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摘要：随着无人机的飞速发展，无人机在我国得到广泛使用。无人机为民用领域提供了各种应用服务。然而，无人机操作员的任务与驾驶载人无人机的任务不同，而且在某些方面比驾驶载人无人机的任务更加困难。因此，国家空域无人驾驶飞行的标准和条例的制定必须特别注意无人机操作中的人为因素。本论文讨论了与无人机飞行有关的一些人为因素问题，并提出了今后研究的方向。
关键词：无人机；飞行安全；人为因素；操作员
一、简介
我国无人机得到飞速发展，使我们的日常生活得到丰富，也带来很多便利。系统开发商已经为无人机（UAV）在政府、科学和商业应用，包括边境和港口安全、国土监视、科学数据收集、跨国运输和电信服务提供了服务。但是无人机飞行具有很高的安全风险，飞行安全风险的成因是多方面的，包括环境风险、操作风险、质量及技术风险。
1、高危害性[1]。无人机在飞行过程中，一旦对潜在的安全风险处置不当，则极容易发生失控、坠机等事件。无人机一旦发生链路中断或者定位系统信号丢失等，则进入盲飞状态，地面无法有效控制。
2、不可控性。无人机的风险可控难度较大。绝大部分无人机系统采用的飞行控制器控制回路结构简单，对于视距外的故障，地面人员则无法根据无人机当时所处的具体情况进行较为妥善的处理。
3、预测难度大。无人机飞行安全风险不单单存在于动力系统和传动系统，更多的集中于飞控系统。风险成因的复杂性决定了预测风险的难度较大。
因此，在实现无人机的乐趣以及享受无人机给我们生活带来的各种便利的前提是：第一首先要提高产品的质量，确保无人机的质量可靠，其次必须建立无人机操作标准和条例，告别黑飞，提高操作员的素质。本文主要讨论操作员对无人无人机飞行安全的人为因素影响。根据国外军方的经验[2]，无人机的事故/事故率是载人无人机事故/事故率的几倍，因此，关于无人机飞行的精心设计的标准和条例是明确的。在制定无人机安全飞行指南时，人的因素问题可能是特别令人关切的问题。正如国外研究人员所指出的[3]，无人机飞行呈现出与载人飞行不同的人为因素挑战，主要是由于无人机与其操作员不同时飞行而产生的。当前工作的目的是确定无人机操作中的人为因素问题。本文对这项工作进行了初步探索。
本文对无人机人为因素的影响研究将分为显示和控制；自动化和系统故障；以及操作员的组成、甄选和培训三个部分。虽然我们的研究分为三部分，但是我们可以清楚地看到，在不同类别内提出的议题是高度相互关联的。例如，有关操作人员补充的问题可能在一定程度上取决于无人机操作的自动化程度和可靠性。无人机操作的自动化程度，主要取决于提供给无人机操作员的显示器和控制的质量很品质。
二、显示和控制：
无人机和操作员之间分离的主要后果之一是，操作员被剥夺了一系列可供载人无人机飞行员使用的感官因素。无人机操作员没有从所操作的无人无人机运行的环境中直接接收到感官输入，而只是通过数据链接收到由机载传感器提供的感官信息。目前，感官信息主要由视觉图像组成，视觉受到很大的限制。包括环境视觉信息、动感/前庭输入和声音等感官信息均无法得到。因此，与载人无人机的驾驶员相比，无人机操作员可以说是相对于所控制的无人机之间“感官隔离”。有必要进行研究，找出这种感觉隔离在不同任务和飞行阶段影响操作员性能的具体方式，更重要的是，探索可能弥补环境直接感官输入不足的先进显示设计。
国外许多学者的研究工作已开始探讨多模态显示器对无人机操作员的优势。探索研究触觉显示的效果，以提醒无人机操作员注意湍流的发生。对于载人无人机的飞行员来说，湍流是通过视觉、听觉和运动/触觉信息来感受到的。相反，对于具有常规显示器的无人机操作员来说，湍流仅通过无人机传感器提供的摄像机图像的扰动来表示。国外的一项研究发现[4]，通过操纵杆控制传递的触觉信息提高了操作员在模拟无人机进场和着陆任务中的自我状态感知能力。然而，这些改进只是在有限的情况下才取得的（具体而言，只有当湍流发生在远离跑道的地方时，才能得到改善；当跑道附近出现湍流时，对于操作员没有任何好处），并因降落的主观难度增加而被抵消。这些结果表明多模態显示器作为补偿传统无人机显示器对无人机操作员感测信息的方法的一些价值，但是研究结果表明这样的显示器也可能增加产品的成本。今后的研究方向必须侧重于多模态显示器的效益比较，以解决无人机操作员的感官隔离，并确定多模态显示器的最佳设计方案。与此相关的是，多模态显示不仅可以简单地作为补偿无人机操作员贫乏的感官环境的手段，而且大大的减少了操作员的认知和感知工作量。例如，国外的研究人员分别测试了触觉和听觉显示器作为提醒操作员注意系统故障的方法的效果。鉴于无人机飞行控制任务对视觉的要求很高，实验人员预测这种多模态显示将使人的性能比系统状态的视觉显示更好。与此预测一致的是，这些研究中的系统故障在通过触觉或听觉显示时比视觉显示时更快地被检测到。国外的研究数据表明，通过从视觉通道减少无人机操作员工作负担，多模态显示可以提高飞行跟踪性能。更多的研究应进一步探讨多模态显示器在减少视觉信息处理需求压力方面的价值。应加以探讨。
