航天員空間定向訓練綜合評價方法研究

劉 相，劉玉慶，朱秀慶，康金蘭

（中國航天員科研訓練中心人因工程重點實驗室，北京100094）

航天員空間定向訓練綜合評價方法研究

劉 相，劉玉慶，朱秀慶，康金蘭

（中國航天員科研訓練中心人因工程重點實驗室，北京100094）

為評價航天員空間定向的訓練績效，結合空間站任務特點提出了需用的訓練科目與考核方法；將粗糙集理論和層次分析思想應用于訓練的綜合評價，挖掘數據之間的聯系，建立并優化出一套訓練評價指標體系；結合主客觀組合賦權方法的結果確定每個指標的綜合權重，進而分層次地獲取綜合評價結果。通過實例計算對比分析了各綜合評價方法的結果，驗證了所提評價方法。

空間定向；航天員訓練；綜合評價；粗糙集；層次分析法

1 引言

在空間站等大型航天器內，重力的缺失與復雜的艙內環境常常致使航天員產生空間定向障礙［1］，嚴重影響航天員在軌工作效率，甚至威脅其生命安全。研究表明，基于虛擬現實技術的飛行前適應性訓練能夠有效的緩解空間定向障礙的影響，提高受訓者在失重環境下的定向與導航績效［2?3］。目前，沉浸式的空間定向虛擬訓練系統已經成功地應用于各國航天員訓練中［4］，為航天員熟悉空間工作環境、掌握定向技能提供了多科目、多方法的訓練，然而由于航天員訓練及訓練設備的特殊性，空間定向訓練評價的方法體系或指標的研究卻比較少。

訓練評價作為空間定向虛擬訓練的最后一個環節，對于科學合理地綜合評價受訓人員的訓練績效，選出最優者，找出訓練中存在的問題和優化訓練策略具有重要的意義。由于虛擬訓練系統可進行多科目、多技能的訓練，需要根據多個因素對訓練績效進行綜合評估。現在的航天員訓練績效評估一般是使用專家或航天員教員的主觀判斷作為訓練評價的依據，這種方法易于實現，但過分依賴人的經驗，當需要考察的因素較多或面向新的訓練科目時，難以剔除冗余的指標，也無法確定準確的權重，隨著訓練科目所需考慮的因素越來越多，評價對象的復雜程度越來越高，訓練評價工作需要更加客觀科學的綜合評價方法。

綜合評價是對多屬性體系結構描述的對象系統做出全局性、整體性的評價［8］。綜合評價方法在虛擬維修、虛擬手術、虛擬飛行訓練等評價問題中有廣泛的應用。其中，層次分析法、模糊綜合評價法和粗糙集理論方法等傳統方法因其堅實的數理基礎和易于程序化實現等優勢成為應用熱點［5］。這三種綜合評價方法優缺點比較如表1所示。

表1 三種綜合評價方法優缺點比較Tab le 1 Advantages and disadvantages of three com pre?hensive evaluation methods

然而，每一種評價方法都是針對特定的綜合評價問題提出的，有其適用范圍，當對同一對象使用不同的方法進行評價時，可能得到不一致的結果。因此在實際應用時，常常使用兩種或多種評價方法集成，弱化每種方法的缺點，得出一個更為合理的結論。本文旨在快速準確地評價受訓航天員的訓練水平，對上述三種方法的應用效果進行研究。在專家主觀評價的基礎上，首先將層次分析理論和粗糙集理論應用于空間定向虛擬訓練評價，挖掘績效數據之間的內在聯系，進行屬性簡約，然后結合主客觀賦權方法的結果確定每個指標的綜合權重，進而分層次地獲取綜合評價結果。通過各方法實驗結果的對比，選取適合于航天員空間定向訓練綜合評價的方法。

2 空間定向訓練評價指標體系的建立

2.1 空間定向訓練考核

相比于傳統的載人飛船、空間站等大型航天器組成艙段更多，具有復雜的三維結構。工作環境的擴大要求航天員能夠在艙內或艙段間頻繁地移動，需要航天員具有良好的空間定向能力、艙段之間空間關系判斷能力以及物品操作等技能［6］。基于上述要求，將航天員艙內定向與交互操作虛擬訓練的內容分為空間站艙內環境熟悉、單艙段內定向訓練、多艙段漫游與導航訓練、艙內物品（滅火器和儀表等）操作四個方面，如圖1所示。

