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工艺制造3 (2015)1038 - 1045
第六届国际应用人类因素与人机工程学会议(AHFE 2015)及
附属会议、AHFE 2015
在无人驾驶的船舶操作中，人类因素的挑战——洞察力。
从其他域
Mikael Wahlstroma，*， Jaakko Hakulinenb, Hannu Karvonena, Iiro Lindborgc。
。
文摘
本研究概述了人类因素的挑战，这些挑战可能会影响到无人驾驶船舶未来的海岸控制中心。虽然商业无人运输还不存在，但值得考虑的是这个新兴的技术领域。如果没有桥梁和支持船员的系统，船只可以更轻，运载更多货物——这将增加收入和燃料效率。文献综述了各个领域的自主和远程操作，这些领域包括航空、林业、汽车、地铁系统、空间作战、军事和起重机，并与航海环境形成对比，作为识别潜在挑战的方法。被认为是最突出的问题包括信息过载,无聊,不幸在转换和传递,缺乏感觉的船,不断重新定位的新任务,延迟控制和监控,需要在当地知识和人类理解对象分化(例如,在区分help-seekers和海盗)。积极的方面，包括在恶劣的天气条件下，船员缺乏晕船和身体上的伤害，以及功能专业化的可能性。还考虑了潜在的交互和表示技术。总的来说，我们的研究为海岸控制中心设计提供了见解。我们建议控制中心应该反映敏捷的指挥和控制。这意味着，无人驾驶船舶应与全球支持网络相连，并能够为它们复制信息;视频和传感器数据可以直接传输。海岸控制中心应该有能力并且愿意主动与有人驾驶的船只和当局进行沟通。
copy;2015作者。爱思唯尔出版的帐面价值
由AHFE会议负责的同行评审。
关键词:人为因素;无人驾驶的船只;远程操作;监控
1.介绍
本研究的目的是对无人驾驶船舶的未来海岸控制中心(SCCs)所面临的人类因素挑战进行概述。商业无人驾驶船舶尚不存在，但值得考虑的是这个新兴技术领域。如果没有桥梁和支持船员的系统(如污水、电力和空调)，无人驾驶的船只就会变得更轻，运载更多货物——这将增加收入和燃油经济性。与船舶自主性有关的项目至少在芬兰(AAWA倡议项目)和EU-level (MUNIN项目)中取得进展。就我们所知，日本、英国和挪威也在采取主动行动。美国海军已经为小型军用船只开发了无人驾驶的解决方案[1]。
根据Sheridan[2]的说法，在远程操作(或远程操作)中，机器的操作是从一个远距离的位置操作的，从那里没有直接的人类感官接触到机器。在今天的远程操作解决方案中，人类操作者使用视频摄像机馈送、传感器和其他技术手段来接收关于远程操作机器及其环境的信息。特别是在危险和安全关键的环境中，利用远程操作来提高操作员的安全和经济效率。远程操作可以提高工作经验，提供更舒适和更安全的工作环境，避免灰尘、颤抖、噪音、极端温度、辐射或其他由机器或其周围环境引起的问题。实际上，已经开发了大量不同的远程操作应用程序，从远程挖掘[3]到空间操作系统[4]。
在航海船舶的情况下，远程操作可能意味着不同的东西取决于容器类型。首先，人们推测，在航行的跨洋阶段，这些船只可以是无人驾驶的，也可以进行远程监控[5]。在这种情况下，远程操作员不会直接看到船只，而是通过卫星连接监控船只。反过来，美国海军也展示了无人驾驶船只的使用，与有人驾驶的船只并肩作战[1]。这就是说，自治船只将从附近较大的船只或港口控制，以保护他们免受敌人的攻击。在此基础上，我们将重点讨论远航船舶远程航行的挑战。因此，监测将主要通过卫星连接和SCCs进行。
船只的操作方式是一个悬而未决的问题。自治船舶的三种控制类型分别是:波拉西、监狱和人类[5]。第一，间接控制，指在航行中更新航行计划;这可能是必要的，因为天气变化。第二，直接控制，指命令特定的机动，例如，在救援行动中给官员让路。第三，情况处理，是指绕过自治系统，即，舵和推进器由远程操作人员直接控制。
Porathe et al. [5] and Man, Lundh, and Porathe[6](2014)率先研究了无人驾驶船舶未来SCCs的基本功能和可能存在的问题。他们已经确定了SCC应该能够完成什么，以及可能的挑战是通过焦点小组访谈;受访者由航海专家和学生组成。总的来说，发现的功能可以列出如下:
1。监测航行和更新船舶路线;这包括在天气情况、航海交通和航行警告的情况下对船的位置。船只的航行和航行将通过几次监测。