无人机与操作员之间分离的另一个问题是，提供给无人机操作员的视觉传感器信息的质量将受到无人机与地面控制站之间通信链路带宽的限制。例如，数据链路带宽限制将限制视觉显示的时间分辨率、空间分辨率、颜色分辨能力和视野，而数据传输延迟将延迟对操作员控制输入的反馈。研究需要检查显示器的设计以解决这些问题，处理好显示器各项指标的综合处理问题（例如，如果其提供更高的图像分辨率，则可以接受更长的时间延迟）。研究发现[5]，无人机操作员使用有效载荷相机跟踪目标的能力受到时间更新率低和传输延迟长的影响。还应进行更多的研究，以确定空间和时间分辨率降低以及视野限制对无人机和有效载荷传感器控制的其他方面的影响（例如，起飞和着陆期间的飞行控制、交通检测）。更令人感兴趣的是增强现实和合成视觉系统（SVS）作为传感器输入的补充，国外的研究发现，这种增强现实显示器可以提高有效载荷传感器跟踪目标的精度，降低目标跟踪的认知需求，进而改善无人机的飞行控制。 三、自动化和系统故障
目前的无人机系统在飞行控制自动化的程度上有很大的不同。在某些情况下，无人机是手动操作遥控器来控制舵机实现对无人机的控制，操作员从安装在无人机前面的摄像头来获取视觉图像。在某些情况下，实现了部分控制自动化，操作员可以通过对地面控制站的操作选择所需参数。在某些场合，已经实现控制自动化，可以使用自动驾驶仪进行预编程来实现飞行控制。在起飞和着陆过程中使用的飞行控制方式，也常常不同于在飞行过程中所使用的控制方式。各种飞行控制的优点可能因操作员与无人机之间通信的时间延迟、以及从无人机提供给操作者的视觉图像和其他感官信息的质量而不同。需要进行研究确定（例如，时间延迟的长短、正常操作与冲突避免和系统故障模式），来选择最优的无人机控制模式。尤其重要的是，研究确定起飞和着陆过程中无人机控制的最佳方法，因为军事数据表明，在飞行的这些阶段，操作员人为失误导致了大量的事故发生。
必须对人机交互和自动化系统在无人机飞行中的相互作用进行研究。国外的一项研究发现，将飞行控制分配给自动驾驶仪可以释放操作员的注意力，同时提高操作人员对目标的观测和对系统故障检测的能力。即使自动驾驶仪不完全可靠，偶尔偏离航向，对操作员也是有益的。自动化的优势完全取决于自动化的运作水平。国外研究发现，在无人机自动化控制的模拟过程中发现，无人机完全自动化控制和非完全自动化控制具有不同的特点。因此，需要进行研究，以确定无人机操作员的哪些任务（例如飞行控制、交通检测、系统故障检测）应该自动化，以及何种程度的自动化是最佳的。有必要进行研究，以建立和优化程序，以应对自动化或其他系统故障。
四、操作员的组成、协调、甄选和培训
与人类因素有关的问题涉及无人机机组人员的组成、选择和培训。用于军事侦察任务的无人机飞行人员通常由两名操作员组成，一名负责无人机控制，另一名负责有效载荷传感器控制。这种机组结构是值得考虑的，因为将无人机操作和有效载荷控制分配给具有常规无人机显示器的单一操作者会大大降低性能。然而，国外研究数据也表明，适当设计的显示器和自动化可能有助于减轻将无人机和有效载荷控制分配给单一操作员的成本。一个无人机操作员甚至可以同时监控多个半自主无人机。因此有必要进行研究，以确定在各种类型的无人机执行任务所需的人员，并探索显示设计和自动化的辅助手段涉及，以减少对操作员的需求，随着自动化程度的提高，也可以允许单个飞行员同时操作多个无人机。
最后，有必要对无人机操作人员的选择和培训标准进行研究。目前，美国军队各部门对无人机飞行员的选择没有统一的标准[6]；空军只选择军事飞行员作为无人机操作员，海军和海军无人机操作员只需持有私人飞行员执照，陆军影子无人机的操作员一般不被称为飞行员。因此，研究数据表明，尽管从载人飞行经验向“掠夺者”无人机控制系统积累了大量的经验，但仍需进行研究，以确定是否应要求向无人机操作员提供这种经验。还需要努力确定无人机操作员地面学校培训的核心内容，并探索无人机飞行员培训的飞行模拟技术。
参考文献：
[1]杨林超.无人机飞行安全风险评价研究[J].科技风.2018（7）：20
[2]Draper， M.， Calhoun， G.， Ruff， H.， Williamson， D.， & Barry， T. （2003）. Manual versus speech input for unmanned aerial vehicle control station operations. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 47th Annual Meeting， 109-113.
