• ISSN 0258-2724
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基于注意力分配的高铁操纵台界面布局优化设计

许永生 李丽丽 吴尤荻 支锦亦 向泽锐 张润芝

许永生, 李丽丽, 吴尤荻, 支锦亦, 向泽锐, 张润芝. 基于注意力分配的高铁操纵台界面布局优化设计[J]. 西南交通大学学报, 2022, 57(2): 401-409. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200414
引用本文: 许永生, 李丽丽, 吴尤荻, 支锦亦, 向泽锐, 张润芝. 基于注意力分配的高铁操纵台界面布局优化设计[J]. 西南交通大学学报, 2022, 57(2): 401-409. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200414
XU Yongsheng, LI Lili, WU Youdi, ZHI Jinyi, XIANG Zerui, ZHANG Runzhi. Optimization Design of Interface Layout of High-Speed Railway Control Console Based on Attention Distribution[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2022, 57(2): 401-409. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200414
Citation: XU Yongsheng, LI Lili, WU Youdi, ZHI Jinyi, XIANG Zerui, ZHANG Runzhi. Optimization Design of Interface Layout of High-Speed Railway Control Console Based on Attention Distribution[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2022, 57(2): 401-409. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200414

基于注意力分配的高铁操纵台界面布局优化设计

doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200414
基金项目: 教育部人文社会科学基金(19YJA760094);四川省教育厅人文社会科学重点研究基地工业设计产业研究中心项目(GYSJ2019-005)
详细信息
    作者简介:

    许永生(1975—),男,副教授,研究方向为交通工具装备设计与仿生设计,E-mail:xuyongs@126.com

  • 中图分类号: TB472

Optimization Design of Interface Layout of High-Speed Railway Control Console Based on Attention Distribution

  • 摘要:

    为了研究驾驶员在高铁操纵台界面的注意力分配情况,以达到优化高铁操纵台界面布局设计的目的,采用CRH380D列车仿真平台,通过模拟驾驶实验的形式测定成都机务段动车运用车间14名驾驶员的注意力分配情况. 首先,将驾驶员的值乘过程分为发车准备、正线行驶、停车制动3个任务;其次,从视觉层、行为层、心理层3个维度出发,分别采集被试在3个任务中的眼动数据、操作轨迹、NASA-TLX量表主观工作负荷;最后,结合与被试的深度访谈,得出驾驶员对CRH380D列车操纵台界面的注意力分配情况. 研究结果表明:在CRH380D列车操纵台目前的界面布局设计中,驾驶员在执行驾驶任务时注意力分配最高的为ATP,其次为TCMS1;水平操纵面上21个开关按钮中,占用注意力较多的为开车门、停放制动和升弓、降弓按钮;眼动轨迹图与操作轨迹图比较复杂,驾驶员的主观工作负荷相对较高;根据实验结果总结出高铁操纵台界面布局设计的4条原则及一些相应的设计建议,并以CRH380D列车为例,得出其操纵台界面布局优化设计方案.

     

  • 图 1  CRH380D列车模拟驾驶台

    Figure 1.  Composition of CRH380D train simulator

    图 2  注意力分配情况

    Figure 2.  Attention distribution

    图 3  实验现场

    Figure 3.  Experimental site

    图 4  热点图

    Figure 4.  Heat map

    图 5  发车准备

    Figure 5.  Preparation for departure

    图 6  正线行驶

    Figure 6.  Main track driving

    图 7  停车制动

    Figure 7.  Parking brake

    图 8  雷达图(单位:分)

    Figure 8.  Radar chart (unit: points)

    图 9  设计方案

    Figure 9.  Design scheme

    表  1  AOI数据

    Table  1.   AOI data

    任务指标系统显示屏手柄开关按钮
    AOI1AOI2AOI3AOI4AOI5AOI6AOI7AOI8A0I9AOI10AOI11AOI12AOI13AOI14AOI15
    发车
    准备
    注视时间/s10.414.9454.4450.190.362.2500.374.000.400.101.000.050.040
    占比/%7.903.8542.4439.130.291.7500.293.120.310.080.780.040.030
    注视点数量41.2529.08275.17207.330.4211.9201.8317.672.420.836.000.330.330
    正线
    行驶
    注视时间/s0.013.9473.2326.190.010.3400.010.050.010.590.880.020.020
    占比/%0.013.7469.5424.870.010.3300.010.040.010.560.840.020.020
    注视点数量0.1720.92352.42106.500.082.6700.080.170.083.004.750.250.170
    停车
    制动
    注视时间/s0.972.6381.108.570.050.3302.141.980.850.221.49000
    占比/%0.962.6280.828.540.050.3302.141.970.840.221.49000
    注视点数量5.5014.00290.2541.420.251.75010.428.084.831.427.33000
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    表  2  单个任务得分

    Table  2.   Individual task score

    任务脑力
    需求
    体力
    需求
    时间
    需求
    业绩
    水平
    努力
    程度
    受挫
    程度
    发车
    准备
    55.0035.0055.0054.6464.6430.36
    正线
    行驶
    51.0734.6447.8656.0758.5726.07
    停车
    制动
    64.2933.9345.7156.0760.3620.71
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    表  3  整个驾驶过程的总体工作量得分

    Table  3.   Overall workload score of the whole driving process

    被试1234567891011121314
    得分68.0047.3362.3358.6764.3340.0059.0054.6737.3347.0049.0062.0056.6742.33
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-06-29
  • 修回日期:  2020-11-12
  • 网络出版日期:  2021-11-05
  • 刊出日期:  2020-11-18

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