在有人驾驶的船(位置、舵角、转弯速度、速度和视频在环境中传送的速度)中通常呈现给水手的信息的陈述和船舶路线可以被修改。
,如果需要的话。
2。监测船舶的健康状况和状况;这包括对船舶状况的各种技术方面的考虑，包括但不限于发动机健康和卫星通信信号状态。
3所示。与其他船舶通信;收听和回应电台和遇险频道必须在SCC上进行。
4所示。在上述所有情况下作出的决定;在考虑天气、船舶状况和维修需求、船舶交通、商业目标和其他问题时，SCC必须作出各种非自明的决定。
货物;这可以看作是一个具有挑战性的优化任务，而事件和其他意外情况可以。
不时出现;有人甚至考虑到，无人驾驶船只应该能够在事故情况下帮助其他船只。
所确定的挑战，依次可区分如下:
1。由于船的感觉减弱而引起的有限的情况意识。由于远程操作，船上没有任何身体感觉的摇晃和外观，即使通过摄像机传送，也只能提供有限的。
对条件的理解[6]。这意味着船的转向不能很容易地配置为跟随进入波的方向，这可能是在恶劣的条件下安全或至少更平稳的[5]。
2。由于船舶和船舶传感器的多样性，信息过载。SCC的工人也可以接触到。
许多信息以这样的方式，他们将不再有能力了解海洋的情况。有两个原因可以确定。首先，工人们可能会被压垮，因为他们必须照顾好几艘船而不是一艘;人类的错误可能会发生，尤其是当焦点集中的时候。
从一艘船驶向另一艘[5]。其次，因为这艘船的“自然”感觉是有限的。
在船舶的三维方向上，可以用可视化表示代替信息(基于陀螺仪的数据);然而，鉴于运营商的能力，这可能是压倒性的。
[6]。换句话说，用视觉指示代替船舶的身体感觉可能会带来信息超载的权衡。
3所示。由于对当地条件或语言问题的了解有限而导致的沟通挑战。这可能是一个问题，如果SCC覆盖了一个很大的地理区域，有大量的文化和语言变异[5]。的
SCC的工作人员可能不了解当地人，他们的目标，活动模式，甚至他们的语言，这在某些情况下可能是有问题的。
尽管已有研究，控制和监测无人驾驶船舶是一个新的研究领域。因此，全面考虑潜在的挑战和可能性是有益的。考虑到远程操作和远程监控已经在许多其他领域实现，一种有益的方法可能是考虑这些其他领域的发现和经验。
2。方法
本研究采用的方法是文献综述。这是为了确定在远程操作和远程监测领域的相关“人类因素挑战和机会”，这些领域在传统上更依赖于现场和直接(即:，非中介的)决策和操作。通过“人为因素挑战和机遇”我们的意思是问题相关的实践性、情境意识,可用性,用户体验,决策和/或社会的影响,也就是说,技术问题不直接影响前面的因素没有考虑(例如,长期可靠性或比较最优的解决方案在技术意义上)。相关领域首先是凭直觉选择的，其中包括:航空、汽车、集装箱起重机、森林收割机、军事、空间运营和地铁运输。
在这些领域进行了互联网搜索。搜索是没有结构和直观的，因为它很快意识到相关的信息可能来自不同的来源。然而，科学来源和谷歌学者是主要来源;在不同的组合(例如，远程操作、无人机、自治等)中输入相关关键字的域名被输入到搜索字段中。搜索包括简短的和快速的查看发现的文章的相关性。然后，考虑到无人运输的可能相关的问题被进一步考虑。
该领域的研究与考虑潜在的交互和表示技术密切相关。考虑了不同的行业和流量监控和过程控制任务，以及应用于这些任务的接口。
接下来，我们将通过对研究领域的研究，来探讨无人驾驶船舶的挑战和可能性。最后，我们还将讨论SCC操作的交互和表示技术。
3.1。航空
无人驾驶飞机系统(UASs)已经应用了一段时间，关于它们的研究似乎也对无人驾驶船有影响。首先，可以指出一些积极的方面。这些包括以下几点:
1。缺乏晕车。在飞机的远程操作中不存在各种航空医学问题，包括“气压伤和低氧、加速度、振动、热应力和空间定向障碍”。
与加速度相关[8,p. 12-13]。同样地，在无人驾驶的水上解决方案中也不存在晕船的问题。
2。功能专业化。UASs允许将专门知识分配给地理上分散的专家。一个专家团队可以处理不寻常的情况，而其他操作人员可以开发出优秀的技能，比如，
船舶的降落，即所有的专业知识都不需要局限于飞行船[8]。同样的道理也适用于无人驾驶的船只。
总的来说，当船触礁或转船时，船员不会晕船，也不会对船员造成身体上的伤害，无人驾驶的船只可能对恶劣的天气状况不那么敏感，而功能特殊的团队或个人操作人员则可以获得额外的安全。然而，UASs的一些问题也可以应用于无人驾驶的船舶操作。这些包括:
1。无聊。在一项研究中，92%的UAS运营商报告说“中度”到“完全”的无聊[9]。
