JP2009503664A - 乗り物に乗っている操縦者とその環境の間のインターフェイスをモデル化する方法とシステム - Google Patents

Abstract

本発明は、乗り物に乗っている操縦者とその環境の間のインターフェイスのモデルを決定する方法であって、- その乗り物のインターフェイスの構成要素を表現する第1のタイプの情報と、操縦者がインターフェイスのその構成要素の利用に関して持っている知識を表現する第2のタイプの情報とからインターフェイスのモデルを作成するステップ（E1）と、- 操縦者とインターフェイスの構成要素が相互作用するときに導かれる少なくとも1つの人間活動を表わすデータを、少なくとも1つのデータ取得装置を用いて取得するステップ（E2）と、- このようにして取得したデータを分析するステップ（E3）と、- そのデータの分析結果に基づいてインターフェイスのモデルを調節するステップ（E4）とを含むことを特徴とする方法に関する。

Description

本発明は、乗り物に乗っている操縦者とその操縦者の環境の間のインターフェイスのモデルを決定する方法とシステムに関する。

さまざまな分野（航空、自動車、航海など）において、空中交通手段、地上交通手段、海上交通手段を使用（操縦または運転、飛行または航行、通信、環境の監視、システムの管理などを）するには、インターフェイスとして複数の構成要素を備える計器パネルを必要とする。

対象とする乗り物の操縦者、すなわちインターフェイスの諸構成要素の利用者は、自分の仕事をうまく実行するため、インターフェイスのその諸構成要素が実行する機能と、その諸構成要素が供給する情報と、インターフェイスのその諸構成要素との関係で遂行すべき一連の活動（手、目、耳の活動）を記述した手続きとを完全に知っていなければならない。

したがって乗り物を操縦しているとき、操縦者と、その乗り物に搭載されているインターフェイスの諸構成要素との間の相互作用が非常に重要であり、多くの注目を集める対象となっていることがわかる。

したがって、例えばインターフェイスの既存の構成要素を改良したり、新しい構成要素を考案したり、飛行手続きを改良したり、インターフェイスの複数の構成要素相互間の配置を改善したりするため、この相互作用を新しくかつ効果的な方法で評価できると興味深いであろう。

そこで本発明は、乗り物に乗っている操縦者とその環境の間のインターフェイスのモデルを決定する方法であって、
- その乗り物のインターフェイスの構成要素を表現する第1のタイプの情報と、操縦者がインターフェイスのその構成要素の利用に関して持っている知識を表現する第2のタイプの情報とからインターフェイスのモデルを作成するステップと、
- 操縦者とインターフェイスの構成要素が相互作用するときに誘導される少なくとも1つの人間活動を表わすデータを、少なくとも1つのデータ取得装置を用いて取得するステップと、
- このようにして取得したデータを分析するステップと、
- そのデータの分析結果に基づいてインターフェイスのモデルを調整するステップとを含むことを特徴とする方法を目的とする。

インターフェイスのモデルは、操縦者-技術的システムという2つの要素に基づいて作成され、システムを表現する技術的情報だけに基づいて作成されるのではない。そのため、非常に信頼性のあるモデルを、乗り物に乗っている操縦者とその環境（特に乗り物のインターフェイスの構成要素）の間の相互作用を特に表現する互いに構造化された情報群に基づいて構築することができる。

操縦者の視線の動き、および／または、操縦者の挙動、および／または操縦者の声、および／または操縦者の生理的反応を表わすデータがインターフェイスの構成要素と関係づけて記憶されていて、そのデータの意味づけがなされているおかげで、インターフェイスに関してあらかじめ作成されたモデルを豊かにし、したがってそのモデルが表わすべき状況に最も近くなるように調整することができる。

例えば、インターフェイスの構成要素の機能異常を検出すること、インターフェイスの新しい構成要素を評価すること、インターフェイスの1つの構成要素がいくつかの情報を供給するかいくつかの機能を保証すべきであると決めること、インターフェイスの新しい構成要素が所定の1つまたは複数の機能を実現できると特に有用であろうと決めることができる。

1つの特徴によると、2種類の情報、すなわち技術が元になった第1のタイプの情報と、人間が元になった第2のタイプの情報とが、同じ構成で、操縦者-技術的システムが対称になった構造のダイナミック・データベースに供給される。

2種類の情報が常に同じ1つの形式で供給される限り、これら情報の処理における時間と効率、したがってモデルの作成における時間と効率に関して利益がある。

1つの特徴によれば、2種類の情報は、同じ多因子認知モデルに従って構成される。

情報のこのような表現は、相互作用のモデルを作成するのに特に適していて有効であることがわかる。

1つの特徴によれば、第1のタイプの情報を多因子認知モデルに従って構成する操作は、乗り物の操縦手続きと、その乗り物のインターフェイスの構成要素との間の結び付きを確立するステップを含んでいる。

そこで、インターフェイスの構成要素のモデル化を目的として、乗り物の利用手続き（例えば操縦）のさまざまなステップと、各ステップに関与するインターフェイスの構成要素との間の対応を確立する。

1つの特徴によれば、第1のタイプの情報を多因子認知モデルに従って構成する操作は、インターフェイスの検討対象である各構成要素に関する機能ゾーンを特定するステップを含んでいる。

同じインターフェイスの構成要素の内部でこのようなゾーンを区画することにより、インターフェイスの各構成要素の詳細なモデルを取得し、したがってその後のデータ取得ステップにおいて、操縦者（例えば操縦士）とゾーンの間、さらには操縦者とインターフェイスのさまざまな構成要素の複数のゾーンの間の相互作用に関する詳細な情報を得ることが可能になる。

モデルは、例えばインターフェイスの同じ1つの構成要素または複数の構成要素のこれらゾーンに関する眼球運動測定データを取得することによってより完成されたものになり、したがってより信頼性が高くなる。

