Оценка рабочей нагрузки в реальном времени с использованием отслеживания взгляда: подход на основе байесовского вывода

Управление рабочей нагрузкой является критически важной задачей при совместном управлении беспилотными наземными транспортными средствами. В ответ на эту проблему предыдущие исследования разработали методы оценки рабочей нагрузки операторов человека на основе анализа их физиологических данных. Однако эти исследования в основном использовали подход «одна модель — одна особенность» или «одна модель — несколько особенностей». В настоящем исследовании предлагается модель байесовского вывода для оценки рабочей нагрузки, которая использует разные модели машинного обучения для разных признаков. Мы провели эксперимент с участием 24 человек, в котором оператор дистанционно управлял моделируемым High Mobility Multipurpose Wheeled Vehicle (HMMWV) с поддержкой автономии, одновременно выполняя задачу наблюдения. В качестве физиологических входных данных для предлагаемой модели байесовского вывода использовались глазные показатели участников, включая траекторию взгляда и изменение размера зрачка. Результаты показывают, что модель байесовского вывода достигает F1 = 0.823, точности = 0.824 и полноты (recall) = 0.821, превосходя одиночные модели.