中國航天員中心目前正在開展虛擬環境下的空間定向訓練系統的研究工作，設計了一個基于VR的訓練系統［4］。該系統實現了空間站多艙段艙內視景模擬、微重力下人體運動仿真、多情景訓練以及訓練控制功能，用以幫助航天員在漫游過程中掌握依賴視覺信息進行空間定向的技能，并訓練航天員在低能見度條件下的逃生技能。受訓航天員完成所有的定向、導航以及典型操作訓練后需要進行考核，記錄、存儲考核成績，用于受訓者空間定向與導航技能、操作流程熟練度等方面訓練績效的評估。考核內容分為兩種形式：一是關于空間站外部結構、內部布局等空間知識的問卷，考察受訓航天員對于虛擬空間站內地標之間的方位、艙段之間的路線以及空間站整體認知地圖的掌握情況。二是低能見度條件下的緊急撤離任務，即模擬空間站內某一艙段內發生火災并產生煙霧，受訓航天員需要迅速準確地找到火源，完成滅火后撤離到目標艙段。在此過程中，航天員需要依次進行如下判斷與決策：辨認自身的位置和朝向、尋找滅火器與火源、完成相關儀表操作、滅火、判斷目標艙段方向、規劃撤離路線、撤離到目標艙段。緊急撤離任務綜合考察受訓航天員單艙段內定向、多艙段間導航、應急條件下物品操作三方面的訓練績效，相關測試指標包括辨認自身位置和方向的時間、尋找物品時間、導航任務完成時間、導航距離、轉向錯誤、終點辨認錯誤、“向回指任務”角度偏差等。

2.2 指標體系初建

對航天員虛擬空間定向與交互操作訓練進行評價應當對受訓者的訓練績效進行綜合、科學、客觀地量化，初步建立指標體系如圖2所示。目標層為訓練綜合評價，準則層為環境熟悉、空間定向、導航與應急操作四個科目，指標層為各科目的績效數據。

2.3 指標篩選

由于對航天員的定向與導航行為缺乏系統深入的研究初步建立的指標體系的眾多指標之間可能存在信息的重復或因果關系，如導航距離（U32）與轉向錯誤（U34）兩個指標，直觀的感覺會認為轉向錯誤數越多，導航距離越長。本文選用能夠處理不精確和不完整信息的粗糙集理論進行指標篩選。

由于評價指標體系中指標數量較多，本文針對不同的訓練科目分層次地進行指標篩選。下面以導航科目為例，說明基于粗糙集理論的指標篩選過程。抽取8名受試者（x1～x8）的導航績效數據，如表2所示［7］。這些數據來源于空間站艙內導航訓練方法研究實驗，受訓者及其實驗數據真實有效，具有廣泛的代表性，能夠反映受訓者的導航行為。

1）數據離散化

粗糙集理論不能處理連續型指標，首先需要對連續型數據進行離散化，典型的離散化方法有等距離劃分算法、等頻率劃分算法、自然算法、ChiMerge法等［9］。由于表2中的數據屬性值分布均勻，可以使用最簡單的等距離劃分算法，把各指標的屬性值簡單地劃分為距離相等的區間，如把導航任務完成次數（U36）指標的屬性值劃分為［7，8］，［9，10］，［11，12］。離散化結果如表3所示。

表2 導航訓練績效原始數據Table 2 Original data of navigation performance

表3 導航訓練績效離散化結果Table 3 Discrete results of navigation perform ance

2）屬性簡約

粗糙集理論通過屬性簡約及求核運算可以去除冗余的指標。本文使用基于區分矩陣的指標篩選模型。首先根據粗糙集理論中不可分辨關系的概念，求取區分矩陣d，該矩陣中的dij項代表等區分對象xi和xj的屬性集合，例如表3中的對象x1與x2，只有通過U34這個屬性可以將兩者區分，則d12＝｛U34｝。完整的區分矩陣如下：