1つの特徴によれば、第1のタイプの情報を多因子認知モデルに従って構成する操作は、インターフェイスの各構成要素に関し、
- 乗り物の操縦に関してインターフェイスの検討対象である構成要素が実行する仕事を決定するステップと、
- 決定された仕事に対する多因子認知モデルの因子を決定するステップと、
- このようにして決定された認知モデルの因子と、インターフェイスの検討対象である構成要素の特定の機能的ゾーンとの間の結び付きを確立するステップとを含んでいる。

このようにして確立されたモデルは、仕事が、乗り物の利用手続き（例えば操縦）によって決まり、インターフェイスの検討対象である構成要素に割り当てられていることを考慮すると、特に操縦者（例えば操縦士）とインターフェイスのその構成要素の間の相互作用を表わしている。

1つの特徴によれば、操縦者とインターフェイスの構成要素が相互作用するときに誘導される人間活動は、視覚、発言、聴覚、四肢の動き、運動感覚、人体の生理学的な徴候、人体の生理学的な反応の中から選択される。

非常に多彩な人間活動を表わすデータを取得して分析することで、例えば相互作用のモデルを完成させる／変更することのできる非常に有用な情報が得られる。

1つの特徴によれば、データ取得装置は、インターフェイスの構成要素の上を移動する操縦者の視線を表わす視覚的データを記録する眼球運動測定器である。

このような装置は、操縦者（例えば操縦士）の視線がインターフェイスのさまざまな構成要素と外界をたどるとき、さらにはインターフェイスの1つまたは複数の構成要素の内部の特定のゾーンをたどるときさえ、その操縦者の視覚的挙動を記述するのに特に役立つ。

この装置は、操縦士の挙動を例えばビデオの形態で記録できる別の装置に接続することができる。それに対し、操縦士の視線の位置は第1の装置が追跡する。音声記録も非常に役立つ可能性がある。このようにして、処理すべき大量のデータと多彩なデータを取り扱う。するとインターフェイスのモデルを豊かなものにするとともに、このモデルが表現すべき状況にさらに忠実にすることができる。

上に簡単に説明したようにして決定されたインターフェイスのモデルは、多くの分野（航空、宇宙、自動車、航海など）での用途があり、以下のような多くの用途で利用できる。
- インターフェイスの1つまたは複数の構成要素の改善；
- インターフェイスの1つまたは複数の構成要素の考案；
- インターフェイスの新しい1つまたは複数の構成要素の評価；
- 乗り物の利用手続き（例えば操縦）の変更；
- 乗り物を操縦する操縦者（例えば操縦士）の養成。

本発明は、乗り物に乗っている操縦者とその環境の間のインターフェイスのモデルを決定するシステムであって、
- その乗り物のインターフェイスの構成要素を表現する第1のタイプの情報と、操縦者がインターフェイスのその構成要素の利用に関して持っている知識を表現する第2のタイプの情報とからインターフェイスのモデルを作成する手段と、
- 操縦者とインターフェイスの構成要素が相互作用するときに誘導される少なくとも1つの人間活動を表わすデータを取得する少なくとも1つのデータ取得手段と、
- このようにして得られたデータの分析手段と、
- そのデータの分析結果に基づいてインターフェイスのモデルを調整する手段とを備えることを特徴とするシステムも目的とする。

このシステムは、本発明の方法に関して上に提示したのと同じ特徴と利点を有するため、ここで再度説明することはしない。

他の特徴および利点は、添付の図面を参照して行なう以下の説明の中に現われるであろう。なおこの説明は、単なる例示として与えてある。

本発明は、航空機への応用、その中でも飛行機のコックピットのインターフェイスの諸構成要素のモデル化への応用が特に興味深い。

飛行機のコックピットには、いくつかのタイプの計器パネルがある。それは例えば主要計器パネルIPであり、そこには、PF（飛行操縦士）と呼ばれる操縦士とPNF（操縦していない操縦士）と呼ばれる副操縦士のためのインターフェイスの構成要素の役割を果たす複数の計器（例えばPFD（一次飛行表示）と呼ばれる計器や、ND（航法表示）と呼ばれる計器）が取り付けられている。また、中央パネルCP、オーバーヘッド・パネル、風防パネルGSも見られる。

コックピットの利用者、すなわち操縦士は、上記パネルのインターフェイスの全構成要素を利用し、飛行機の操縦と、航行の仕事と、飛行領域内に飛行機を維持する保護の仕事を行なう。

操縦士がこうした仕事を容易に実行でき、しかも最も安全に活動できるようにするため、飛行機に乗っている操縦士とその環境の間のインターフェイスのモデルを決定すると有用であることがわかった。

図1aのアルゴリズムは、操縦士-コックピットのインターフェイスに関するこのようなモデルを本発明によって決定する方法の主要なステップを示している。

このアルゴリズムは、データ／情報の記憶手段（データベース、メモリなど）と組み合わさって機能するコンピュータによって実行される。

第1のステップE1では、2種類の情報からコックピットのインターフェイスのモデルが作成される。第1のタイプの情報は技術的システムに関するものであり、特にコックピットのインターフェイスの構成要素を表わしており、第2のタイプの情報は人間に関するものであり、特にコックピットのインターフェイスの構成要素の利用および飛行手続きに関して操縦士が持つ知識と操縦士の行動（飛行機の操縦士の経験）を表わしている。

操縦士-コックピットの相互作用は、操縦者と技術的システムの振る舞いを含んでいてダイナミックな性質を持つインターフェイスに基づいている。

このステップでは、インターフェイスのモデルを作成する際に操縦者-技術的システムというペアを考慮に入れるため、技術と人間の両方に基づく情報が利用される。

図2に示してあるように、上記の2種類の情報は、ダイナミックなデータベース10に供給される。このデータベース10では、人間の側面に関するデータベース部分12と技術的側面に関するデータベース部分14を分離する相互作用軸に対して操縦士（人間）-技術的システムが対称な構造になっている。

情報が、このデータベースの中に同じ配置となるように構造化されて流し込まれることがわかるであろう。この配置は、それぞれの側面（人間と技術）で、利用されるすべての入力と出力が詳細にわかった入力-出力レベルと、利用されるさまざまなサブシステムが詳細にわかった処理レベルとによって決まる。

