王佳珂　牛亚峰　薛澄岐

摘要：无人机技术经过数十年的发展已相当成熟，近几年以大疆为代表的民用无人机发展更是迅速。然而民用无人机的快速发展也带来了一系列问题，由于民用无人机控制界面复杂，对操控人员的要求较高，导致无人机事故率居高不下，对人身安全与财物安全造成了安全隐患。研究者提出通过融合生理评测技术的无人机控制界面研究方法，进一步提升界面用户体验，从而降低无人机事故发生率。

关键词：无人机 控制界面 生理评测

中图分类号：V279+.2 文献标识码：A

文章编号：1003-0069（2018）03-0154-02

引言

无人驾驶飞机简称“无人机”，英文缩写为“UAV'，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，按照应用领域可分为军用无人机与民用无人机。随着GPS技术、陀螺稳定系统和无线数据传输系统等一系列技术的成熟，无人机近几年发展异常迅速，尤其是以大疆为代表的民用无人机。

一、无人机的发展与挑战

（一）民用无人机的快速发展

1916年9月12日，第一架无人驾驶飞机在美国试飞，在随后的数十年，无人机技术在军用及民用领域不断发展。尤其在近几年，航拍技术的成熟促使民用无人机行业的发展迎来了新的一轮爆发。随着无人机市场从兴起到普及，根据数据公司IDC的信息预计未来5年复合增长率将达到68%，到2019年市场规模将达到300万台，其中以大疆为代表的多旋翼无人机是主流。随着无人机的民用化与商业化，无人机的使用环境与操作功能也变得更加多样。无人机已应用在农业、测绘、灾难救助、视频拍摄等多个领域，其背后所蕴藏的商业价值仍旧有很大的挖掘空间。

（二）无人机所面临的挑战

然而，在无人机技术高速发展中蕴藏的不仅是商机，还有频发的事故。（如图1）所示，无人机的事故率远远高于民航与军用飞机。在无人机早期阶段，无人机事故的主要原因是机电故障，而随着技术的成熟与制造工艺的进步，人为错误逐渐成为了无人机事故的主要因素。人为错误又可以细分为错误操作类与违反规定类，操作错误通常是决策上的失误，感知错误以及操控技能的不成熟。

随着无人机的民用化与商用化发展，无人机的飞行环境也发生了改变，从高海拔到低海拔，产生了更多障碍物与环境之间的交互，形成了错综复杂的三维飞行环境信息，这无疑增加了使用者的操作难度。因此，关注操控者的认知负荷与态势感知，将操作界面元素合理有序地排布在民用无人机的小尺寸屏幕中，以更加高效顺畅的方式呈现给操控者，并进一步简化无人机的使用操作，优化提升用户体验，实现无人机安全高效地飞行，则成为了民用无人机设计的一个研究重点。

二、无人机控制界面研究

目前，国内外对于无人机的研究集中在控制系统、信号传输技术等方面，其研究对象绝大多数都是军用作战及侦查类无人机，而民用无人机的界面研究开发基本是由民用无人机厂商完成的，关于民用无人机界面研究文献并不多见。张玉刚归纳总结了无人机界面设计准则，情感感知影响因素以及人机功能分配理论。针对无AMI，地面控制系统（Ground Control 5ystem，GCS）的特点对人机界面包括框架、布局、色彩、符号等进行了设计。丁霖介绍了中美两国无人机系统人机交互界面的发展现状，在此基础上提出了未来人机交互界面中需要大力研究显示要素、显示形式、显控布局等关键技术，并提出对我国开展相关工作的对策建议，对无人机系统人机交互界面的设计发展起到了牵引作用。冯震等人正对旋翼机的控制复杂性设计了一套地面控制站系统，可进行航及设定和任务规划，存储于回放航拍记录，并通过旋翼无人机虚拟模型和视频图像的融合处理，实时显示飞机飞行姿态、位置及运行状态，实现了小型无人机的超视距遥感，使其具有直观、形象的良好操控性能。Justin Menda等人通过近红外光谱这种实时无伤的脑成像技术实时监控操控者控制无人机过程中的大脑活动，用于加强无人机操控员培训，无人机页面评估以及开发。NicolasIs]等人針对控制小型无人机（重量低于1千克）群的地面控制界面（Ground Control Interface，GCI）就安全性与操控难易度进行评估，提出GCI的一系列必要特征，并开发了一套GIC扩展，用于减少无人机部署时间，最大程度扩展任务时间，解决目前无人机续航不足的问题。张天航等人介绍了旋翼式无人机的大体分类、技术组成、应用领域、发展现状，并预测了旋翼式无人机未来的发展趋势。KWANGSU CHO通过两个实验对无人机的用户操控界面可用性作出评价，识别基于不同心智模型的操控性能的差异，结果显示以飞行员为中心的控制器具有更高的表现。

三、融合生理评测技术的界面评价方法

对于无人机界面的用户体验评估，常用的方法可分为两大类：主观评估方法与客观评估方法，进一步细分后的评估方法有：用户测试、问卷调查、专家访谈、启发式评估、认知过程走查、用户模型、绩效评估、生理测量等。其中，上述用户测试等方法是从主观态度层面来把握产品的可用性，而绩效评估和生理评测则更为客观和理性。相比绩效评估，生理测评更多依赖于生理测量设备，但也提供了更高的信度与效度，随着生理测量技术的发展，越来越多的研究人员将生理评测方法应用到界面用户体验研究中。

