Assistenz beim Einsatz von Aufklärungssensorik für die Crew eines Transporthelikopters in bemannt-unbemannten Multi-UAV Missionen : Gestaltung eines Automationssystems zur gezielten Reduktion der Mental Workload

Ruf, Christian; von der Mülbe, Sophie; Stütz, Peter GND

Dieser Beitrag beschreibt den methodischen Ansatz und skizziert die Umsetzung einer technischen Lösung, die mentale Beanspruchung eines Operateurs, welcher mit auf UAVs verteilten Missionssensoren die Aufklärung bodengebundener Bedrohungen durchzuführen hat, effektiv zu reduzieren. Im gegebenen Anwendungsszenario verfügt der Kommandant als Teil einer zwei-köpfigen Transporthelikoptercrew für die Missionsdurchführung über automatisierte Aufklärungskomponenten auf abgesetzten, unbemannten Sensorplattformen (UAVs) zu Zwecken der Eigensicherung. Im Fokus stehen die Vorabaufklärung von Routen und Gebieten, um so den eigenen Helikopter möglichst über aufgeklärtem Gebiet bewegen zu können. Aufgrund der Erweiterung des Aufgabenspektrums sowie des miteinhergehenden Mehraufwands beim Management des komplexen Einsatzes (Multi-UAV, Multi-Sensor) wird mit einem Anstieg der Arbeitsbelastung und der Beanspruchung im Cockpit gerechnet. In diesem Beitrag wird die analytische Betrachtung informationsverarbeitender kognitionspsychologischer Prozesse, welche beim Kommandant für die domänenspezifische Induktion des Konstrukts der mentalen Beanspruchung beim Tätigkeitsbereich der Vorabaufklärung verantwortlich sind, aufgezeigt. Zur Adressierung der Problematik wird die Gestaltung und Realisierung eines Automationssystems vorgestellt, welches durch die Anwendung des Prinzips der variablen Automationsgrade die Belastung sowie die Beanspruchung zu reduzieren versucht, indem das Kooperationsverhältnis zwischen Mensch und Maschine gezielt manipuliert wird.

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Ruf, C., von der Mülbe, S., Stütz, P., 2017. Assistenz beim Einsatz von Aufklärungssensorik für die Crew eines Transporthelikopters in bemannt-unbemannten Multi-UAV Missionen: Gestaltung eines Automationssystems zur gezielten Reduktion der Mental Workload. Kognitive Systeme 2017. https://doi.org/10.17185/duepublico/44613
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