モデルは、人間側の入力-出力と技術的システム側の入力-出力を特定し、次いで情報処理のレベルでサブシステムを特定することから開始する。

人間-技術的システムの相互作用モデルを対称に作成すると、同じ方法を、存在しているすべてのものに対して適用することができる。技術的システムと人間は複雑系と見なされ、どちらも同じようにサブシステムに分割されているため（すなわち技術システムの側で（音声サブシステムに属する）音声による警告と（グラフィック・サブシステムに属する）グラフィックによる警告を考えるのであれば）、そのサブシステムを考慮する必要があり、人間はそのサブシステムの助けを借りて警告に気づき、その警告に注意を向け、その警告を処理することになる。すなわち人間側では、これらサブシステムは、聴覚と視覚の態様、注意、記号処理システム、短期と長期の記憶、意思決定と同じものであると見なされる。

技術を元にした情報（第1のタイプ）と人間を元にした情報（第2のタイプ）は同じ多因子認知モデルに従って構成され、操縦士-コックピットのペアを形式化するのに公知のUML言語（“統一モデリング言語”）が利用される。

多因子認知モデルでは、コックピットのインターフェイスの構成要素を通じて操縦士が知るプロセスを記述できる因子を定義する。

この多因子表現は、同時進行する可能性のあるプロセスの記述に特に適している。

実際、操縦士は、視覚情報（人間側の入力と技術的システム側の出力）を聴覚情報（例えば音声による警告）と同時に分析することができる。

この多因子表現は、逐次的な行程に従う情報と、インターフェイスの独立な構成要素間で起こる可能性のある情報を追跡する場合にも非常に適している。

さらに、この表現は、情報を適切に階層化して分類するのにも役立つ。それは、操縦士とインターフェイスの構成要素の間で相互作用があるときの人間活動を表わすデータを後で分析しやすくするためである。

因子とリソースに基づく認知モデルの作成では、その認知モデルの因子を、その役割、その分担任務、そのリソースまたは機能、達成すべき目的によって決定する。

この多因子法によると、適用分野、すなわち飛行機のコックピットのインターフェイスの構成要素の利用は、所定の状況で満たすべき要求が何であるかという観点から分析される。

目的が1つわかると因子が方向づけられるため、その因子により、操縦士が確信していることの構成図式に関して何を望んでいるかを説明することが可能になる。

操縦士は、例えば飛行高度を変更するとき、自分の操縦がうまくいくにはいくつかの条件（視界、エンジンの状態、大気の状態など）が必要であると考える。

そこで操縦士は自分の仕事を遂行するのにこうした情報を得ることを望むため、インターフェイスの構成要素（計器）から操縦士に供給される認知リソースを利用する。

操縦士は、現状に関する認識をこのようにして補足し、未来を予測して行動を起こすことができる。

したがってこれらの側面はすべて、多因子認知モデルの作成に基づく実験という枠組の中で評価することができる。

認知プロセスに寄与するこれら因子は、コックピットのインターフェイスの構成要素の認識、理解、心的表現に関係する。

例えば各因子は、行動計画の助けを借りて、決められた目的を果たす。行動計画は、例えば航空機では、FCOMと呼ばれていて、特にさまざまなチェック・リストの確認と、着陸および離陸の段階について規定された飛行乗員運航規定の中で、計器の利用を規定している手続きである。

操縦者（操縦士）の側では、この行動計画は、文書上の飛行手続きに関して操縦者が持っている心的表現に対応しており、経験に応じて変化する。

図2を参照してすでに説明したように、認知アーキテクチャは、2つの主要なレベルに基づいている。すなわち入力-出力レベルと情報処理レベルである。

因子は、レベル（入力-出力または処理）とタイプ（入力-出力チャネルまたは処理システム）によって分類される。

例えば同じレベルでは、複数のタイプに遭遇する。すなわち入力-出力のレベルでは、視覚タイプの因子、聴覚タイプの因子などを取り扱い、処理レベルでは、注意因子、記憶因子、意思決定因子などを取り扱う。

上に指摘したように、因子は、1つまたは複数の役割と、分担任務と、リソースとによって特徴づけられる。

1つの因子の役割は、特に、（例えば乗り物の操縦に関して）遂行すべき1つの仕事または下位の仕事に関して定義される。

その因子の分担任務は、その仕事または下位の仕事を実行することであり、利用されるリソースがその仕事または下位の仕事をうまく実行することを可能にする。

例えば三次元の1つの視覚的光景は、一群の因子によって表現することができる。そのとき各因子は、その光景の特定の1つの特徴（例えば凹凸、テクスチャ）を担っている。テクスチャは凹凸の方眼に対応し、この方眼は、地表データベースの関数として変えることも一定にすることもできる。すなわちどこも同じサイズの単位格子にするか、表示される凹凸ゾーン、色彩、シンボルによってサイズが異なる単位格子にすることができる。

因子とまったく同様、因子のリソースもレベル（入力-出力または処理）とタイプ（入力-出力チャネルまたは処理システム）によって分類される。

例えば上記の三次元視覚的光景の凹凸は1つの因子によって表現することができ、その視覚的光景の谷、河川、森林、道路、建造物などを検出して分析するのにさまざまなリソースを利用することができる。

多因子認知モデルの因子の決定は、以下に示す方法の一連のステップに従って実行され、その一連のステップが、2通りのやり方、すなわち“トップ-ダウン”法と“ボトム-アップ”法に従って繰り返される。

“トップ-ダウン”法は、操縦士に関して知りうる知識と、操縦士がコックピットのインターフェイスの構成要素を利用する方法に関する知識とに基づいていて、この“トップ-ダウン”法により、その知識を因子に分類することが容易になる。

“ボトム-アップ”法は、コックピットのインターフェイスの構成要素と視覚的表示とに基づいており、それらをまとめることで分担任務と因子が明らかになる。

トップ-ダウン
↓- 1．仕事の特定
- 2．各仕事を実行するのに利用されるサブシステムの特定
- 3．各サブシステムの内部での因子の特定
- 因子間の関係の特定
- 各因子のリソースの特定
- リソースと他の因子の間の関係の特定
- 3．カテゴリーと因子のペア化
- 2．カテゴリーに分けられたリソースの再グループ化
- 1．視覚的光景の構成要素と結び付いたリソースの特定↑
ボトム-アップ

