Development and Evaluation of Cueing Symbology for Rotorcraft Operations in Degraded Visual Environment (DVE)
Notice bibliographique
Résumé
Degraded Visual Environment (DVE) is experienced when helicopters enter Inadvertent Instrument Meteorological Conditions (I-IMC). DVE can occur in the form of fog, night flight occurring naturally or when pilots try to land in unprepared (dusty, snowy) landing zones causing brownouts and whiteouts from rotor downwash. The Degraded Visual Environment Navigation Support (DVENS) project aimed to use a LiDAR to scan a specified Field of View (FOV) and range to identify a zone to be safe or unsafe for landing in a simulation capacity. A Head Down Display (HDD) with touch capabilities was used to provide Virtual Visual Meteorological Conditions (V-VMC), in which 3D conformal, 2D orthographic symbology is displayed. For the iterative design of the symbology, to diagnose and minimize pilot error in DVE the Taxonomic Framework for Aircrew Error evaluation is used. The framework allowed for a more direct design approach with clear objectives based on operational requirements and presenting an optimal workload for pilots. Maintaining the objective of showing the required information to the pilots while minimizing clutter is imperative as too much information can increase workload. Thus, the aircrew error Taxonomic framework helps identify the design goals required to neutralize pilot error leading to an efficient design. The Ryerson Mixed Immersive Motion Simulation (MIMS) lab’s Fixed Base Simulator (FBS) and CAE, Presagis’s HELI CRAFT were used as the simulation testing tools. Non-intrusive questionnaires such as NASA Task Load Index (TLX), Bedford and Cooper-Harper display rating scales were used to provide feedback and evaluate the display system. Multiple scales were used for validation of results and to measure the workload, stress, physical, psychological and time loads. This methodology and design were found to be extremely helpful in assisting pilots to land, take off in DVE and IIMC conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».