人感理论的航天飞行训练技术范文

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《航天医学与医学工程杂志》2014年第三期

1前庭感知理论

之所以可以通过模拟器实现真实运动感觉的模拟，最基本的依据就是人的前庭系统对运动感知的选择性与模糊性，也就是在一定范围的运动幅值或者条件内，人无法区分出其差别。本节分析了前庭器官的动力学模型及其在模拟技术中的应用。

1．1前庭感知模型前庭系统位于人的内耳中，包括半规管(semicircularcanal)和耳石(otolithorgans)，分别用以感知角运动和线运动。半规管动力学建模时输入为头动角速度、输出为感知角速度。耳石是前庭系统中用来感知三轴线运动的器官，它会对线加速度以及头部倾斜运动做出响应。但是单独的耳石并不能区分运动是来自线加速度还是倾斜，而需要其他感知信息的协助。耳石的动力学模型输入信号为线加速度，输出为感知到的线加速度。所以，前庭感知模型通常以加速度和角度为输入，如图1所示为Telban等［15］提出的纵向运动(纵向加速度ax(t)/俯仰角θ(t))前庭感知模型结构。耳石模型为二阶线性系统，其输入与输出为比力(fx=αx－θ•g);半规管模型则由两个一阶系统组成，其输入与输出均为角度信号，所以需要对输出量进行微分得到角速度量(θ•Λ)．另外，为了使耳石与半规管的感知误差具有可比性，对模型做了归一化处理，调整增益值Go与Gs使输入分别为耳石与半规管感知阈值时的输出值均为1，以方便洗出算法的计算。

1．2基于前庭感知理论的模拟技术如图2所示为经典洗出算法对纵向运动的模拟实现过程，主要利用了前庭感知的三个特性:1)存在感知阈值。洗出算法的标志性特点就是在模拟完目标运动后要“偷偷”回到中立位置，这个动作是不能被人感知到的，实现的方法就是使其保持在感知阈值以下。除了回到中立的过程，图2中的平台倾斜也要保持在阈值以下。图3所示为真实飞行与运动模拟输出曲线对比，在完成目标加速度呈现(图中的Accelerationrender-ingphase)后运动平台作动器以人无法察觉的速度(图中的Actuatorlimitapproachphase)回到中立，再进行下一个目的动作。2)频段选择。人体不同感知器官对各频段运动信号的感知敏感度不同。高频运动信号主要来自自身运动，由前庭器官感知，它们的主频段为0．1～10Hz间，这也是人体头部正常的运动频范围，低于0．1Hz的运动感知则主要依赖于视觉信息［16］。根据这个特性，经典洗出算法在角速度通道与加速度通道设置了高通滤波器，截止频率与半规管及耳石模型的频率特性相关。如图3所示，运动平台模拟的主要为变化幅值与频率较大的运动触发段。3)无法区分重力与低频加速度。当耳石中接收到刺激信号时，如果没有视觉等其它感知信息的辅助，中枢神经系统无法分辨该偏移是由低频加速度还是头部倾斜产生的重力分量引起的。这个特性是运动基模拟器实现低频加速度模拟的关键依据———倾斜平台利用重力分量来模拟低频持续加速度。利用这个特性，经典洗出算法将加速度通过低频滤波器，并通过平台倾斜使其转化为响应的角运动，实现低频加速度的模拟。经典洗出算法理论上和实现上都很简单，其主要缺点是由于使用了线性滤波器而不能充分利用模拟器平台的运动能力，也没有将人体前庭系统的非线性特性考虑进来。1982年，Sivan等［17］提出了最优洗出算法，首次将完整的人体前庭感知模型应用到了算法中(图4)，从感知误差与平台位移最小出发计算最优的洗出滤波器，此后很多学者基于最优洗出算法进行了研究，主要集中在前庭模型的改进与算法理论的优化上。2000年，Telban［18］等对最优洗出算法做了进一步的发展，使用了更精确的前庭模型，同时在价值函数中加入了更多的状态量来限制运动平台的位移，具有更强的稳定性。2005年，Hwang等［19］对修改了真实飞行器通道的前庭模型，通过倾斜角来模拟持续角速度，加强了低频加速度的模拟逼真度。当前洗出算法的主要方向仍是不断提高前庭模型的精确度，以使算法能更好地适应人的感知特性。

