期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
自动化信任和依赖对航空安全的危害及其改进 被引量:9
1
作者 王新野 李苑 +1 位作者 常明 游旭群 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第9期1614-1622,共9页
自动化系统在现今航空业中得到了广泛应用,然而复杂的自动化系统的引入产生了新的失误模式,使航空人因安全问题变得更加突出。受多种因素影响,操作者在与自动化系统的交互过程中并不总能达到适度的信任校准水平。非适度自动化信任和依... 自动化系统在现今航空业中得到了广泛应用,然而复杂的自动化系统的引入产生了新的失误模式,使航空人因安全问题变得更加突出。受多种因素影响,操作者在与自动化系统的交互过程中并不总能达到适度的信任校准水平。非适度自动化信任和依赖引发了严重的航空安全事故。值得欣慰的是,以人为中心的自动化显示设计和训练能够将非适度自动化信任和依赖调整到适度状态。 展开更多
关键词 自动化信任 自动化依赖 人-自动化交互 航空安全
下载PDF
两起波音737 MAX空难的致因分析:基于人—自动化交互的FLAP模型
2
作者 王新野 王朔 +1 位作者 林靖康 杜磊 《应用心理学》 CSSCI 2024年第6期483-494,共12页
两起波音737 MAX飞机坠毁事故的调查认为,MACS存在致命设计缺陷是导致两起空难的直接原因。MACS的运行逻辑及其行为脱离了机组对波音737系列飞机操控系统的理解,因此两起空难是典型的人—自动化交互失败的案例。FLAP模型有助于研究者以... 两起波音737 MAX飞机坠毁事故的调查认为,MACS存在致命设计缺陷是导致两起空难的直接原因。MACS的运行逻辑及其行为脱离了机组对波音737系列飞机操控系统的理解,因此两起空难是典型的人—自动化交互失败的案例。FLAP模型有助于研究者以自上而下的、通用化的方法来模拟现今商业运输飞机中与自动化系统相关的问题,利用FLAP模型可以逆向回溯两起空难的成因:除了MACS设计不良之外,波音公司和FAA未遵守航空安全文化是造成两起事故的深层次原因。 展开更多
关键词 波音737 MAX 人—自动化交互 FLAP模型 系统设计 航空安全文化
下载PDF
任务复杂度对自动化意识的影响 被引量:3
3
作者 刘鹏 吕曦 李志忠 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期3678-3686,共9页
现代飞机驾驶舱的高度自动化容易导致飞行员对自动化的自满和依赖,进而降低飞行员的自动化意识。自动化意识失效是飞机事故征候和事故的主要影响因素之一。通过研究任务复杂度对自动化意识的影响以及自动化意识失效的原因后发现,高复杂... 现代飞机驾驶舱的高度自动化容易导致飞行员对自动化的自满和依赖,进而降低飞行员的自动化意识。自动化意识失效是飞机事故征候和事故的主要影响因素之一。通过研究任务复杂度对自动化意识的影响以及自动化意识失效的原因后发现,高复杂度任务下的自动化意识失效概率显著高于低复杂度任务,对自动化的注意力分配不足和自动化自满是高复杂度任务下自动化意识失效的两个主要原因。研究表明,在高负荷阶段,如果自动化失效,人难以在短期内发现自动化失效和作出有效响应。因此,增强自动化意识是维持航空安全的重要保障。 展开更多
关键词 复杂度 人与自动化交互 自动化意识 自动化自满 航空安全
原文传递
Longitudinal bicyclist,driver,and pedestrian perceptions of autonomous vehicle communication strategies
4
作者 Nicholas N.Ferenchak 《Journal of Traffic and Transportation Engineering(English Edition)》 EI CSCD 2023年第1期31-44,共14页
We sought to better understand how autonomous vehicle(AV)communication strategies impact human road users’perceptions.More specifically,we explored the impact of different external human-machine interface(eHMI)design... We sought to better understand how autonomous vehicle(AV)communication strategies impact human road users’perceptions.More specifically,we explored the impact of different external human-machine interface(eHMI)designs on task load,comfort,trust,and acceptance.To accomplish this,we created virtual reality(VR)scenarios where human participants interacted with AVs in biking,driving,and pedestrian simulators.Participants were brought back after initial testing to explore acclimation and learning effects.eHMI designs included a text-based grille eHMI,a text-based roof eHMI,a text-based driver-side door eHMI,anon-textual LED windshield strip eHMI,and a non-textual side mirror arrow eHMI.The presence of an eHMI was the strongest positive predictor of comfort,trust,and acceptance outcomes in the statistical models when controlling for all other variables.There was a clear divide between text-based eHMIs and non-text eHMIs with text-based eHMIs experiencing better perception scores.The LED Windshield experienced the worst perception scores.There were perception acclimation effects detected which were most notable for task load(which decreased over time)and comfort(which increased over time).Perception scores for the different eHMI designs tended to cluster over time.However,the acclimation effects had less of an impact than the presence of an eHMI.Perception outcomes had weaker relationships with participant characteristics than with AV characteristics.Results suggest that eHMI presence and design,AV behavior,and acclimation are most impactful in terms of perceptions. 展开更多
关键词 Vehicle automation Communication human-automation interaction Technology acceptance Virtual reality
原文传递
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部