Reducción de la carga de trabajo del operador en un centro de control adaptativo multi-vehículo

  1. Juan A. Bonache-Seco 1
  2. José A. López-Orozco 1
  3. Eva Besada-Portas 1
  4. Juan F. Jiménez-Castellanos 1
  5. José M. Girón-Sierra 1
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Libro:
XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019
  1. Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
  2. Jose Luis Casteleiro Roca (coord.)
  3. María Isabel Fernández Ibáñez (coord.)
  4. Óscar Fontenla Romero (coord.)
  5. Esteban Jove Pérez (coord.)
  6. Alberto José Leira Rejas (coord.)
  7. José Antonio López Vázquez (coord.)
  8. Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)
  9. María Carmen Meizoso López (coord.)
  10. Francisco Javier Pérez Castelo (coord.)
  11. Andrés José Piñón Pazos (coord.)
  12. Héctor Quintián Pardo (coord.)
  13. Juan Manuel Rivas Rodríguez (coord.)
  14. Benigno Rodríguez Gómez (coord.)
  15. Rafael Alejandro Vega Vega (coord.)

Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 978-84-9749-716-9

Año de publicación: 2019

Páginas: 16-23

Congreso: Jornadas de Automática (40. 2019. Ferrol)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

El incremento de los vehículos autónomos, la multitud de datos a tener en cuenta y el aumento de la complejidad de las tareas que realizan hace que un solo operador tenga dificultades para monitorizar y controlar todos los vehículos de una misión. Aprovechando el diseño arquitectónico modular, versátil, reconfigurable y multi-vehículo del Centro de Control desarrollado, se han incorporado en el mismo mecanismos de ayuda (adaptabilidad y transparencia) que aligeran la información mostrada y se centran en aquella más relevante para cada situación dentro de una misión, con el fin de reducir la carga mental de trabajo del operador. Este artículo muestra cómo se han implementado estas ayudas y los experimentos realizados sobre un conjunto de operadores para verificar su eficacia en la reducción de su carga mental de trabajo.