从生理信号预测情境意识
人机交互
2025-06-10 v1
摘要
情境意识(SA)——包括感知环境关键要素、理解其含义以及预测其未来状态的能力——对于人类操作员的性能至关重要。由于金标准SA测度方法具有干扰性，研究人员寻求生理指标以提供关于SA的实时信息。我们扩展了 prior work，通过使用神经生理、心理生理和行为信号的多模态套件，预测SA三个层次沿连续体的能力，以及预测复杂多任务情境中的综合SA度量。我们进行的一项实验研究中，31名参与者在佩戴生理传感器并响应SA 'freeze-probe'评估的飞行模拟器任务组合中控制。我们证明了用于测量SA的任务和评估的有效性。多模态生理模型预测SA的预测性能(分别为1-3层和总层：0.14, 0.00, 0.26, 和0.36)，优于基于洗牌标签构建的模型，证明了多模态生理信号在预测SA所有层次方面提供了有用信息。SA第3层(投影)预测得最好，SA第2层(理解)则最难预测。消融分析和单一传感器模型发现EEG和眼动信号对预测第3层和总SA特别有用。减少的传感器融合模型显示，在保留部分传感器的情况下仍可维持预测性能。这项首项严格的交叉验证评估表明，多模态生理信号对于推断复杂、整体、客观的SA度量在所有层次上、非干扰性地沿连续体提供了实用性。
引用
@article{arxiv.2506.07930,
title = {Predicting Situation Awareness from Physiological Signals},
author = {Kieran J. Smith and Tristan C. Endsley and Torin K. Clark},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.07930},
year = {2025}
}
备注
15 pages, 6 figures, submitted to IEEE Transactions on Human-Machine Systems