在生理测评方法中，皮肤电导、心率和心率变化、眼动追踪以及脑电技术在界面评估中具有较为广泛地应用于较高的评估价值。皮电是用户体验中测量情绪唤醒度的有效指标，相比其他生理指标采集更加方便且价格便宜，因此在实际应用中使用比较广泛。皮电在应用于用户体验研究时，通常会结合其他生理指标以及主观评价方法。柳沙等人采集被试观看不同外观的座椅的皮肤电信号，并结合主观问卷，发现在70%以上的情况下，皮电明显升高的座椅方案与主观问卷中偏好的方案相吻合。

心率在用户体验研究中能够反映被试的情绪体验，心率的升高或者降低都代表情绪的变化；心率的变化则对用户的心理负荷更为敏感，随着任务负荷的增加而逐渐减小。相比皮电，心电测量具有更高的时间分辨率，但也存在一定的局限性，例如，心率变化无法反映情绪的类型，积极的情绪和糟糕的体验都会引起心率的变化，因此心电指标通常会结合其他指标共同解释实验结果。谭征宇等人通过测量心电、皮电反应数据，结合情绪量化表，发现心率在被试浏览网页与静息之间有明显变化，其代表了用户在浏览网页期间有情绪变化，再结合皮电与情绪量表打分结果，进一步探究不同图版率的网页对于用户体验的影响。

在用户与界面的交互方式中，视觉是比较直接的通道，因此眼动追踪是比较有效的界面评价方法。眼动追踪设备可以采集用户在界面中的注释时间、注视频率，视觉轨迹等，这些数据经过分析量化后可以用来评价界面的用户体验。谢伟等人基于无意识认知理论，测量被试对两种电饭煲界面的首次注视时间、视觉热点图、瞳孔大小等，结合行为绩效评估与主观问卷，对电饭煲界面改良设计效果进行评估。

脑电技术的诞生，使得连续监测任务执行过程中的心理负荷成为可能，从而更加精确地反馈人机交互状态。脑电数据可用于指征工作负荷和情绪体验的变化，随着工作负荷的增加，α波的功率谱密度减小，而前额叶的β波则随之增大，随着工作记忆负荷的增大，前额叶的e波的功率谱密度也随之增大。王海玮等人开展了包括单一、主要、白天、夜间四类模拟驾驶实验，并在实验中收集驾驶员脑电、心电、皮电等数据，以脑电β波功率谱值、脑电β/α比值及脑电δ波功率谱值来表达驾驶员在驾驶过程中的情绪状况与认知负荷。

上述研究都已证明了生理评测在用户体验研究方面的应用价值，尤其是用户的情绪体验与认知负荷方面。但是单个生理指标往往对于解释实验结果缺乏说服力，如心率、呼吸、皮电等并不能区分不同的情绪类别，只能反映生理唤醒水平，因此研究者通常会选取多个生理指标，并结合主观问卷来进行用户体验研究，这也对多指标的整合与数据分析提出了更高的要求。

四、适用于民用无人机界面的研究方法

军用无人机界面主要是通过在实验室环境内的模拟飞行任务来进行，然而目前民用无人机与军用大型无人机在控制方式上差别很大，民用无人机的使用场景通常在户外，操控人员通过控制器与手机/平板点触控制无人机，而军用大型无人机一般通过地面控制站来进行操控；在屏幕尺寸上，民用无人机通常采用手机、平板电脑或控制器内置屏幕，相比之下民用无人机控制界面的屏幕小很多。因此，现有的实验室模拟飞行并不能很好地还原民用无人机控制场景，需要一种新的无人机界面研究方法。

由于无人机控制具备一定的难度，目前民用无人机厂商为了训练新手飞行員纷纷提供了模拟飞行应用，如大疆公司开发的APP“DJIGO”中的模拟飞行功能（如图2），该功能下的控制界面与真实的控制界面基本一致。结合该功能，研究者提出通过眼动、皮电等指标揭示认知过程中的认知负荷，记忆能力等指标，结合绩效评价指标，建立较为完善的无人机控制界面可用性评价体系。具体操作为：在实验室中进行模拟飞行，配合头戴式眼动仪与皮电、心电测试装饰，（如图3）所示，相比传统的计算机模拟飞行更加接近真实场景与操作，对控制界面的评估也能够更加准确。通过皮电、心电设备获取用户在模拟飞行任务中各个阶段（起飞、巡航、降落等）的生理参数，从而分析比较各个阶段中用户的精神负荷；利用眼动追踪研究获取用户在无人机控制界面上的视觉轨迹以及对于界面中各个元素的关注度，例如低电量警告能否及时被用户所感知，并结合主观问卷调查，对界面整体及局部元素做出用户体验评估。

结语

民用无人机的快速发展同时也带来了安全问题，无人机的操控复杂性是主要原因。现有的无人机界面研究都集中在军用无人机领域，为了提高民用无人机界面的可用性，降低操控难度，研究者提出了融合眼动、皮电等生理评测技术的无人机控制界面评估方法，致力于建立完善的界面评估体系，提升无人机界面可用性，降低事故概率。