この多因子認知モデルに従ってコックピットをモデル化することにより、視覚的光景の構成要素を細かい粒度レベルで定義することができる。この細かい粒度レベルでは、インターフェイスの各構成要素（計器）の構成要素（すなわちインターフェイスの構成要素のゾーン情報）が考慮され、インターフェイスの各構成要素が1つのまとまり（粒度の大きなレベル）として考慮されることはない。

このモデルの範囲では、このようにして定義された因子のリソースが、インターフェイスの構成要素の処理に割り当てられる。

一般に、操縦士-コックピットというペアを形式化する際には、雑多な事項を表現することに留まらず、図2に示してあるように、人間側と技術的システム側のリソース、因子、結合因子、計画を含む事項を表16と表18の形態に組織化してこれら事項の間の結び付きを定義することも提案する。結合因子により、別の因子の特定のリソースとの直接的な結び付きを規定することができる。結合因子がないと、因子同士を結び付けることができるだけで、リソースを因子と結び付けることはできないであろう。

図2からわかるように、図2の左側には技術的システムのモデル化をインターフェイスの構成要素PFD 20（あとで詳細に説明する）のモデル化によって示してあるのに対し、この同じ図の右側部分には、人間側の認知モデルのアーキテクチャ22を主要な2つのレベル（すなわち入力-出力24と、情報処理が実行されるレベル26）に関して示してある。

これらレベルのそれぞれは、複数のサブシステムに分解することができる。それは、第1のレベルに関しては、例えば、視覚、聴覚、言語、運動のサブレベルであり、第2のレベルに関しては、例えば、注意、長期記憶（LTM）、作業記憶（WM）、意思決定のサブレベルである。

インターフェイスのモデルが2種類の情報（インターフェイスの構成要素を表わす情報と、インターフェイスの構成要素の利用に関する人間の知識と行動を表わす情報）から作成されると、図1aのアルゴリズムにより、データを取得するステップE2に進む。

このステップでは、操縦士とインターフェイスの構成要素の間の相互作用に関係する1つまたは複数の人間活動（例えば視覚、発言、聴覚、四肢の動き、運動感覚、人体の生理学的な徴候や反応など）を表わすデータを取得する。

例えば所定の瞬間に、操縦士は、コックピットのインターフェイスの1つの構成要素のあるゾーンを見つめる一方で、それと同時に操縦桿および／または他の装置を操作する。そのとき前者の情報は、眼球運動測定器によって検出されて結果データベースに自動的に組み込まれ、後者に関する対応する情報は、ビデオ記録などのシステムによって採取されて同様に記憶される。

対象とする人間活動の性質に応じた適切なデータ取得装置（眼球運動測定器、ビデオ記録装置、皮膚電気抵抗測定プローブなど）を利用する。

これらのデータを取得した後、次のステップにおいて、そのデータを、例えばステップE2で目的とする実験の対象となった一人または複数の熟練操縦士が検討する（ステップE3）。

取得したデータを分析するとき、実験の対象者は、その実験に関してその人物があるときに行なったある行動が適切であったかどうかと、適切な瞬間になされたかどうかを明らかにすることを意識して結果を検討し、それを解釈する。

より一般に、対象者は、情報の取得／情報の不在と、行動／行動の不在との間の関係を明らかにする。

結果を解釈するとき、実験の対象者は、例えば自分の視線がなぜインターフェイスの1つまたは連続した複数の構成要素の上、および／またはインターフェイスの同じ構成要素の1つまたは複数のゾーンの上を追いかけたかを明らかにする。

実験の対象者が行ない、場合によっては異なる分野の専門家も行なったこの分析の結果とその解釈の結果が得られると、操縦士-コックピットのインターフェイスのモデル化に関して生成されたそのままの枠組を承認すること、またはこの枠組を調整することができる。

例えば操縦士が操縦という仕事、航行という仕事、または他の仕事をうまく遂行できるためにはインターフェイスの1つの構成要素が欠けていること、または航行に関するインターフェイスの1つの構成要素が欠けていることが確認される可能性がある。

また、インターフェイスのモデルを作成する際の粒度レベルが細かすぎるために実際の状況をほとんど表わしていないこと、またはそれとは逆に粒度レベルが粗すぎてその状況を表わす重要な情報を十分に得られないことが確認される可能性もある。

実験結果を解釈することにより、インターフェイスの構成要素または飛行手続きが機能していないことを明らかにできる。

これは、例えば実験の対象者が非常に疲れていて大きなストレスを抱えていることが確認された後に観察される可能性がある。したがってステップE3の結果に応じて相互作用モデルを改良することが可能である。

したがって、機内環境に関して可能な最も代表的な望ましい相互作用モデルが得られるまで、図1aに示したステップE4とステップE1の間のループを繰り返して実行する。

設定した目的に合うように本発明の方法によって決定されたインターフェイス・モデルが得られると、このモデル（承認されたモデル）を利用し、例えばフライト・シミュレータの中で将来の操縦士を養成すること、またはシステムによって提案されたインターフェイス（情報の配置、情報の連鎖、空間的冗長性、マルチモードの冗長性など）を改善することができる。

図1bは、操縦者32とインターフェイスの構成要素34の間の相互作用を示すモデルを本発明によって決定するシステム30を表わしていることがわかるであろう。このシステムは、操縦者32およびインターフェイスの構成要素34と協働するための入力-出力を有するコンピュータ36と、データ取得装置38（例えば眼球運動測定器）を備えている。データ取得装置38は、取得した分析されるべきデータをコンピュータ36に送る。

