指控系统是舰船的信息中枢和指挥中心,能辅助指挥员快速分析战场信息、做出决策[1]。保障指挥员顺利且高效地完成任务是舰船指控系统研发的目标之一。舰船指控系统人机交互的设计直接影响指挥人员的操作效率,从而影响作战效果。由于指控系统是人机结合的信息系统,因此,舰船指控系统人机交互的时间既包括人因时间,也包括系统时间。系统时间是指系统接收信息、处理信息及输出信息等过程的耗时总和。人因时间是指挥员接收系统信息、向系统输入信息等过程的耗时总和。舰船指控系统人机交互时间是反映系统性能的重要指标。
随着作战节奏不断加快,战场环境愈发复杂,近年来已有一些对指控系统的研究采用多通道人机交互技术[2 − 3],在传统的基于图形用户界面的键盘、跟踪球交互模式的基础上,引入语音识别、手势识别、头势识别等,突破传统操作方式的限制,以满足指挥人员高效指挥和快速决策的需要[4]。但以上研究注重功能的实现,缺乏对指控系统多通道人机交互效率的分析,对舰船指控系统多通道人机交互的研究需要结合人因工程学,以提升人机融合程度[5]。陈健等[6]分析了传统人机交互对舰载指控系统反应时间的影响,但多通道人机交互与传统人机交互有所不同,本文结合舰船指控系统多通道人机交互的特点,分析了舰船指控系统多通道人机交互时间的构成及影响因素,对提高舰船指控系统多通道人机交互效率提出建议,为后续改善系统设计提供参考。
1 舰船指控系统多通道人机交互的特点人机交互是系统与用户实现双向信息交换的过程,信息输入是指挥人员做出决策后通过输入设备向系统发送指令的过程,信息输出是系统通过输出设备向用户展示战场信息的过程。如表1所示,在信息输入和信息输出的过程中,舰船指控系统多通道人机交互与传统人机交互有所区别,指挥员在使用多通道人机交互与传统人机交互的过程中也有区别。
![]() |
表 1 舰船指控系统多通道人机交互与传统人机交互的区别 Tab.1 The differences between multi-model human-computer interaction and traditional human-computer interaction of ship command and control system |
传统舰船指控系统人机交互常使用键盘、跟踪球等精确而非人性化的交互设备。当前,得益于其他各相关计算机技术的发展,舰船指控系统人机交互进入多通道人机交互阶段[7]。指挥员可以采用语音、手势、触控等自然的方式进行信息输入,输入的信息是非精确的,用户的认知负荷较轻,可以将更多的注意力集中到指挥决策中。多通道人机交互可以充分发挥各通道的优势,利用多通道的信息实现互补,能更加全面地理解用户意图,有利于战场指挥决策。
2 舰船指控系统多通道人机交互时间的构成舰船指控系统多通道人机交互的时间主要有用户心理准备、执行交互动作、系统识别、整合输出4个阶段,图1为信息交换过程所耗费的多通道人机交互时间,箭头的方向表示信息的流向。其中,用户心理准备和执行交互动作的时间属于人因时间
![]() |
图 1 舰船指控系统多通道人机交互时间的构成 Fig. 1 The composition of multi-model human-computer interaction time in ship command and control system |
T=TR+TX。 | (1) |
人因时间主要由执行交互动作前心理准备的时间
TR=TM+TD。 | (2) |
人因时间与用户的熟练程度有关。人机交互的用户按照熟练程度可分为新手用户、中间用户和专家用户3种。新手用户是指刚开始接触或初次使用舰船指控系统多通道人机交互的用户,人机交互的效果不佳。中间用户是指能独自完成交互操作但熟练度不高的用户。专家用户是指拥有丰富使用经验的用户,熟悉舰船指控系统的功能,掌握多通道人机交互的方法。新手用户经过训练可以成为中间用户,只有少数用户才能成为专家用户。由于大部分用户都是中间用户,中间用户是舰船指控系统多通道人机交互设计中重点考虑的对象。
2.1.1 心理准备的时间心理准备是指用户在执行交互动作之前,对舰船人机界面展示的信息进行分析,产生交互意图,对选取交互通道及将要执行的操作做出判断和思考的过程。
在指挥决策过程中,新手用户对于选择何种通道、执行何种操作并不熟练,心理准备的时间较长。中间用户对多通道人机交互的语义与动作映射关系较为熟悉,心理准备的时间适中。专家用户对多通道人机交互的方式有深刻的理解和认识,能迅速做出反应,心理准备的时间最短。
