Management of multiple heterogeneous unmanned aerial vehicules through transparency capability
Impact de la transparence informationnelle sur la gestion d'une meute de drones aériens hétérogènes
Résumé
The benefits of using multiple heterogeneous Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to perform tasks such as search and rescue and wildlife monitoring are now well recognised. However, multiple UAV operation is currently limited by the current Operator to UAV management ratio of n:1, where more than one human operator is needed to manage one UAV. Effective management of multiple heterogeneous UAVs can be achieved by inverting the management ratio to 1:n. One challenge that arose is the human operator¿s cognitive performance, and improving the performance is the goal of this thesis. This thesis addresses the three main aspects of the cognitive challenges associated with one operator managing multiple UAVs: Operator Cognitive Workload (CW), Situation Awareness (SA), and Automation Trust. Novel contributions are made through increasing the UAV's functional subsystem and autonomy capability transparency by leveraging the traditional the Presentation-Abstraction-Control (PAC) design paradigm and proposing an improved interface implementation. This results in an increase in the systems' autonomy transparency. A Functional Capability Framework (FCF) is proposed to categorise a UAV's functional subsystem capabilities, and increase the UAV's autonomy capability transparency. These are tested by communicating the UAV's autonomy status to the human operator. The FCF organises the UAV's functional subsystems into two dimensions; its nature of functionality and it's level of information aggregation abstraction. The framework presents the UAV subsystem information in a categorical and hierarchical manner such that the cognitive performance of the human operator is increased when managing multiple UAVs. The communication of the UAV's autonomy capability information is crucial for the human operator to understand their assets, improving their cognitive performance when managing multiple heterogeneous UAVs. This was achieved by creating a graphical and textual representation of the UAV information, where a textual message box with messages stating the sender, its decisions and intentions is displayed. The improved PAC approach consists of the FCF and autonomy transparency amd it was verified with three experiments: 1) Evaluation of the operator's cognitive performance when using the FCF, 2) Evaluation of the operator's cognitive performance through graphical representation of the UAV's autonomy, and 3) Evaluation of the operator's cognitive performance through natural language information exchange. Results collected from these experiments yielded an improvement to the operators' cognitive performance when using the improved PAC model compared to the traditional PAC approach. This suggests that by increasing a UAV's capability transparency in a multiple heterogeneous UAV system, the human operator demonstrated a reduced CW, an improved SA, and an improved reaction time.
L'intérêt d'utiliser des groupes de plateformes aériennes autonomes et hétérogènes, pour des missions telles que le Search and Rescue ou la surveillance de l'environnement, est désormais reconnu et avéré. Cependant, les opérations engageant plusieurs drones sont toujours limitées par le nombre d'opérateurs nécessaires à leur contrôle, et il est nécessaire d'inverser le ratio nombre d'opérateurs / nombre de drones. L'objectif de cette thèse est de contribuer à l'amélioration des performances cognitives de tels opérateurs, en traitant de la charge cognitive (CW), la conscience de situation (SA) et de la confiance dans les automatismes. Les contributions de la thèse concernent la gestion d'un modèle fonctionnel du drone et la mise en place de différentes niveaux de transparence informationnelle qui étendent l'approche traditionnelle PAC (Presentation-Abstraction-Control) pour la conception d'interface homme-machine. Le résultat de cette approche est une amélioration de la gestion du niveau d'autonomie système. Le modèle fonctionnel du drone est divisé en deux parties concernant respectivement la nature de la fonction et le degré d¿agrégation de l'information. La présentation de ces informations est structurée de façon hiérarchique de façon à minimiser l'effort cognitif d'un opérateur devant contrôler plusieurs drones simultanément. Les concepts proposés dans la thèse ont été validés à travers différentes expérimentations, visant respectivement à mesurer l'effet de la nouvelle représentation fonctionnelle ainsi que du niveau d'autonomie sur la charge cognitive, sur la confiance. Les résultats montrent ainsi une amélioration en termes de charge cognitive, en termes de conscience de situation et en termes de temps de réponse à des événements inattendus.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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