図3のアルゴリズムは、図1aのアルゴリズムのステップをより詳細に示したものであり、操縦士-コックピットのペアが対称に形式化されることを明らかにしている。

技術システムの側のインターフェイスのモデル作成は、第1のステップE10から始まる。このステップでは、FCOMマニュアルに規定されている飛行手続きと、対象とする飛行手続きに記載されている各行動に関して操縦士（PF）と副操縦士（PNF）が参照せねばならないコックピットのインターフェイスの構成要素（PFD、NDなどの計器）の間の関係を確立する。

そうした手続きには、離陸手続き、離陸後の上昇手続き、巡航飛行手続き、降下準備手続き、標準的進入手続き、非精密進入手続き、着陸手続きがある。

エアバスA340の操縦マニュアルの上昇飛行手続きに関して記述されている各行動と関係する計器類をまとめることで、図4に示した表が得られる。この表は、例えば、操縦士が、パネルGSのFCU（飛行操縦ユニット）と呼ばれる計器と、主要パネルIPのPFD計器を参照せねばならないことを示している。

同様に、上昇中は、操縦士は、飛行機の速度情報と高度情報を表示する主要パネルの計器PFDを参照せねばならない。

飛行手続きがコックピットのインターフェイスの関係する構成要素と関係付けられると、図3のアルゴリズムは、次のステップE12に進む。このステップでは、コックピットのインターフェイスの各構成要素の情報ゾーンの特定と、これらゾーンによって遂行される機能の決定がなされる。

例えば図5を参照すると、インターフェイスの一次飛行表示PFDという構成要素上でさまざまな情報ゾーンが識別される。

この図は、2つの部分に分かれている。左側にはインターフェイスの構成要素PFDが示してあり、右側には、インターフェイスのこの構成要素のさまざまな情報ゾーンと、この構成要素上での位置が示してある。

図5の右側には数字1乃至9を与えられた9つの情報ゾーンが描かれており、今後はそれらをZ1乃至Z9で示す。

インターフェイスの各構成要素の情報ゾーンが何を表わしているかを明らかにした後、次のステップE14において役割と分担任務（飛行機の操縦に関係していてインターフェイスの各構成要素が利用される仕事と下位の仕事が考慮された異なるゾーンの機能）を明確にする。これらゾーンの役割と分担任務が明確になると、多因子認知モデルの因子を決定することができよう。

例えばインターフェイスの構成要素PFDに関し、3つの基本的な仕事が区別される。それは、飛行機の操縦（T1）、巡航（T2）、飛行機を飛行領域に維持するための保護（T3）である。

これら3つの仕事のそれぞれにおいて、下位の仕事を以下のようにより明確に決めることができる。
- 飛行機のパラメータの値を表示する（T11）、
- （FMGS（飛行管理および操縦システム）から）選択した値または点を表示する（T12）、
- 飛行の傾向を表示する（T13）、
- 無線巡航装置とFMGS装置の指示を与える（T21）、
- FMGSからの指示に容易に従えるようにする（T22）、
- 飛行領域の境界を表示する（T31）、
- 警告を出す（T32）。

仕事と下位の仕事が決まると、インターフェイスの各構成要素（例えばPFD）の異なるゾーンの役割と分担任務を明確にする。

図6には、すでに識別されたゾーンのさまざまな機能または分担任務を明確にして表として示してある。

例えばゾーンZ1は“FMA”（飛行モード指示器）と名づけられており、そこには操縦モード（例えば自動操縦モード）と無線操縦に関する情報を提供する4つのサブゾーンを識別することができる。

ゾーンZ2は“VA”と名づけられており、気流速度に関する情報を提供する。このゾーンは2つのサブゾーンに分けることができる。

ゾーンZ3は“AA”と名づけられており、飛行機の高度に関する情報（ピッチング、トリム角、ローリング、誘導、操縦桿など）を提供する2つのサブゾーンに分けることができる。

ゾーンZ4は“A/Vv”と名づけられており、3つのサブゾーンに分けることができる。このゾーンは高度計として機能し、飛行機の鉛直方向の速度に関する情報を提供する。

ゾーンZ5は“ILS-GS”（ILSは計器着陸装置を意味し、GSはグライド・スロープを意味する）と名づけられており、スロープGSに対する計器着陸装置ILSの鉛直方向の位置に関する情報を提供する。

ゾーンZ6は“ILS-Loc”と名づけられており、ロカライザに対するILSの水平方向の位置に関する情報を提供する。

ゾーンZ7は“M/I”と名づけられており、飛行機のマッハ数に関する情報と航行に関する情報を提供する。

ゾーンZ8は“H/T”（“ヘディング／航跡ゾーン”）と名づけられており、飛行機の誘導と方位角に関する情報を提供する。

ゾーンZ9は“Ref/Alt”と名づけられており、高度測定の基準に関する情報を提供する。

これらゾーンの名称は、あとで定義する因子の役割の代わりになる。

図6の表と仕事および下位の仕事が決定されたおかげで、次のステップE16において、操縦と航行に関係する基準に従って認知モデルを確立するのに役立つ認知因子を決定することができる。

インターフェイスの構成要素PFDのモデル化の例に再び戻り、認知因子を決定する。これら認知因子により、図7に示してあるように、インターフェイスの構成要素PFDのさまざまなゾーンを利用する認知プロセスを記述することができる。

例えば、鉛直方向の変位（高度、V/S）の分析に関する因子と、水平方向の変位（速度と方位角）の分析に関する因子と、高度A/Cの分析に関する因子と、FMGSの規定の遵守に関する因子と、方向／ILSに関する因子と、FMAに関する因子と、色彩コードに関する因子と、警告に関する因子を決定する。

例えば“因子の分担任務”の欄に示してあるように、因子A1は、高度パラメータと鉛直速度パラメータに注目して飛行機の鉛直方向の変位を分析する役割を持つ。因子A1は、この役割を果たすため、鉛直パラメータの値とこれらパラメータの意味を担当する。

因子A1は、この役割を果たすため、一方では鉛直パラメータの値に関する分担任務と関係した4つの認知リソースを利用し、他方では意味の分担任務と関係した2つの認知リソースを利用する。このようにすると、この因子は、装置（T11とT12）の操縦に主として関係していてインターフェイスの構成要素PFDのゾーンZ4に位置する仕事を実行することができる。

