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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
人类因素在无人驾驶船舶作战中面临挑战——来自其他领域的见解。
Mikael Wahlstrouml;ma,*, Jaakko Hakulinenb, Hannu Karvonena, Iiro Lindborgc
摘要
这项研究概述了人类因素面临的挑战，这些挑战可能与未来的无人船舶岸上控制中心有关。虽然商业无人航运尚不存在，但值得考虑这一新兴技术领域。
如果没有桥梁和支持船员的系统，船只可能更轻，运载更多的货物 - 这会增加
收入和燃油效率。文章综述了各个领域的自主和远程操作，这些是航空、林业、汽车、地铁系统、太空作业、军事和起重机，并与海洋环境作了对比一种识别潜在挑战的方法。最重要的问题包括信息超载、无聊、在转换和换手期间发生意外，缺乏船只感觉，不断调整新任务，拖延控制和监督，以及人类对当地知识和对象差异的理解的需要（例如，区分求助者和海盗）。反过来，积极方面还包括对晕船的缺乏和物理伤害机组人员在恶劣的天气条件下工作，并有可能实现功能专业化。潜在的互动和表示技术也被考虑在内。总的来说，我们的研究为岸控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。这意味着无人船应该与全球相连支持网络并能够为他们复制信息;视频和传感器数据可以直接传输。岸边控制中心应该有能力并愿意主动与载人船只和当局沟通。
关键词：人为因素 无人船舶 远程操作 监控
1.介绍
本研究的目的是对可能涉及未来海岸的人为因素挑战进行概述无人船舶控制中心（SCCs）。商业无人航运尚不存在，但是值得已经考虑到这个新兴技术领域。没有桥梁和系统支持船员，如污水，电力和空调，无人驾驶的船只可能更轻，携带更多的货物 - 这将增加收入和燃油经济性。有关船舶自治的项目至少在芬兰正在取得进展（AAWA倡议项目）和欧盟层面（MUNIN项目）。据我们所知，日本，英国和英国、挪威也有持续的举措。美国海军已经开发出小型无人驾驶解决方案军船[1]。
根据Sheridan [2]，在远程操作（或远程操作）中，机器是从远处操作的，从机器上没有直接的人类感官接触。在当今的远程操作解决方案中，操作人员利用视频摄像头馈送，传感器和其他技术手段来接收有关信息遥控机器及其环境。远程操作特别用于危险和安全临界环境，以提高操作人员的安全性和工作的经济效益。远程操作可能会增强提供更宜人和更安全的工作环境的工作经验污垢、颤抖、噪音、极端温度、辐射或机器或其周围环境引起的其他问题。事实上，已经开发了大量不同的遥控操作应用程序，从远程开采[3]空间操作系统[4]。
在航海船只的情况下，远程操作可能意味着不同的事情取决于船只类型。第一，据推测，这些船只可能在无人驾驶和远洋监控期间进行远程监控远航[5]。在这种情况下，远程操作员不会直接看到船只，但会监视船只通过卫星连接。反过来，美国海军也展示了使用无人艇，与载人船并行操作。这就是说，自主船舶将由较大的船舶或港口进行控制为了保护他们免受敌人袭击。在本文中，我们将重点讨论偏远地区的挑战远距离航行的船舶操作。因此，监测主要通过卫星进行连接和SCCs。
船舶的运营方式是一个悬而未决的问题。三类自主控制Porathe，Prison and Man [5]将船舶加以区分。首先是间接控制，是指更新航程在航行期间计划;例如，由于天气的变化，这可能是必要的。其次，直接控制，指的是要求特定的演习，例如在救援行动中让官员让路。三是情况处理，指绕过自治系统，即舵和推进器将由操纵者直接使用用遥控器远程控制。
Porathe等人[5]和Man，Lundh和Porathe [6]（2014年）在研究基本功能和开发方面都于领先地位未来无人驾驶船舶SCC可能遇到的问题。他们已经确定SCC的方法应该能够完成，焦点小组采访可能面临的挑战是什么？该受访者由航海专家和学生组成。总的来说，可以找到列出如下的功能：
①监测航程并更新航线。这包括跟踪天气情况，海上交通和航行警告对船舶位置。船只的航行和航行将通过多种方式进行监测，这些信息是通常为载人船只提供的信息（位置，舵角，转速，速度和环境视频输入）以及船舶如果需要的话，可以即时修改路线。
②监测船舶的健康和状态。这包括考虑船舶状况的各种技术方面，包括但不限于发动机健康和卫星通信信号状态。
③与其他船舶通信。收听和回应无线电和遇险频道将不得不在SCC完成。