2.1.2 执行交互动作的时间执行交互动作是指用户在做好心理准备后,向舰船指控系统输入交互信息的过程。
在实际作战指挥的过程中,指挥员严格按照作战条例执行任务。完成一项任务需要执行一系列操作,将不能再分解的最小操作称为元操作。完成任务的过程就是逐一完成元操作的过程。一种交互通道可以执行多种元操作,单个元操作可以由不同交互通道完成。用户可以选择使用单通道完成交互任务,也可以选择使用多通道完成交互任务。
在执行某任务时,若用户使用单通道交互完成任务,只能在上一个交互动作完成之后再完成下一个交互动作,因此执行交互动作的总时间为执行每个交互动作时间的累加。若用户使用多通道交互完成任务,可能并行完成,任务总完成时间不可直接累加,可根据相邻交互动作的语义判断其是否并行完成。若2个相邻的交互动作其表达的是同一语义,则实际耗时为两者中更长的那个时间。若其表达的是不同语义,则这一系列动作是按照时间顺序先后发生的,总时间为各动作时间的和。则执行交互动作的时间
TD0=Td1+Td2+⋯+Tdn, | (3) |
TD={TD0,单通道交互,TD0−Ti,多通道交互,且Ti<Ti−1,TD0−Ti−1,多通道交互,且Ti⩾Ti−1 ,TD0,无相同语义的相邻动作,单通道交互 。 | (4) |
式中:
用户对交互动作越熟悉,用户的熟练程度就越高,执行单个交互动作的时间就越短。新手用户对交互动作较为陌生,执行交互动作的时间较长。中间用户对交互动作较为熟悉,能较好地利用多通道人机交互的互补优势完成任务,执行交互动作的时间适中。专家用户对多通道人机交互的动作非常熟悉,能快速准确地执行交互动作,执行交互动作的时间最短。
综上,多通道人机交互中3类用户的数量及心理准备的时间、执行交互动作的时间如表2所示。由于中间用户的数量较多,人因时间适中,因此在对多通道人机交互效率进行量化分析时,常选中间用户作为研究对象。
![]() |
表 2 各类用户的数量及人因时间长短对比 Tab.2 Comparison of the number and the length of human-factor time of different users |
系统时间主要分为系统识别和整合输出的时间。
TX=TS+TZ。 | (5) |
系统识别是指系统对用户做出的交互动作进行记录、读取并处理的过程。
系统识别交互动作是实时的,并不是等到一个动作做完之后才开始识别。以手势交互为例,当用户手部进入交互区,摄像头捕捉并逐帧记录手部动作,等手部动作做完之后,系统识别交互语义并将信息传输到下一层。若有来自同一交互通道的多个交互动作,则总识别时间为多个识别时间的累加。若有来自不同通道的多个交互动作,可并行识别,且识别后会进行多通道整合,总完成时间不可直接累加,需要根据实际动作发生的先后顺序计算。系统识别交互动作的时间与采用的识别算法性能本身有关,与用户无关。
2.2.2 整合输出的时间整合输出是指系统将识别出的交互动作进行整合并结合指令进行反馈输出的过程。
系统识别交互动作后并不立即执行,而是将这些来自多通道的信息处理后再执行,该过程称为多通道整合。常用的多通道整合方法有面向任务的多通道整合、分层整合、基于概率变换的多通道整合等。每种整合方法都有自己的优势,可单独使用,也可以综合使用。多通道整合的时间与采用的整合方法有关,与用户执行的动作无关。
系统时间与系统性能本身有关,与用户无关。随着各类技术的快速发展,系统响应的时间可维持在一个较低的水平,且不易受外界因素的影响。
3 舰船指控系统多通道人机交互时间的影响因素用户、系统、环境是影响舰船指控系统多通道人机交互时间的3个因素。
3.1 用户因素用户的年龄层次、使用习惯、认知水平、教育情况、学习能力、知识储备、疲劳程度和熟练程度都会影响舰船指控系统多通道人机交互的时间。
大多数用户的使用习惯还停留在基于键盘、跟踪球的交互方式上,对于语音交互、手势交互、体感交互等新型交互手段较陌生,熟练程度不高,使用多通道人机交互的协调性也不高。但也存在部分学习能力强的用户,能较快接收新型交互手段,能快速上手并准确地完成任务。
用户的疲劳程度也影响多通道人机交互的时间,当用户的疲劳程度较高时,进行人机交互的出错概率较大,纠错并重新执行交互动作无疑增加了交互时间。当用户熟练程度较低,出错后思考如何纠错的心理准备时间也较长[9],交互总时间也较长。