次のステップE18では、利用状況に関連するシステムの入力と出力が特定される。すなわちある瞬間のある利用状況（例えば離陸または上昇）に関してシステムが提供する情報が特定される。

アルゴリズムの次のステップE20では、処理レベルに位置するシステム情報（例えばインターフェイスの構成要素PFDの情報）が特定される。

図8には、計器PFDに関して高度の監視に限定し、技術システム側と人間側の両方における計画、結合因子、因子、リソースの構造に従って図2の表16と表18を生成させる方法が詳細に示してある。

例えば技術システム側（表18）では、図4に示した上昇手続き（“上昇”）に関する計画に限定すると、実施されるリソースがPDFのゾーンZ4とZ9であり（図7）、因子はPDFの因子A1であり、結合因子は計器類“EFIS”（“電子飛行計器システム”）の因子A3であることが決定される。

表16（人間側）についてはあとで説明する。

ステップE10乃至E20に関するこれまでの説明と並行し、ステップE22乃至E28に従って人間側で相互作用モデルが確立される。それについて以下に説明する。

人間からの情報は、例えば操縦または飛行手続きの専門家との対話を通じて得られる。所定の状況を描写するこの会話（すなわち、二次元情報を表示する計器を利用するのであり、同じ情報を三次元で直接表示するであろう計器を利用するのではない）において、専門家に対し、取るであろう行動、実行すべきチェック事項、行動するために必要となるであろう情報などを質問する。

第1のステップE22では、人間側のインターフェイスのモデルの入力-出力のレベルにおいて、技術システムとの相互作用モード（すなわち人間の視覚、人間の言語、聴覚、運動感覚などを構成する入力-出力チャネル）が特定される。

この同じステップでは、適切な操作を行なうのに必要なリソースも特定される。すなわち適切な操作とは、例えば、インターフェイスの構成要素PFDに対応するゾーンから供給される高度情報を認識し（見つめ）、聴覚による警告“飛行場”（飛行機が飛行場に対して安全ゾーンの外にあること、すなわち低すぎることを示す）を耳にし（聴き）、操縦桿を引くか着陸復航することである。

場合によっては、入力-出力レベルにおいて、限られた利用状況（例えば離陸）に限定できることに注意されたい。これは、飛行の諸段階から一部を抽出すること、したがって特定の諸手続き、または1つの手続きの特定の一部から一部を抽出することを意味する。特定の諸手続きの実施を研究することで、困難な状況（悪天候、エンジン故障、情報表示の欠陥、操縦者のストレスまたは疲労など）におけるその諸手続きの理解を深めることができる

次のステップE24では、人間側の認知モデルの入力-出力レベルにおけるマルチモード相互作用が特定される。すなわち、異なるチャネル（視覚、聴覚など）間の相互作用が特定される。

例えば対話の際に調べられたケースを元にして以前に特定されたさまざまなモード間の相互作用が特定される。そのケースは、例えば、インターフェイスの問題としている構成要素に関して高度情報を認識し、聴覚による警告を耳にし、したがって操縦桿を引くことからなるケースである。

次のステップE26では、人間側の認知モデルの処理レベルが定義される。

そうするため、一方では、操縦士が行なおうとする行動および／または意思決定のうちで、モデル化を技術システムの側で実現することが特に困難であったり微妙であったりすることが明らかなものを特定し、他方では、こうした微妙または困難な部分の処理に関する仮定を立てる。

例えば操縦者は、衝突の恐れがある場合に技術システムのインターフェイスの構成要素がその操縦者に提供する視覚情報と聴覚情報よりも優れた意思決定をすると仮定する。

この同じステップE26では、以前に特定されたさまざまなモード（入力-出力チャネル）に従って情報処理が特定される。

人間側のモデル化を表わす表16は、技術的システム側の表18に対応しており、計器PFDに関して飛行機の高度を監視するという枠組の中では、所定の計画（すなわちPDFの利用と飛行機の操縦）を元にして構成される。

この表では、使用されるリソースが入力-出力レベルと処理レベルで決定／特定される。

例えば視覚的入力-出力が特定される。すなわち、PFDから供給される高度の監視と、それに対応する処理（すなわち作業記憶（WM）と長期記憶（LTM）、意思決定）が特定される。

対応する因子は“PFD”であり、上記のリソースは、“飛行追跡計画”因子と関係している。

このように操縦士-コックピットの多因子認知モデルを対称に作成する。

次のステップE28により、人間認知モデルを補足し、この分野の専門家（認知心理学、生理学、言語の専門家）に承認してもらうことができる。

次のステップE30では、人間-技術システム（操縦士-コックピット）のペアを表わすモデルを、関係するさまざまな分野の専門家（すなわち、飛行手続きの専門家、熟練した操縦士、プランナー、人間因子の専門家（視覚の専門家、聴覚の専門家、言語専門家、運動感覚の専門家））に承認してもらう。

場合によってはステップE28とE30を1つにまとめることができる。

モデルが作成されると、すでに説明したステップE2に進む。このステップでは、人間因子の分析法を利用し、実験プロトコルを通じて人間の対応する活動を表わすデータを集める。

例えば、すでに指摘したように複数の分析法を利用し、時間経過に伴ってコックピットのインターフェイスの1つまたは複数の構成要素の上を移動する操縦士の視線に関する視覚データを眼球運動測定器を用いて取得するため（特に、インターフェイスの1つの構成要素のあるゾーンからインターフェイスの別の構成要素の別のゾーンへの視線の位置を追跡するため）にコックピットのビデオ・システムを用いて操縦士が例えば操縦桿を操作する動きを表わす視覚データを取得すること、および／またはオーディオ記録装置を用いて聴覚データを取得することができる。

上記の複数のステップを通じて規定された枠組またはモデルのおかげで、技術に基づくデータと人間に基づくデータの2種類を集めるための共通の集積場所（データベース）が実現されているのであれば、例えば人間活動の2種類のデータ（眼球運動の測定データと、人体の運動性に関するデータ）を結びつけることができる。