④鉴于上述所有决策。SCC在考虑诸如天气，船舶状况和维护需求，船舶交通，商业目标和货物等问题时将不得不作出各种不言自明的决定;这可以被看作是一项具有挑战性的优化任务，而事件和其他意外情况可能会不时出现; 人们甚至考虑过[7，p。 21]无人船舶应该能够在事故情况下帮助其他船舶。
反过来，所确定的挑战可以区分如下：
①由于船舶意识降低而造成的局势意识有限。由于遥控操作，没有实际感觉，即使通过摄像头进行通信，船摇摆和外观也只能提供有限的信息[6]。这意味着船舶转向不能轻易配置为遵循入射波的方向，这在苛刻的条件下可能是必要的，以确保安全或至少更平稳的驾驶[5]。
②由于多艘船舶和船舶传感器造成的信息过载。SCC工作人员可能会暴露于太多的信息，以至于他们不再有能力了解海上情况。有两个原因可以确定。首先，工作人员可能很容易被压倒，因为他们必须照顾好几艘船而不是一艘船，因而人为错误可能会发生，特别是当焦点时从一艘船驾驶到另一艘[5]。其次，由于船只的“自然”感觉有限，因此信息可以用船上三维方向上的视觉表示来代替（基于基于陀螺仪的数据）;然而，鉴于运营商的能力，这可能是压倒性的[6]。换句话说，用视觉指示代替船的身体感觉可能伴随着信息超载的折衷。
③由于对当地条件或语言问题的了解有限而引发的交流挑战。如果SCC覆盖大量文化和语言变异的大型地理区域，这可能会成为问题。该SCC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，哪一个在某些情况下可能会有问题。尽管有这些现有的研究，控制和监测无人船舶是一个新的研究领域。因此，综合考虑潜在的挑战和可能性将是有益的。鉴于遥操作和远程监控已经在其他各个领域得到实施，是一种有益的方法可以考虑这些其他领域的发现和经验。
尽管有这些现有的研究，控制和监测无人船舶是一个新的研究领域。因此，综合考虑潜在的挑战和可能性将是有益的。 鉴于远程操作和远程监控已经在其他各个领域得到实施，考虑其他领域的发现和经验可能是有益的方法。
2.方法
本研究仅仅在文献中应用。这样做的目的是为了确定远程操作和远程监控领域的相关“人为因素挑战和机遇”，这些领域传统上更依赖于原地和直接（即非介导）的决策和运营。这样做的目的是为了确定远程操作和远程监控领域的相关“人为因素挑战和机遇”，这些领域传统上更依赖于原地和直接（即非介导）的决策和运营。这是为了确定相关的“人为因素的挑战和机遇”在“人为因素挑战和机遇”中，我们指的是从实用性，情景意识，可用性，用户体验，决策制定和/或社会影响等角度来看相关的问题。没有考虑到不直接影响前述因素的技术问题（例如，长期可靠性或技术意义上最优解决方案的比较）。首先直观地选择了相关领域，其中包括：航空，汽车，集装箱起重机，森林收割机，军事，太空作业和地铁运输。
在这些领域进行了互联网搜索。搜索是非结构化和直观的，因为很快就意识到相关信息可能来自各种来源。然而，科学资料和Google学者是主要来源;搜索字段中输入了具有各种组合的相关关键字的域名（例如，遥控操作，无人机，自主等）。搜索包括简短和快速查看找到的文章的相关性。然后考虑无人值班航运的可能相关性，并进一步考虑。
本研究是在考虑潜在的交互和表示技术的情况下并行完成的。考虑了来自工业和交通的不同类型的监控和过程控制任务，以及接口应用于这些任务。
接下来我们将通过考虑所研究的领域来确定无人航运的挑战和可能性。最后，我们也将很快讨论SCC操作中的交互和表示技术。
结果与讨论
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- 航空
无人驾驶航空器系统（UAS）已经应用了一段时间，有关这些系统的研究似乎也对无人船有影响。首先，可以注意到一些积极的方面。这些包括以下内容：
①缺乏晕动病。航空器远程操作中不存在各种航空医学问题，包括“气压伤和缺氧，加速度，振动，热应力以及与加速有关的空间迷失方向”[8，p。 12-13]。同样，无人水上解决方案中可能不存在晕船问题。
②功能专业化。 UAS允许将专业知识分发给地理上分散的专家。一个专业团队可以处理不常见的情况，而其他操作员可以在船舶着陆等方面发展出色的技能，即所有的专业知识都不需要限制在飞行船上[8]。类似的推理适用于无人船舶。
总体而言，由于当船舶严重晃动或旋转时不会出现晕船或物理损伤问题，无人船舶可能对恶劣的天气条件不太敏感，并且通过功能专业团队或个体操作员可以实现额外的安全。但是，UAS的一些问题也可以适用于无人船舶作业。这些包括：