[3]Draper， M.H.， Geiselman， E.E.， Lu， L.G.， Roe， M.M.， & Haas， M.W. （2000）. Display concepts supporting crew communications of target location in unmanned air vehicles. Proceedings of the IEA 2000/ HFES 2000 Congress， 3.85 - 3.88.
[4]Gawron， V.J.， （1998）. Human factors issues in the development， evaluation， and operation of uninhabited aerial vehicles. AUVSI ’98： Proceedings of the Association for Unmanned Vehicle Systems International， 431-438.
[5]Gunn， D.V.， Nelson， W.T.， Bolia， R.S.， Warm， J.S.， Schumsky， D.A.， & Corcoran， K.J. （2002）. Target acquisition with UAVs： Vigilance displays and advanced cueing interfaces. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 46th Annual Meeting， 1541-1545.
[6]Mouloua， M.， Gilson， R.， Daskarolis-Kring， E.， Kring， J.， & Hancock， P. （2001）. Ergonomics of UAV/UCAV mission success： Considerations for data link， control， and display issues. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 45th Annual Meeting， 144-148.
作者簡介：陈荣荣，1998年6月，陕西商洛人，单位：西京学院，研究方向：测控技术与仪器，学历：本科。
关键词：无人机；飞行安全；人为因素；操作员
一、简介
我国无人机得到飞速发展，使我们的日常生活得到丰富，也带来很多便利。系统开发商已经为无人机（UAV）在政府、科学和商业应用，包括边境和港口安全、国土监视、科学数据收集、跨国运输和电信服务提供了服务。但是无人机飞行具有很高的安全风险，飞行安全风险的成因是多方面的，包括环境风险、操作风险、质量及技术风险。
1、高危害性[1]。无人机在飞行过程中，一旦对潜在的安全风险处置不当，则极容易发生失控、坠机等事件。无人机一旦发生链路中断或者定位系统信号丢失等，则进入盲飞状态，地面无法有效控制。
2、不可控性。无人机的风险可控难度较大。绝大部分无人机系统采用的飞行控制器控制回路结构简单，对于视距外的故障，地面人员则无法根据无人机当时所处的具体情况进行较为妥善的处理。
3、预测难度大。无人机飞行安全风险不单单存在于动力系统和传动系统，更多的集中于飞控系统。风险成因的复杂性决定了预测风险的难度较大。
因此，在实现无人机的乐趣以及享受无人机给我们生活带来的各种便利的前提是：第一首先要提高产品的质量，确保无人机的质量可靠，其次必须建立无人机操作标准和条例，告别黑飞，提高操作员的素质。本文主要讨论操作员对无人无人机飞行安全的人为因素影响。根据国外军方的经验[2]，无人机的事故/事故率是载人无人机事故/事故率的几倍，因此，关于无人机飞行的精心设计的标准和条例是明确的。在制定无人机安全飞行指南时，人的因素问题可能是特别令人关切的问题。正如国外研究人员所指出的[3]，无人机飞行呈现出与载人飞行不同的人为因素挑战，主要是由于无人机与其操作员不同时飞行而产生的。当前工作的目的是确定无人机操作中的人为因素问题。本文对这项工作进行了初步探索。
本文对无人机人为因素的影响研究将分为显示和控制；自动化和系统故障；以及操作员的组成、甄选和培训三个部分。虽然我们的研究分为三部分，但是我们可以清楚地看到，在不同类别内提出的议题是高度相互关联的。例如，有关操作人员补充的问题可能在一定程度上取决于无人机操作的自动化程度和可靠性。无人机操作的自动化程度，主要取决于提供给无人机操作员的显示器和控制的质量很品质。
二、显示和控制：
