 받고 VMS에 오도록 요청받을 것입니다. 실험 당일에 참가자는 먼저 사전 동의 (60 분)를 제공하기 전에 시설의 브리핑 및 워크 어라운드를 받게됩니다. 다음으로, 시뮬레이터 택시에서 좌석을 차지하여 시트 및 헤드셋 조정이 먼저 실험을 편안하게 수행 할 수 있도록하는 것입니다. 그 다음에는 작업 중 하나가 날아가는 첫 번째 데이터 수집 세션이 이어집니다 (45 분). 두 작업 모두 아래 8.3 절에 설명 된 3 가지 모션 충실도 조건 하에서 비행됩니다. 각 모션 조건의 3 회 반복은 두 작업에 대해 3 번의 훈련 실행을 마친 후 작업 당 총 12 개의 실행을 위해 날아갑니다. 첫 번째 데이터 수집 세션 후 30 분 휴식이 예정되어 있습니다. 다른 작업이 날아가는 두 번째 세션은 휴식 후 (45 분)가 시작됩니다. 마지막으로 조종사는 브리핑되어 남은 질문 (30 분)을 물을 수 있습니다.

각 작업의 파일럿 성능은 특정 위치와 실제 항공기 위치 사이의 오류 및 지정된 위치의 태도, 제어 입력 강도 및 작업 완료 시간을 포함하여 여러 결과 기반 변수에 의해 결정됩니다. 조종사는 또한 각 실행이 끝날 때 모션 충실도 등급과 SSQ (Simulator Actness Questionnaire)를 완료합니다.

가설 : 파일럿 성능과 주관적인 움직임 등급은 다른 시뮬레이터 모션 충실도 조건간에 크게 다릅니다.

데이터 분석 전에 모든 데이터는 각 조건의 세 가지 반복에 걸쳐 평균화됩니다. 일원 반복 측정 다변량 분산 분석 (MANOVA)은 각 작업의 데이터에 사용되어 통계적으로 유의 한 효과를 결정합니다. 테스트 가정이 충족되지 않으면 (예 : 공분산 행렬의 동질성) 보정 또는 적절한 대체 테스트가 사용됩니다. 통계 결과에 대한보고에는 F 통계 (또는 대체 테스트와 동등한), 자유도, 확률 값 및 효과 크기가 포함됩니다.

파일럿 성능에 대한 모션 충실도의 영향을 조사한 이전의 연구를 바탕으로, 파일럿 성능은 시뮬레이터 모션이 없거나 일대일 차량 운동에 비해 작은 헥사 포드 움직임없이 낮을 것으로 예상됩니다. 제어 강도는 반대 추세를 보여줄 것입니다. 즉, 시뮬레이터 모션없이 더 높아지고 운동 충실도가 높을수록 감소합니다.