随着自动化和先进技术被引入交通系统,从下一代航空交通系统(称为 NextGen)到以智能交通系统为代表的先进地面交通系统,再到为太空探索而设计的未来系统,越来越需要有效地预测未来系统在辅助技术的要求下将如何容易出错。一种以安全和非侵入方式研究辅助技术对人类操作员影响的正式方法是使用人类性能模型 (HPM)。在提出、开发和测试复杂的人机系统设计时,HPM 起着不可或缺的作用。一种称为人机集成设计和分析系统 (MIDAS) 的 HPM 工具是 NASA 艾姆斯研究中心 HPM 软件工具,自 1986 年以来一直用于预测人机系统在各个领域的表现。MIDAS 是一个动态的集成 HPM 和模拟环境,有助于在模拟操作环境中设计、可视化和计算评估复杂的人机系统概念。本文将讨论一系列航空特定应用,包括用于为 NASA 航空安全计划建模人为错误的方法,以及用于评估 NextGen 操作的驾驶舱技术的“假设”分析。本章将最终提出用于评估辅助技术的复杂人机系统设计的预测 HPM 领域的两个挑战:(1) 模型透明度和 (2) 模型验证。
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