| 研究概要 |
航空機パイロットの操縦を分析し、航空安全の向上に貢献するため、特にパイロット操縦のヒューマンインターフェースに注目して研究を行っている。ニューラルネットワークを用いた操縦分析に関しては、着陸時のヴィジュアルキューを意識的に変えた場合の分析結果の比較を行い、結果にパイロットの意識的な注意力の変更が反映していることを確認した。また、その場合の操縦モデルで自動着陸させ、注意力の配分と着陸成功率の関係を解析した。昨年度に続き、実機試験も実施したが、本年度は操縦席に設置したビデオカメラの映像からヴィジュアルキューと操作履歴を取得する方法を開発した。セスナによる検証の後、767の着陸操縦分析を下地島飛行場で実施した。実施内容は、来年度のアメリカ航空宇宙学会の講演会で発表する。最適操縦の分析に関してはBoeing 767の着陸時を模擬するシミュレータを作成し,着陸時における最適なエレベータ操舵とスロットル操作量を求めた.まず,機体の位置,速度,姿勢等の状態から操作量を出力するニューラルネットを構築した.次に,無風状態の通常の着陸状態に加え,そこから変位した状態,また風のある環境下でニューラルネットを学習させた.結果,着陸状態にロバストな最適操縦法を求めることができ,その操縦特性の分析を行った。エアライン機体のパイロットは、飛行中のワークロード低減のために操縦のみならずオペレーション全体をマネージメントしている。このワークロード低減のための最適マネージメント法を明らかにするために、本年度はフライトシミュレータ上で異なる経験を有する複数のパイロットの動作記録を行い、時系列上に整理することによってパイロットの各種判断の理由付けを明確化し、経験の違いがマネージメントに与える影響を明らかにした。
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