2视觉感知理论

视觉信息对于运动模拟的主要作用是可以产生自运动(Visuallyinducedself-motion或者称为Vection)。视觉引起的自运动是指当人面对模拟视景时会以自身为参照系，从而感到与视景运动方向相反的自运动。视觉感知模型的一个重要应用是结合前庭感知模型建立更完整的人体的感知模型，并应用于最优洗出算法，实现更符合人的感知特性的运动模拟。如图5所示为结合前庭与视觉的转动感知模型，线运动感知模型的结构与其相似。视觉模型是对视觉感知的动力学过程建模，主要是感知过程中的神经传导延时;眼动响应过程则可以用一个一阶低通滤波器表示。所以图5中相关的视觉模型传递函数形式为。视觉感知理论的研究方向主要有两个，一个是针对视觉器官的感知模型，主要应用于洗出算法中;另一个则是模拟器视景设备配置对自运动感知的影响。在固定基或者虚拟现实模拟器中，视觉引起的自运动是运动模拟的主要途径。除了对视觉器官本身模型的应用外，很多学者还针对外部模拟环境、刺激参数等方面对自运动感知的影响做了大量研究。主要有以下几个方面:1)在一定范围内，更高的刺激速度获得更强烈的自运动感知。这一点早期的学者便已证实［21-22］，如一个典型的结论是，当转动视景速度在0～120°/s范围内逐步增长时，人感知到的自运动速度也是等比例增长的。2)随着视场(fieldofview，FOV)的增大，自运动感知强度也会增大。实验表明即使视场很小(如7．5°［23］)时仍然可以获得自运动感知，但更大的视场会获得更强的自运动感知;全视场模拟时获得自运动最逼真［21］。所以现在模拟器的视景系统倾向于更大的视场，在虚拟现实系统中使用超过180°的视景显示屏。3)中心视景与外围视景具有相等功效。如前所述，早期的研究中认为外围视景比中心视景更重要;但后期的研究表明，当两者的显示区域相等时其对自运动感知的功效是相同［21，24］。Telban和Cardullo［15］认为无论是中心视景和外围视景上式(3)中的延时τd均为90ms。4)自运动的最优频率与刺激的离心率相关。研究发现外围视景与中心视景具有不同的最优运动频率，如Palmisano等［25］证明当外围视景运动频率较低而中心视景运动频率较高时自运动感知最强。所以，在视景模拟时对外围视景的灵敏度要求就降低了，这同时也降低了对高分辨率视景的要求。5)运动对比密度(densityofmovingcontrasts)有助于引发自运动。要感知视景中物体的运动，需要其与周围物体的相对运动来诱发，而运动对比越多，自运动强度越大［26］。所以在航天视景模拟中通常利用飞船与云、星星或者地球等的相对运动来表现其运动状态。

3感知冲突理论

感知冲突现象普遍存在的现象。当不同感知器官(主要为前庭与视觉)获得的感知信息不一致，并且中枢神经系统无法调和时，就会发生感知冲突，如前庭感知到静止而视觉提示为运动。如图所示模型中就需要对感知冲突进行处理。当中枢神经无法消除感知信息的差异时，就会引发运动病(motionsickness)。由于前庭主要感知高频且感知延时较短，在感知冲突的前期人会以前庭感知信息为准。Young等［16］认为当两种信息同时刺激时，人会以一种非线性的方式对两者进行“混合”处理。Za-charias提出了视觉－前庭冲突模型［28］，该模型基本思想是:对于轻度冲突，两种信息会相互确认，感知到信息是对两者进行权相加后的值;对于较严重的冲突，如果两者不同相互确认，视觉信息的权重会逐渐降低、前庭信息权重增加直至冲突消失。Telban等［15］将其应用到了视觉－前庭感知模型中。感知冲突理论对运动基模拟器运动平台与视景信息的一致性提出了要求。在模拟器中，如果视景信息与运动信息配置不当还会引发模拟器运动病(simulatormotionsickness)，导致模拟失真与训练效果下降。为了提高模拟器逼真度、避免出现不必要的模拟器运动病，必须保证视觉模拟与运动模拟信息的协调配合。如对于视景显示系统，由于不需注重高频信号的响应速率，标准的60Hz刷新率就可以满足需要;而为了与视景系统同步，运动系统信号的更新频率也必须为60Hz。但在实际中，由于使用的洗出算法的效率问题，可能会使得运动系统的信号更新频率无法满足，通常需要对视景系统的刷新频率进行调整。

4研究趋势

针对未来的空间站任务与载人登月飞行任务，航天飞行训练将面临巨大的挑战。航天飞行中的感知灵敏度、手眼协调性和空间方位感知的改变对任务的执行将造成重要的影响，如交会对接操作、机械臂操作、登月着陆段以及应急返回等。相应地，对影响这些任务的运动感知特性的深入理解将对地面有效训练方法的实现起到关键作用。针对未来航天飞行训练需求，重点的人感理论包括下面几个方向。