①无聊。在一项研究中，92％的UAS运营商报告了“中等”到“全部”的无聊指数[9]。
②转换和切换过程中的错误。在UASs发生转换或切换期间发生了几起事故，这些事件一直是事件的直接或间接原因[10]。
③车辆感觉不足。在UAS操作中，操作员缺乏本体感受提示，感受到高度变化和发动机振动变化，速度或发动机故障指示变化[11]。同样，Porathe等人[5]已经注意到无人驾驶船舶操作缺乏“船舶意识”，也就是缺乏对船舶的理解船舶方向与波浪和风况有关。
因此，船舶感觉的“隐性知识”可以转移到岸上控制中心，其中包括发动机噪音和天气条件对船舶操纵方式感受的感受的信息;这可能解决无聊问题除了船舶感觉不足的问题之外，还有其他方面的结合不同来源的信息可理解地可能带来有意义的挑战。
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- 汽车
随着车载计算系统的增加，汽车驾驶任务的性质正在发生变化。计算机越来越多地采用自适应巡航控制，车道保持和避撞等系统来照顾与驾驶有关的任务。最终，这种类型的发展会导致驾驶员将会遇到的情况逐渐从驾驶的人工任务中解脱出来;对自动化的监督仍然是驾驶员的任务[12]。然而，自动驾驶汽车的引入也包括几个人为因素的挑战：
①行为适应。在汽车驾驶中，行为适应意味着经常使用智能系统的驾驶员比系统的不常使用者感知风险更低，工作量更低[13]。在航海方面，有些类似地，行为适应现象可能意味着危险的低安全裕度，因为远程运营商本身并没有身体上的危险。例如，如果两艘船的通道相互靠近，操作员可能依赖系统以无边界的方式绘制无人船的航线，这在技术上是正确的（鉴于传感器数据），但实际上是有风险的。
②技能退化。由于依靠自动化和缺乏手动驾驶活动，技能可能会降低[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，则必须有一个专业团队，具备传统航海能力。
③需要深刻的本地知识。与拉力赛汽车领域以及远程监控相关，Wahlstrouml;m等人。[14]研究了拉力赛控制中心。他们的一个发现是，具有当地知识的专家帮助他们在拉力赛正确的位置提供帮助;在当地的专家可以想象出如何救护车可以到达正确的位置，而不需要结束比赛。这对SCC的意义在于它应该以经验丰富的专家的形式拥有深厚的本地知识。
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- 集装箱起重机
越来越多的集装箱码头正在采用自动和远程的集装箱装卸设备操作系统。更具体地说，远程集装箱起重机操作被认为可以提高生产率和可持续发展效益[15]。远程操作解决方案可提供更安全的工作环境和更好的物理人体工程学。但是，这种环境中的挑战包括：
①不断调整新任务。远程集装箱操作员不断地重新定位自己以小的间隔（例如每隔30秒从卡车的底盘提起一个新集装箱）的需求，而在传统操作中，任务持续时间要长得多[16]。同样，在传统的海上作业中，对接和远航等主要任务持续时间相对较长，通常一次一个地进行。在SCC，当监测各种船舶时，不同任务的流量可能会很大。
②基于视频馈送的控制中空间维度的恶化。应用于远程集装箱起重机操作的视频图像不允许使用立体视觉（即使用传统的摄像头技术来实现），因为在这种环境下对距离的评估是至关重要的[16]。这个也是在SCC设计中也应考虑到问题。
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- 林业
未来，林业车辆可以由具有监督作用的操作员进行远程监控和控制。在森林环境中的自动驾驶车辆应该包括避障和路线规划系统，其能够检测所有障碍物的大小和范围，在它们周围（或之间）转向，然后再次继续在正确的路线上。但是，在茂密的森林环境中，不应避免一些障碍物，如灌木丛或小石头，而是简单地驱赶;这对于自动化而言要困难得多[17]。同样，对综合对象评估的需求可能是无人船舶的主要挑战。一些物体，如游泳者，小型载人船或野生动物应该避免，而其他物体，如木材原木可以忽略。冰情可能难以评估计算机; SCC应评估是否需要破冰帮助。
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- 军事
军事活动需要各种领域的活动相结合，例如航空和航海。然而，军事行动有一些具体特点，对商业无人航运也有潜在影响。首先，从军事领域学到的
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