3.2 系统因素系统的显示与交互方式都会影响舰船指控系统多通道人机交互的时间。
界面信息的显示方式会影响多通道人机交互时间,包括界面的色彩、文字、弹框和动效等。舰船指控系统人机界面需全面展示战场态势信息,方便指挥人员快速掌握态势关系并作出决策,但也要防止界面拥挤、重点不突出等情况的出现,这会增加用户的认知负荷从而降低交互效率。
交互操作的难易程度影响多通道人机交互时间,如果人机交互任务复杂度较高,操作人员容易产生疲劳,消耗执行交互动作的时间,导致交互效率降低[10]。反之,若交互动作较为简单,用户执行该动作的时间就越短。多通道人机交互的动作与语义之间的匹配关系若设置得过于抽象,不仅会使用户在用前学习阶段耗费大量时间精力,在使用期间也耗费大量时间思考、准备,也会降低交互效率。
3.3 环境因素环境中噪声、光照,温度、湿度等因素可能都会影响舰船指控系统多通道人机交互的时间。
若环境噪声过大,可能会导致用户在语音交互时的识别准确率不高,需要反复重复语音指令才能完成交互,增加了人机交互的时间。光照过亮或者过暗可能会导致界面部分信息难看清,增加了用户的认知负荷,导致交互时间变长。如果环境中的温度、湿度等不能维持在一个较佳的区间,也可能会造成指挥员的生理不适,也会影响人机交互的时间。如果环境温度较高,可能会造成设备运行缓慢,系统时间变长。
用户、环境、系统对人因时间和系统时间的影响如表3所示,√表示影响,×表示不影响。人因时间除了受用户本身影响之外,还受环境和系统因素的影响。系统时间不受用户影响,与系统本身有关,也受环境的影响。
![]() |
表 3 人因时间和系统时间的影响因素 Tab.3 The influencing factors of human-factor time and system time |
舰船指控系统多通道人机交互的设计必须从人和系统的特性出发,充分发挥人和系统的作用,提升人机融合程度,以提高系统的效率。
基于以上分析,对舰船指控系统多通道人机交互的设计提出以下4点建议:
1)加强人员培训,减少人因时间
舰船指控系统多通道人机交互具有交互输入方式多样、交互反馈显示直观的特点,大部分用户更熟悉传统的交互方式,若不加强培训,直接使用多通道人机交互易出错、交互效率低。因此要制定科学的培训计划,加强对用户的培训以提高他们的熟练程度[11],使刚接触多通道人机交互的新手用户尽快发展为中间用户和专家用户,保证他们在实际使用过程中能快速决策、高效指挥。
2)优化交互技术,减少系统时间
舰船指控系统多通道人机交互的研究需要提升系统基础性能,充分利用各新型技术,如多通道整合技术,手势识别技术、语音识别技术,多模态交互技术等,使系统能快速识别交互动作、整合多通道信息、理解交互语义、执行交互指令,从而减少系统时间。
3)优化交互动作,减轻用户负荷
在设计交互方式时多走访调研,充分考虑专家经验和用户意愿。尽可能选择简单、易记的交互动作,降低指挥人员的学习负担和使用负担。同时,优化交互动作,设置合理的交互动作与语义匹配关系,既可以减少出错,也可以减少用户在使用过程中的心理准备时间,提高交互效率。
4)简化指挥流程,提高交互效率
舰船指控系统是辅助指挥员完成指挥决策的工具,必须面向指挥任务科学合理地简化指挥流程,优化繁琐的操作,只保留必须的人机交互操作,减少不必要的人机交互操作,从而缩短执行人机交互动作时间。同时也要简化信息处理环节,优化信息展示的方式,结合三维显示技术尽可能将战场态势直观展现出来,降低指挥员心理准备的时间。尽可能地根据指挥员的习惯和任务类别,并结合各交互方式的特点进行设计,为指挥员提供一个沉浸式的显示交互环境。
5 结 语现代战争是双方人员与装备所组成的人机系统间的对抗,人机交互效率是影响装备效能发挥的重要因素。系统和人因是影响舰船指控系统多通道人机交互时间的2个主要方面。必须充分理解用户、系统、环境各因素对人机交互效率的影响,做好人机交互设计,结合多通道交互技术加强指挥员与指控系统的深度融合。通过对系统和人因两方面时间构成及影响因素的分析,可为改善系统设计和提高指挥效率提供有力的理论依据。
[1] |
CHEN H, LI T, ZHU L, et al. Function analysis of command and control system in intelligent war[J]. Journal of Physics Conference Series, 2020, 1684.
