Inhaltszusammenfassung:
Die Teleoperation eines unbemannten Gefährts ist ein wertvolles
Werkzeug in Situationen, in denen der Pilot das Gefährt nicht von
Bord aus steuern kann oder sollte. Beispiele hierfür reichen von,
für den Piloten, toxischen Umgebungen, über Luftaufnahmen von
Katastrophengebieten mithilfe von unbemannten Flugzeugen (engl.
Unmanned Aerial Vehicle(UAV)), bis zur Erforschung der Tiefsee,
bei der die Steuerung von Bord schlichtweg unmöglich wird.
Allerdings führen Einschränkungen in der Sensorerfassung, Rau-
schen und Latenzen in der Übertragung, sowie eine ineffiziente
Darstellung der Informationen für den Piloten dann zu einem redu-
zierten Informationsfluss, reduzierter Leistung, einem Verlust des
Situationsbewusstseins und im schlimmsten Fall zu einem Verlust
des Gefährts. Die räumliche Entkopplung zwischen dem Piloten
und des Flugobjekts ist eine der wichtigsten Herausforderungen in
der Teleoperation von UAVs.
Die meisten Kontrollstationen beinhalten ein oder mehrere Steu-
erknüppel um das Gefährt zu steuern, einen Monitor der eine di-
rekte Videoübertragung der Hauptkamera anzeigt und ein Sitzplatz
für den Piloten. Dies kann erweitert werden, in dem zusätzliche
Statusinformationen mit weiteren Monitoren oder visuellen Über-
lagerungen, die über die Hauptübertragung gezeichnet werden,
angezeigt werden [Tvaryanas, 2004; van Erp, 2000]. Jedoch kann
die Verarbeitung mehrerer Bildschirme die mentale Belastung erhö-
hen. Dies kann dazu führen, dass der Pilot wichtige Informationen
nicht aufnimmt, was zu einem Verlust des Situationsbewusstseins
und einhergehender reduzierten Leistung oder einem Unfall des
Gefährts führt.
Anstatt Information rein visuell zu präsentieren, können ande-
re Modalitäten genutzt werden Rückmeldungen über den Status
des Gefährts oder Informationen über die Aufgabe zu präsentieren.
Das Ziel dieser Doktorarbeit ist die Untersuchung der Modalität
der Bewegung. Es soll untersucht werden, ob Bewegungen genutzt
werden können, um dem Piloten zusätzliche Rückmeldungen über
den Zustand des Gefährts bereit zu stellen. Bewegungsfeedback
beschreibt hier die physikalische Bewegung des Piloten mit Hilfe
eines Bewegungssimulators. In dieser Arbeit wird zwischen zwei
Typen von Bewegungsfeedback unterschieden. Fahrzeugzustandsbe-
wegungsfeedback beschreibt die Bewegung des Fahrzeugs, während
Aufgabenabhängiges Bewegungsfeedback die Kombination aus tatsächli-
chem und gewünschtem Fahrzeugzustand ist.
Die Effekte von Bewegungsfeedback in der Teleoperation wurden
in mehreren Studien untersucht. In den vorgestellten Experimenten
kontrollierten Teilnehmer entweder einen virtuellen Quadrotor, der
in einer simulierten Umgebung flog, oder einen echten Octorotor.
Die Teilnehmer steuerten das UAV von der Kanzel des CyberMotion
Simulators (CMS) aus, ein 8-DOF Bewegungssimulator, der sich am
Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik befindet.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Bereitstellung von Bewegungs-
feedback positive Effekte auf die Leistung und das Verhalten des
Piloten in der Steuerung des UAVs hat. Ist das UAV externen Stö-
rungen ausgesetzt, wie z.B. Windstößen, zeigte sich, dass Fahr-
zeugzustandsbewegungsfeedback die Fähigkeit der Störungsunter-
drückung des Piloten verbessert, was zu Leistungsteigerungen führt.
Außerdem zeigte sich, dass Bewegungsfeedback dahingehend ge-
formt werden kann, zusätzliche Informationen über die Aufgabe
bereitzustellen. Dies zeigt, dass die zusätzlichen Informationen vom
Piloten genutzt werden können um Leistung und Kontrollverhalten
zu verbessern.
Abstract:
Teleoperation of unmanned vehicles is a valuable tool in scenarios
where the operator can not or should not operate the vehicle from
on-board. Applications range from hazardous environments where
exposure needs to be avoided, control of Unmanned Aerial Vehicles
(UAV) to retrieve overviews of inaccessible disaster areas, to deep
sea exploration where on-board operation is simply not possible.
However, limitations in sensor performance, noise and laten-
cies introduced in the transmission, and ineffective display of the
information to the operator can lead to a reduced amount of infor-
mation, reduced performance, a loss of situation awareness, and in
the worst case a loss of the remote vehicle. The spatial decoupling
between the operator and the vehicle is one of the main challenges
in teleoperation.
Most setups include one or more control sticks to steer the ve-
hicle, a monitor displaying the live video feed of the main vehicle
camera, and a seat for the operator. This can be extended by display-
ing additional state information using monitors or visual overlay,
rendered on top of the main video stream [Tvaryanas, 2004; van
Erp, 2000]. However, processing of multiple screens can increase
mental workload. This can cause the operator to miss important
information, leading to a loss of situation awareness and reduced
performance or a crash of the vehicle.
Instead of presenting information purely visually, other feedback
modalities can be used to convey vehicle state or information about
the task. The goal of this PhD thesis is to investigate the possibility
of providing additional information using motion feedback. Here,
motion feedback is defined as physically moving the operator using
a motion simulator. In the work presented in this thesis a distinction
between two motion feedback types is made. Vehicle-state motion
feedback describes vehicle motion, while task-related motion feedback is
the result of the combination of desired and actual vehicle motion.
To investigate the effects of motion feedback in teleoperation
several studies have been conducted. In the experiments presented
participants either controlled a virtual quadrotor flying in a simu-
lated environment or a real octorotor. Participants controlled the
UAV from within the CyberMotion Simulator (CMS), an 8-DOF
motion simulator located at the Max Planck Institute for Biological
Cybernetics.
The results show that providing motion feedback has a positive
effect on performance in teleoperation of remote UAVs. If the remote
vehicle is subject to external disturbances, e.g., wind gusts, vehicle-
state feedback showed to improve disturbance rejection capabilities
leading to increased performance. Furthermore, motion feedback
can be shaped to include additional information about the task with
positive effects on performance. This shows that the additional
information included in the motion feedback can be used by the
operator to improve performance and control behavior.