2。在转机和交接期间发生的事故。在变更期间发生过几次意外事故。
这些事件是事件的直接或间接原因[10]。
3所示。缺乏车辆的感觉。在UAS的操作中，操作人员缺乏本体感受的线索来感受变化。
发动机振动的高度和变化，转速或发动机故障的指示变化[11]。同样，Porathe et al.[5]也注意到，在无人驾驶的船舶操作中缺乏“ship sense”，即缺乏身体上的理解。
船的方向与波浪和风的条件有关。
因此，船舶感觉的“默会性知识”可以被转移到海岸控制中心，包括发动机噪音的信息，以及天气状况对船舶航行方式的影响;这可能解决了无聊的问题，除了缺乏对船的感觉的问题，因为把各种各样的信息来源综合起来可能会带来一种有意义的挑战。
3.2。汽车
由于车载计算系统的增加，汽车驾驶任务的性质正在发生变化。计算机越来越多地使用诸如自适应巡航控制、车道保持和避碰等系统来处理与驾驶相关的任务。最终，这种类型的发展导致了驾驶员将逐渐从手动驾驶的任务中解脱出来;对自动化的监督将继续作为驾驶员的任务[12]。然而，自动驾驶汽车的引入也包括一些人类因素的挑战:
1。行为适应。在汽车驾驶行为适应中，经常使用智能系统的驾驶员感知风险较低，工作负荷较系统不频繁的用户低[13]。在航海
背景，类似地，行为适应现象可能意味着危险的低安全边际，因为远程操作人员在任何物理危险中都不存在。例如，如果两艘船的路径接近另一艘，操作人员可能会依靠系统来绘制无人驾驶船只的航线，这在技术上是正确的(考虑到传感器数据)，但在实际操作中是有风险的。
2。技能退化。由于对自动化的依赖和缺乏人工驾驶活动，技能退化可以发生[13]。这种现象也适用于航海环境。如果自动化和远程操作失败，那么。
必须是一个专业的团队，具备传统航海的能力。
3所示。需要深厚的地方知识。Wahlstrom等[14]研究了拉力车领域，以及远程监控，研究了拉力赛控制中心。他们的研究结果之一是专家们对当地的知识有所帮助。
显著地将帮助发送到集会轨道的正确位置;当地的专家们可以想象出救护车如何到达正确的地点，而不需要结束这场比赛。这对SCCs的含义是，它应该以经验丰富的专家的形式具有深厚的地方知识。
3.3。集装箱起重机
越来越多的集装箱码头开始采用自主和远程的集装箱搬运设备操作系统。更具体地说，远程集装箱起重机的操作被认为可以提高生产率和可持续性效益[15]。一个更安全的工作环境和更好的物理工效学可以提供远程操作解决方案。然而，这种环境的挑战包括:
1。不断地重新定位新的任务。远程容器操作人员不断地调整自己以适应新任务的需求(例如每30分钟从卡车的底盘上提升一个新容器)。
在传统的操作中，任务期限要长得多[16]。同样地，在传统的海上作业中，主要任务，如对接和航行，持续时间相对较长，通常一次只进行一次。在SCC，当监视各种船只时，不同任务的流量可能会非常大。
2。在基于视频的控制中对空间尺寸的恶化感。用于远程集装箱起重机操作的视频图像不允许立体视觉。它是用传统相机实现的。
由于在这种环境中对距离的评价至关重要[16]，因此发现了问题。在SCC设计中也应该考虑到这个问题。
3.4。林业
在未来，林业车辆可以由具有监督作用的操作员远程监控和控制。在森林环境中，自动驾驶的车辆必须要有一个避障和路线规划系统，它能够探测到所有障碍物的大小和范围，并在它们之间来回行驶，然后再在正确的道路上继续行驶。然而，在茂密的森林中，一些障碍，如灌木或小石块，不应避免，而只是被驱赶;这对自动化来说更加困难[17]。同样，对无人驾驶船舶的综合目标评估的需要也可能是一项重大挑战。应该避免一些物体，比如游泳者、小型载人船只或野生动物，而其他一些物体，如木头，则可以被忽略。对于计算机来说，冰况可能很难评估;SCC应该评估是否需要破冰船的帮助。
3.5。军事
军事活动包括各种领域的活动，如航空和航海。然而，在军事行动中也有一些特定的特征，对商业无人运输也有潜在的影响。
首先，从军事部门学习的问题可以是敏捷的指挥和控制，在其他方面，它指的是响应能力、灵活性、创造力和适应能力，以满足任务的需要。与此相一致的是，北约已经采用了基于效果的操作方法(EBAO)。这包括根据行动需要制定行动计划，而不是短期军事行动;这意味着任务可以由不同的行动者，例如军事、外交或非政府组织的代表，在几个级别上执行[18]。类似地，无人驾驶船和SCCs可以在海上和其他地方参
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