无人机和操作员之间分离的主要后果之一是，操作员被剥夺了一系列可供载人无人机飞行员使用的感官因素。无人机操作员没有从所操作的无人无人机运行的环境中直接接收到感官输入，而只是通过数据链接收到由机载传感器提供的感官信息。目前，感官信息主要由视觉图像组成，视觉受到很大的限制。包括环境视觉信息、动感/前庭输入和声音等感官信息均无法得到。因此，与载人无人机的驾驶员相比，无人机操作员可以说是相对于所控制的无人机之间“感官隔离”。有必要进行研究，找出这种感觉隔离在不同任务和飞行阶段影响操作员性能的具体方式，更重要的是，探索可能弥补环境直接感官输入不足的先进显示设计。
国外许多学者的研究工作已开始探讨多模态显示器对无人机操作员的优势。探索研究触觉显示的效果，以提醒无人机操作员注意湍流的发生。对于载人无人机的飞行员来说，湍流是通过视觉、听觉和运动/触觉信息来感受到的。相反，对于具有常规显示器的无人机操作员来说，湍流仅通过无人机传感器提供的摄像机图像的扰动来表示。国外的一项研究发现[4]，通过操纵杆控制传递的触觉信息提高了操作员在模拟无人机进场和着陆任务中的自我状态感知能力。然而，这些改进只是在有限的情况下才取得的（具体而言，只有当湍流发生在远离跑道的地方时，才能得到改善；当跑道附近出现湍流时，对于操作员没有任何好处），并因降落的主观难度增加而被抵消。这些结果表明多模態显示器作为补偿传统无人机显示器对无人机操作员感测信息的方法的一些价值，但是研究结果表明这样的显示器也可能增加产品的成本。今后的研究方向必须侧重于多模态显示器的效益比较，以解决无人机操作员的感官隔离，并确定多模态显示器的最佳设计方案。与此相关的是，多模态显示不仅可以简单地作为补偿无人机操作员贫乏的感官环境的手段，而且大大的减少了操作员的认知和感知工作量。例如，国外的研究人员分别测试了触觉和听觉显示器作为提醒操作员注意系统故障的方法的效果。鉴于无人机飞行控制任务对视觉的要求很高，实验人员预测这种多模态显示将使人的性能比系统状态的视觉显示更好。与此预测一致的是，这些研究中的系统故障在通过触觉或听觉显示时比视觉显示时更快地被检测到。国外的研究数据表明，通过从视觉通道减少无人机操作员工作负担，多模态显示可以提高飞行跟踪性能。更多的研究应进一步探讨多模态显示器在减少视觉信息处理需求压力方面的价值。应加以探讨。
无人机与操作员之间分离的另一个问题是，提供给无人机操作员的视觉传感器信息的质量将受到无人机与地面控制站之间通信链路带宽的限制。例如，数据链路带宽限制将限制视觉显示的时间分辨率、空间分辨率、颜色分辨能力和视野，而数据传输延迟将延迟对操作员控制输入的反馈。研究需要检查显示器的设计以解决这些问题，处理好显示器各项指标的综合处理问题（例如，如果其提供更高的图像分辨率，则可以接受更长的时间延迟）。研究发现[5]，无人机操作员使用有效载荷相机跟踪目标的能力受到时间更新率低和传输延迟长的影响。还应进行更多的研究，以确定空间和时间分辨率降低以及视野限制对无人机和有效载荷传感器控制的其他方面的影响（例如，起飞和着陆期间的飞行控制、交通检测）。更令人感兴趣的是增强现实和合成视觉系统（SVS）作为传感器输入的补充，国外的研究发现，这种增强现实显示器可以提高有效载荷传感器跟踪目标的精度，降低目标跟踪的认知需求，进而改善无人机的飞行控制。 三、自动化和系统故障
目前的无人机系统在飞行控制自动化的程度上有很大的不同。在某些情况下，无人机是手动操作遥控器来控制舵机实现对无人机的控制，操作员从安装在无人机前面的摄像头来获取视觉图像。在某些情况下，实现了部分控制自动化，操作员可以通过对地面控制站的操作选择所需参数。在某些场合，已经实现控制自动化，可以使用自动驾驶仪进行预编程来实现飞行控制。在起飞和着陆过程中使用的飞行控制方式，也常常不同于在飞行过程中所使用的控制方式。各种飞行控制的优点可能因操作员与无人机之间通信的时间延迟、以及从无人机提供给操作者的视觉图像和其他感官信息的质量而不同。需要进行研究确定（例如，时间延迟的长短、正常操作与冲突避免和系统故障模式），来选择最优的无人机控制模式。尤其重要的是，研究确定起飞和着陆过程中无人机控制的最佳方法，因为军事数据表明，在飞行的这些阶段，操作员人为失误导致了大量的事故发生。
必须对人机交互和自动化系统在无人机飞行中的相互作用进行研究。国外的一项研究发现，将飞行控制分配给自动驾驶仪可以释放操作员的注意力，同时提高操作人员对目标的观测和对系统故障检测的能力。即使自动驾驶仪不完全可靠，偶尔偏离航向，对操作员也是有益的。自动化的优势完全取决于自动化的运作水平。国外研究发现，在无人机自动化控制的模拟过程中发现，无人机完全自动化控制和非完全自动化控制具有不同的特点。因此，需要进行研究，以确定无人机操作员的哪些任务（例如飞行控制、交通检测、系统故障检测）应该自动化，以及何种程度的自动化是最佳的。有必要进行研究，以建立和优化程序，以应对自动化或其他系统故障。
