目的:研究旨在开发一种更好的听觉警报设计,以提高空中交通管制员的态势感知能力。方法:参与者是七十七名合格的空中交通管制员。实验在爱尔兰航空局位于香农和都柏林的空中交通管制操作室进行。参与者被告知试验与 COOPANS 空中交通管制有关。使用两个受试者间因素(警报设计和经验水平)进行方差分析,以分析 ATCO 对三个关键事件的响应时间。使用 Bonferroni 检验对响应时间的平均差异进行事后分析。结果:在 STCA、APW 和 MSAW 中,ATCO 对声音警报和语义警报的响应时间存在显著差异。管制员的经验对 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应时间没有显著的主效应。此外,警报设计和经验水平对 ATCO 对 STCA、APW 和 MSAW 的响应时间没有显著的相互作用。结论:结果表明,COOPANS ATM 系统中部署的声音警报为 ATCO 提供了 1 级态势感知,而语义警报不仅为感知警报提供 1 级态势感知,还提供 2 级和 3 级态势感知,以帮助 ATCO 了解关键事件,从而制定更合适的解决方案。因此,以人为本的语义警报设计可以显著加快 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应。此外,语义警报可以通过加快新手和经验丰富的空中交通管制员的响应时间来缓解专业知识差异。
车辆中的障碍物检测依赖于高级传感器技术来识别和监视车辆周围环境中的对象,从而提高安全性并启用诸如自主驾驶之类的功能。关键传感器包括超声波传感器,这些传感器使用声波进行短距离检测和雷达(即使在不利的天气条件下,也采用了中等至远程障碍物识别的无线电波。LIDAR使用激光脉冲创建精确的3D地图,提供高精度,但成本更高。摄像机捕获视觉数据,以识别对象识别和上下文理解,尽管它们的效果可能会下降较差的照明或天气。红外传感器检测热签名,帮助夜视和行人检测。现代车辆通过传感器融合整合了这些技术,结合了来自多个来源的数据,以提供全面可靠的环境视图。应用程序包括用于避免碰撞的高级驾驶员辅助系统(ADA),自动化紧急制动和自动导航。尽管诸如不利条件下传感器限制以及高度计算需求的挑战,但AI的进步,成本效益的LIDAR和车辆到所有设施(V2X)的通信正在推动障碍物检测系统的未来,使车辆更加明智,更安全。
许多受身体挑战的人面临着自由操纵的问题。椅子是最常见的设备,习惯于为身体挑战的人提供质量。但是,今天可用的大多数椅子,尤其是廉价的手动椅子,都需要人力援助才能四处走动。即使对于电动机椅,仍然需要用户的帮助才能使用控制器或按下按钮,以管理电动电动椅的运动。失去了手或有问题的人(例如脊髓灰质炎患者)似乎没有准备好驾驶椅子运动的许多用户。因此,他们本身无能为力。为了解决这个问题,其他建设性的方式是通过损害大脑来专门控制椅子的动作。这项技术可以使大多数人能够自行浏览椅子。因此,这可能会带来特别高的影响,尤其是对受挑战的人。
摘要:随着无人飞行器的流行,由于操作员的注意力不集中引起的事故数量增加了。为了防止此类事故,操作员应保持注意力状态。然而,对基于脑部计算机界面(BCI)的系统进行了有限的研究,该系统具有警报模块,用于操作员注意无人机的注意力。因此,我们引入了一个检测和警报系统,该系统通过使用操作员的脑电图信号来防止无人驾驶汽车操作员陷入注意力不集中的状态。提出的系统由以下三个组件组成:一个信号处理模块,该模块收集和预处理操作员的脑电图信号,一个不重要的检测模块,该模块确定了不关注意状态的状态,该模块是否基于预处理信号出现,并在预先处理的信号中,以及终于,在验证模块的情况下,将刺激刺激为操作机构,以指示操作员在进行操作机构。通过使用现实世界数据集评估性能的结果,这表明,提出的系统成功地促进了在评估数据集中恢复操作员注意力的恢复,尽管由于少量的主体,无法确定统计学上的重要性。
2021年3月19日,布兰登·罗伯茨先生执行主任,规则制定办公室指定联邦咨询委员会联邦咨询委员会联邦航空管理局800 Independence Avenue,SW Washington,DC 20591 RE:航空电子系统协调工作组 - 推荐报告;低能源向亲爱的罗伯茨先生提醒,2021年3月18日,航空规则制定咨询委员会(“ ARAC”)一致投票接受最终的建议报告(“报告”),该报告由低能警报提交了航空系统系统协调工作组(“ ASHWG”)。您知道,ASHWG的工作是提高航空安全性的重要组成部分。ARAC要感谢主席,Clark Badie先生,AHSWG成员以及运输飞机和发动机小组委员会(“ TAE”)的工作以及对本报告制定的承诺。此外,我们感谢提交此类详细报告的提交,包括建议的监管和支持指导语言,尤其是考虑到在虚拟环境中开会的挑战。代表ARAC成员,请接受ASHWG的建议报告,并提交相关计划办公室以供考虑和实施。请随时与我联系。非常感谢。真诚的你,
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