|
[2] |
高昱. 新型人机交互技术在指控系统的应用[J]. 火力与指挥控制, 2021, 46(7): 6-10. GAO Yu. Application of novel human-computer interaction technology in charge system[J]. Fire Control and Command Control, 2021, 46(7): 6-10. DOI:10.3969/j.issn.1002-0640.2021.07.002 |
[3] |
孙童, 曲蕾, 赖鸣. 人机交互技术在美国海军的典型应用[J]. 舰船科学技术, 2022, 44(15): 185-189. SUN Tong, QU Lei, LAI Ming. Typical application of human-computer interaction technology in the United States Navy[J]. Ship Science and Technology, 2022, 44(15): 185-189. DOI:10.3404/j.issn.1672-7649.2022.15.040 |
[4] |
霍家道, 李栋, 杨钟祺. 显控系统场景增强与智能交互技术[C]//第九届中国指挥控制大会论文集, 兵器工业出版社, 2021: 383−388.
|
[5] |
陈霞, 刘双. 海军装备领域人因工程研究现状及发展[J]. 舰船科学技术, 2017, 39(7): 8-13. CHEN Xia, LIU Shuang. Research status and development of human factor engineering in naval equipment field[J]. Ship Science and Technology, 2017, 39(7): 8-13. DOI:10.3404/j.issn.1672-7649.2017.07.002 |
[6] |
陈健, 夏惠诚. 人机交互对舰载指控系统反应时间的影响分析[J]. 舰船科学技术, 2006(4): 75-78. CHEN Jian, XIA Huicheng. Effect of human-computer interaction on response time of shipboard control system[J]. Ship Science and Technology, 2006(4): 75-78. |
[7] |
陈建华, 崔东华, 罗荣, 等. 军事指控系统多通道人机交互技术[J]. 指挥控制与仿真, 2019, 41(4): 110-113. CHEN Jianhua, CUI Donghua, LUO Rong, et al. Multi-channel human-computer interaction technology of military control system[J]. Command Control and Simulation, 2019, 41(4): 110-113. DOI:10.3969/j.issn.1673-3819.2019.04.021 |
[8] |
李佳颖, 霍家道, 李栋, 等. 基于GOMS模型的语音手势交互效率评估[J]. 指挥控制与仿真, 2023, 45(2): 94-100. LI Jiaying, HUO Jiadao, LI Dong, et al. Evaluation of speech and gesture interaction efficiency based on GOMS model[J]. Command, Control and Simulation, 2023, 45(2): 94-100. |
[9] |
HAN S, WANG T, CHEN J, et al. Towards the Human-Machine interaction: strategies, design and human reliability assessment of crews' response to daily cargo ship navigation tasks[J]. Sustainability, 2021, 13(15).
|
[10] |
马宁, 王亚辉. 智能汽车座舱人机交互任务复杂度分析方法[J]. 图学学报, 2022, 43(2): 356−360. MA Ning, WANG Yahui. Task complexity analysis method for intelligent vehicle cockpit human-computer interaction[J]. Journal of Graphics, 2002, 43(2): 356−360. |
[11] |
刘岗, 赵轶男, 孙裔申, 等. 指挥信息系统人机交互设计中的用户研究方法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2020, 32(11): 1765−1772. LIU Gang, ZHAO Yinan, SUN Yishen, et al. User research method in human-computer interaction design of command information system[J]. Journal of Computer-Aided Design and Graphics, 2019, 32(11): 1765−1772. |