四、操作员的组成、协调、甄选和培训
与人类因素有关的问题涉及无人机机组人员的组成、选择和培训。用于军事侦察任务的无人机飞行人员通常由两名操作员组成，一名负责无人机控制，另一名负责有效载荷传感器控制。这种机组结构是值得考虑的，因为将无人机操作和有效载荷控制分配给具有常规无人机显示器的单一操作者会大大降低性能。然而，国外研究数据也表明，适当设计的显示器和自动化可能有助于减轻将无人机和有效载荷控制分配给单一操作员的成本。一个无人机操作员甚至可以同时监控多个半自主无人机。因此有必要进行研究，以确定在各种类型的无人机执行任务所需的人员，并探索显示设计和自动化的辅助手段涉及，以减少对操作员的需求，随着自动化程度的提高，也可以允许单个飞行员同时操作多个无人机。
最后，有必要对无人机操作人员的选择和培训标准进行研究。目前，美国军队各部门对无人机飞行员的选择没有统一的标准[6]；空军只选择军事飞行员作为无人机操作员，海军和海军无人机操作员只需持有私人飞行员执照，陆军影子无人机的操作员一般不被称为飞行员。因此，研究数据表明，尽管从载人飞行经验向“掠夺者”无人机控制系统积累了大量的经验，但仍需进行研究，以确定是否应要求向无人机操作员提供这种经验。还需要努力确定无人机操作员地面学校培训的核心内容，并探索无人机飞行员培训的飞行模拟技术。
参考文献：
[1]杨林超.无人机飞行安全风险评价研究[J].科技风.2018（7）：20
[2]Draper， M.， Calhoun， G.， Ruff， H.， Williamson， D.， & Barry， T. （2003）. Manual versus speech input for unmanned aerial vehicle control station operations. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 47th Annual Meeting， 109-113.
[3]Draper， M.H.， Geiselman， E.E.， Lu， L.G.， Roe， M.M.， & Haas， M.W. （2000）. Display concepts supporting crew communications of target location in unmanned air vehicles. Proceedings of the IEA 2000/ HFES 2000 Congress， 3.85 - 3.88.
[4]Gawron， V.J.， （1998）. Human factors issues in the development， evaluation， and operation of uninhabited aerial vehicles. AUVSI ’98： Proceedings of the Association for Unmanned Vehicle Systems International， 431-438.
[5]Gunn， D.V.， Nelson， W.T.， Bolia， R.S.， Warm， J.S.， Schumsky， D.A.， & Corcoran， K.J. （2002）. Target acquisition with UAVs： Vigilance displays and advanced cueing interfaces. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 46th Annual Meeting， 1541-1545.
[6]Mouloua， M.， Gilson， R.， Daskarolis-Kring， E.， Kring， J.， & Hancock， P. （2001）. Ergonomics of UAV/UCAV mission success： Considerations for data link， control， and display issues. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 45th Annual Meeting， 144-148.
作者簡介：陈荣荣，1998年6月，陕西商洛人，单位：西京学院，研究方向：测控技术与仪器，学历：本科。