人間因子のさまざまな評価を行なう元になる実験プロトコルは、以前に作成した相互作用モデルに由来し、このモデルにはその実験プロトコルで生まれた結果も供給されることがわかるであろう。

さらに、どの方法にもどの評価にも共通する集積場所を利用すると、集めたデータの整合性、均一性、トレーサビリティが保証されることがわかるであろう。

特に図1bの眼球運動測定器38により、視覚的光景上の操縦士の視線の位置を記録することができる。そのためコックピットのインターフェイスのさまざまな構成要素上と外界を操縦士の視線が移動したときのさまざまな視覚的構成要素を追跡することができる。

眼球運動を測定する装置は、操縦士の眼球の運動を記録するアナログ装置、すなわち眼球運動測定器を備えている。眼球運動測定器は、3つの構成要素、すなわち眼球の運動を記録するカメラと、目の中に赤外線を放射する赤外線源と、操縦士が見る視覚的光景を記録するカメラを備えている。

例えば眼球の運動を記録するカメラによって取得されたビデオ・データと、操縦士が見る視覚的光景を記録するカメラによって取得されたビデオ・データとが重ね合わされ、操縦士の視線の位置がポインタ（例えば円または十字）によって表わされて視覚的光景上を移動する。

眼球運動測定器だけを利用すると、外を見るには十分だが、操縦士の視線の軌跡（例えばスクリーンの特定のゾーン上の文章の読み取りまたは情報の把握）を特に詳細に記録したいのであれば十分な精度にならない。

そこで眼球運動測定器に磁場発生器を組み合わせて精度を最大にする。

磁場発生器は三次元空間内の基準として利用され、操縦士の実際の環境を構成するさまざまな面と平面の座標に対する操縦士の頭の位置が把握される。この点に関し、関係する面と平面は、コックピットのスクリーンと表示パネルであり、それが興味の対象となる領域を構成している。その領域自身は、インターフェイスの各構成要素に関してすでに見たように、を興味の対象となるゾーンおよびサブゾーンに分けることができる。

操縦士の頭の動きを分析するため、磁場発生器と、操縦士の頭に固定した受信器とを利用する。これらの装置を上記のアナログ装置（眼球運動測定器）と組み合わせることで、視覚的光景上での操縦士の視線の位置の精度が最大になる。

特に、操縦士の頭に固定した受信器は、三次元モデルで頭の正確な位置を与える。

次に、頭の受信器と光景を記録するカメラの間の距離、ならびに頭の受信器と操縦士の目の間の距離が三次元モデルに導入される。前者の距離は、光景に対してカメラを較正するのに必要とされ、後者の距離は、アナログ装置（眼球運動測定器）の較正に必要とされる。

操縦士の頭の位置から提供されるデータと、その操縦士の視線の位置から提供されるデータを組み合わせてできるだけ正確にするために上記の眼球運動測定器をコックピットで用いる際には、コックピットの形状の研究と操縦士の姿勢の研究が考慮されることがわかるであろう。

出願人は、コックピットの形状を研究することにより、コックピット内の支持体の上に磁場発生器を取り付けるにあたって磁場発生器とあらゆる金属面の間の距離を十分に大きくし、眼球運動測定器で発生する可能性のある磁場の干渉を最少にするとよいことに気づいた。

さらに、出願人は、眼球運動測定器を構成するさまざまな構成要素をコックピットに配置するときにやはり磁場の干渉をできるだけ小さくするには、磁場発生器と操縦士の頭の位置にある受信器の間の距離は、操縦士の頭の位置にある受信器とあらゆる金属面の間の距離よりも絶対に小さくなければならないことを確認した。

操縦士の姿勢の研究により、運動空間の限界を明確にでき、したがって頭の受信器と磁場発生源の間の距離の限界を明確にできることに注意されたい。

上記の眼球運動測定器のおかげで、眼球の運動（挙動）、例えば操縦士が航空機における視覚的光景の特定の構成要素（計器盤と外界）を見つめるやり方を特徴づける例えば固定、流し見、追跡といった挙動を非常に正確に記録することができる。眼球運動測定器を構成する構成要素、すなわちアナログ装置と、磁場発生器と、頭の受信器を取り付けたヘルメットとは、センソ-モトリック・インスツルメンツ社（ドイツ国、ヴァルテシュトラーセ21、D-14513、テルトー）から入手できる。

すでに指摘したように、データ取得ステップに続くステップE3では、データが一人または複数の実験対象（操縦士）に関して分析され、その実験結果の整合性と信頼性が検証される。

例えば自動車の分野で採用されている一例によると（本発明は、航空機の分野などの他の分野に確かに適用できる）、自動車学校の自動車の中で眼球運動測定器を用いると、先生と生徒は、運転実習が終了した後、眼球運動測定器を用いて記録されたビデオ・データを見ることで、なぜ生徒が曲がる前にバック・ミラーを見なかったのかをよりよく理解することができる。

ステップE2において採取された全データは、ステップE3において分析され、解釈され、次いで関係する分野の専門家を含む第1レベルの分野内集団によって承認され、さらに、さまざまな分野（人間因子の専門家、技術者、操縦士）を含む第2レベルの分野内集団によって承認されて、そのデータが関係者全員で共有される。

実験データは、3つのレベル、すなわち個人レベル、分野内レベル、分野間レベルで明確にされ、共有される。

専門家によるこの承認が得られると、最初の諸ステップ（多因子認知モデルの作成）の際に決定された枠組の定義に戻り、実験結果と専門家によるその実験結果の解釈を考慮してそのモデルを調整し、完成させることができる。

モデルが承認されると、操縦士-コックピット間のインターフェイスの諸構成要素や、インターフェイスのこれら構成要素の利用手続き（例えば飛行手続きなど）に対して可能な改善事項を導き出すこと、またはこのモデルを用いて操縦士にコックピットのインターフェイスの構成要素を学習させることができる。