4．1视觉－前庭感知一致性理论前庭与视觉是运动感知的主要器官，两者感知信号的一致性对感知结果起到决定性作用。近几年，荷兰德尔福特科技大学、荷兰应用科学研究机构下属的防务与安全部门(TNODefense，Secu-rityandSafety)荷兰Utrecht大学以及美国NASA兰利研究中心近年来致力于飞行模拟中的感知一致性研究。该系列的研究主要在荷兰Delft科技大学的SIMONA运动基模拟器和NASA兰利研究中心的视觉模拟器和座舱运动设备(cockpitmo-tionfacility)中进行。他们提出了感知一致性区域(coherencezone)概念:当视觉提示与前庭提示并不是1∶1提供给人时，人感知到的运动仍然是一致的，在模拟中也可以获得真实的飞行感受，并分别从频率、幅值、相位、延时以及视场大小等方面研究其对感知一致性的影响［29-33］。图6为VanderSteen［34］与ValentePais［30］等提出的幅值一致性区域对比，即当视觉刺激信号的幅值一定时，与之相适应的前庭刺激信号幅值变化的上限与下限。此方向的研究将有助于飞行模拟技术实现精确化与自适应配置。当前洗出算法参数确定主要通过人的主观评价实现，利用这项研究可以优化洗出算法，将视觉信号作为给定量来确定满足一致性要求的运动平台输入量。但这方面的研究现在还处于理论完善阶段，还需要进一步开展相应的算法应用研究，如对于理论的适配性，针对不同运动特性进行实验验证并利用Cooper-Harper法进行评价，最终实现模拟算法最优配置。

4．2航天环境下的运动感知理论由于航天飞行会远离地面进入太空或者其他天体表面，人的感知特性会发生变化，在地面模拟中需要尽可能地实现航天环境下的运动感知模拟。重力改变是航天飞行对人的感知最主要的影响。对微重力下的前庭感知变化的相关研究很早就开展了。Mittelstaedt结合NASA的太空实验室和神经实验室任务的成果，对微重力下的人体运动感知模型进行了研究与分析，提出了“内矢量”(idiotropicvector)的概念，认为在微重力下重力的缺失会使得人体在运动与定位中更依赖“内矢量”，并证明内矢量主要由人体的内脏器官决定;Clement等［36］在此基础上，建立了包含视觉矢量、重力矢量与内矢量的感知模型，该模型反映出了人体在地面与太空中对持续加速度感知的区别。此外，对于微重力环境下人体运动感知理论还包括OTTR(otolithtilt-translationreinterpreta-tion)假设、“多感觉综合”理论和“频率隔离”理论等［37］。另外，Clark等［38-39］对载人登月过程中航天员的感知特性进行了分析，表明从太空进入到月球重力环境会使人产生感知错觉，影响到登月时的手控操作能力，并提出了相应的训练方法。航天环境是航天飞行训练模拟与地面飞行器模拟的最大区别，虽然相关研究开展较早，但由于航天环境实验条件有限且成本较大，该项理论仍在发展之中;在地面环境下呈现航天飞行特性将成为未来模拟技术的重点，而其大大依赖对应感知理论的发展。

4．3综合感知理论飞行训练模拟器技术的发展依赖于人体运动感知模型的不断完善。人体完整的感知系统包括前庭，视觉，听觉，体感和触感器官等，这些系统的信息传入中央神经中枢进行处理后获得姿态，眼动，空间方位以或者感知冲突信号，如图7所示。为了对人体感知特性进行更准确的理解，除了前庭与视觉之外，其他感知器官对运动感知的影响也越来越被重视;同时，多感知器官之间相关关系与协同性也是研究重点。Aleksander对听觉引起的自运动进行了大量理论研究，认为其在姿态感知补偿方面以及非常规重力环境下(如太空或者水下)对运动感知的准确性有重要影响。Moore等对航天飞行模拟中头—眼协调性模拟的重要性以及训练方法进行了研究;另外，Lackner等综合分析了视觉、前庭、听觉、体感以及触觉对定位感知的不同贡献。另外对于不同的运动环境其感知重点不同，比如体感在航天返回训练段是重点，视觉为辅助;而在交会对接任务中，通过视觉观察电视图像是理解运动状态的关键，体感则为辅助。感知理论的研究为飞行模拟技术的发展提供理论基础与研究方向，将使模拟算法不断提高与完善，从而加强飞行模拟的逼真度，最终实现航天员训练效果的不断增强。

作者：陈炜晁建刚单位：中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室