例えば本発明の方法により、操縦士の頭よりも上方に配置された表示システム（“ヘッド・アップ・ディスプレイ”）がいつ利用されるべきかを明らかにしてその利用を最適化することができる。本発明の方法により、このような表示システムが特別なタイプの乗り物で実際に操縦士に利用されるかどうかを明らかにすることもできる。

別の一実施態様では、本発明の方法により、操縦士は、空間内における自分の乗り物の位置の三次元視覚表現を頭の中で構成することができ、しかもそれを計器から提供される二次元情報だけに基づいて行なうことができる。

したがって本発明の方法は、空間内の乗り物の位置の三次元視覚表現を提供する新しい手段を考えるための基礎として役立つ。

この方法は、計器板に関してインターフェイスの構成要素から供給される本当に役立つ情報を明らかにする上で特に有用である。

実際、例えば眼球運動測定によるデータを特に取得して分析するおかげで、この方法により、操縦者にとって不可欠な情報を、特に有用ではなかったりその時点では不要な情報と分離することができる。

インターフェイスのモデルを本発明によって決定する方法の一般的なアルゴリズムである。 本発明の方法を実施するシステムの図である。 インターフェイスのモデルを本発明によって作成する方法を示す図である。 図1aのアルゴリズムに示したステップを詳細に図解したアルゴリズムの図である。 飛行手続きと、この手続きの各ステップで利用される計器類との対応を示す表である。 計器上のさまざまな情報ゾーンが識別された図である。 図5で識別したゾーンに割り当てられた機能を示す図である。 認知モデルの諸因子と図5に示した計器の機能ゾーンの間の関係を示す表である。 図1aから作成した表16と表18の一例である。

Claims (15)

1. 乗り物に乗っている操縦者とその環境の間のインターフェイスのモデルを決定する方法であって、
   - その乗り物のインターフェイスの構成要素を表現する第1のタイプの情報と、操縦者がインターフェイスのその構成要素の利用に関して持っている知識を表現する第2のタイプの情報とからインターフェイスのモデルを作成するステップ（E1）と、
   - 上記操縦者とインターフェイスの上記構成要素が相互作用するときに導かれる少なくとも1つの人間活動を表わすデータを、少なくとも1つのデータ取得装置を用いて取得するステップ（E2）と、
   - このようにして取得したデータを分析するステップ（E3）と、
   - そのデータの分析結果に基づいてインターフェイスの上記モデルを調節するステップ（E4）とを含むことを特徴とする方法。
2. 2種類の情報、すなわち技術が元になった第1のタイプの情報と、人間が元になった第2のタイプの情報とを、同じ構成で、操縦者-技術的システムが対称になった構造のダイナミックなデータベースに供給することを特徴とする、請求項1に記載の方法。
3. 上記2種類の情報を、同じ多因子認知モデルに従って構成することを特徴とする、請求項1又は2に記載の方法。
4. 第1のタイプの情報を多因子認知モデルに従って構成する操作が、乗り物の操縦手続きと、その乗り物のインターフェイスの構成要素との間の結び付きを確立するステップを含むことを特徴とする、請求項3に記載の方法。
5. 第1のタイプの情報を多因子認知モデルに従って構成する操作が、インターフェイスの検討対象である各構成要素に関する機能ゾーンを特定するステップを含むことを特徴とする、請求項3又は4に記載の方法。
6. 第1のタイプの情報を多因子認知モデルに従って構成する操作が、インターフェイスの各構成要素に関し、
   - 乗り物の操縦に関してインターフェイスの検討対象である構成要素が実行する仕事を決定するステップと、
   - 決定された仕事に対する多因子認知モデルの因子を決定するステップと、
   - このようにして決定された認知モデルの因子と、インターフェイスの検討対象である構成要素の特定の機能的ゾーンとの間の結び付きを確立するステップとを含むことを特徴とする、請求項3乃至5のいずれか1項に記載の方法。
7. 上記操縦者とインターフェイスの上記構成要素が相互作用するときに導かれる上記人間活動が、視覚、発言、聴覚、四肢の動き、運動感覚、人体の生理学的な徴候、人体の生理学的な反応の中から選択されることを特徴とする、請求項1乃至6のいずれか1項に記載の方法。
8. 上記データ取得装置が、インターフェイスの上記構成要素の上を移動する操縦者の視線を表わす視覚的データを記録する眼球運動測定器であることを特徴とする、請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法。
9. インターフェイスの上記構成要素が、飛行機のコックピットの計器類であることを特徴とする、請求項1乃至8のいずれか1項に記載の方法。
10. インターフェイスの上記構成要素が、自動車の計器板の計器類であることを特徴とする、請求項1乃至9のいずれか1項に記載の方法。
11. インターフェイスの1つ又は複数の構成要素を設計する及び／又はその構成要素の構成を設計するために請求項1乃至10のいずれか1項に記載の方法に従って決定された相互作用のモデルを利用する方法。
12. インターフェイスの新しい1つ又は複数の構成要素を評価するために請求項1乃至10のいずれか1項に記載の方法に従って決定された相互作用のモデルを利用する方法。
13. 乗り物の利用方法を変更するために、請求項1乃至10のいずれか1項に記載の方法に従って決定された相互作用のモデルを利用する方法。
14. パイロット養成のために、請求項1乃至10のいずれか1項に記載の方法に従って決定された相互作用のモデルを利用する方法。
15. 乗り物に乗っている操縦者とその環境の間のインターフェイスのモデルを決定するシステムであって、
    - その乗り物のインターフェイスの構成要素を表現する第1のタイプの情報と、操縦者がインターフェイスのその構成要素の利用に関して持っている知識を表現する第2のタイプの情報とからインターフェイスのモデルを作成する手段（36）と、
    - 上記操縦者とインターフェイスの上記構成要素が相互作用するときに導かれる、少なくとも1つの人間活動を表わすデータの取得装置（38）と、
    - このようにして取得したデータの分析手段（36）と、
    - そのデータの分析結果に基づいてインターフェイスの上記モデルを調整する調整手段（36）とを含むことを特徴とするシステム。

Images