然后求取區分函數：

最后求區分函數的極小析取范式，極小析取范式中的所有合取式就是屬性集合的所有簡約。綜合上述計算，篩選得到導航科目的評價指標為U31、U34、U36，即導航用時、轉向錯誤和導航成功次數。

類似地，使用粗糙集理論將其余三個科目的指標進行屬性簡約，去除重疊或關聯度較高的指標，得到一個簡化的評價指標體系，如圖3所示。通過屬性簡約，將指標層的指標數從16個降為9個，極大地減少了綜合評價的計算量。

3 虛擬訓練評價方法實例計算

3.1 AHP法賦權

層次分析法能夠將一個復雜的問題分解為幾個層次，用一定的標度量化評價者的主觀判斷［6］。一般過程為構造層次分析結構，比較判斷矩陣，判斷矩陣一致性檢驗，層次單排序和層次總排序。在第一層指標的比較中，可認為四項考核科目分別考察了航天員不同方面的能力，其重要程度是一致的。而在第二層指標的比較中，個別指標的重要程度更高，如概覽知識水平比地標知識水平更重要。選取1～9的標度，參考10名教員的問卷打分，得到如下比較矩陣：

求取比較矩陣的特征向量和最大特征根，矩陣一致性檢驗證明評價者思維的一致性，獲得了可信的單層次的權重值如下：

通過層次總排序，最終獲取每個指標的權重：W11＝0.0625，W13＝0.1875，W22＝0.1667，W23＝0.0833，W31＝0.1125，W34＝0.0250，W36＝0.1125，W41＝0.1250，W43＝0.1250。

根據已獲得的權重值，評價結果可表示為標準分數值的線性加權和

選取一名受試者的考核成績，以向量的形式表示［7 7 11.4 56.1 78 0 12 60 75］，將該成績轉換為標準分數（百分制，保留至個位）［91 93 72 96 83 90 96 57 80］。則他的總體評價分數為82.6，屬于優秀。

3.2 基于AHP的模糊綜合評價法

AHP方法將定性分析與定量分析有效結合，不僅能保證模型的系統性和合理性，而且能夠讓決策人員充分運用其有價值的經驗和判斷能力，從而為許多多規則決策問題提供強有力的支持。層次分析法與模糊綜合評價法的結合，主要體現在將評價指標體系分成遞階層次結構，運用層次分析法確定各指標的權重，然后分層次地進行模糊綜合評價，最后綜合出總的評價結果。

選取一名受試者的考核成績，以向量的形式表示［7 7 11.4 56.1 78 0 12 60 75］，將該成績轉換為標準分數（百分制，保留至個位）［91 93 72 96 83 90 96 57 80］。以此成績為例進行后續討論。

四個訓練科目考察的模糊評價矩陣分別為：

3.3 粗糙集理論賦權

利用粗糙集理論具有智能化的特點，確定權重時無需提供任何數據之外的信息，能夠降低人為因素的影響，增強權重的客觀性。它將賦權問題轉換為粗糙集屬性重要度評價問題［9］。

仍以導航科目為例，說明基于粗糙集理論的指標賦權過程。首先求取在簡約后的屬性集Q、上具有不可分辨關系的所有等價類構成的集合如下：

求得信息熵如下：

最終獲取單層次指標權重W＝［0.4 0.2 0.4］T。基于層次分析的思想，類似地使用粗糙集理論確定其余三個科目單層次指標以及科目層的權重。

最終獲取每個指標的權重：

根據已獲得的權重值，評價結果可表示為標準分數值的線性加權和∑xi·wi。選取一名受試者的考核成績，以向量的形式表示［7 7 11.4 56.1 78 0 12 60 75］，將該成績轉換為標準分數（百分制，保留至個位）［91 93 72 96 83 90 96 57 80］。則他的總體評價分數為85.3，屬于優秀。

4 綜合評價結果比較

選取的8名受試者的原始實驗數據［7］，包含了簡化的指標體系中所有項目的績效。為避免在對指標打分過程中因不同指標的尺度不同而引起得分不可比的情況，需要對原始數據進行標準化處理。由于原始數據通過正態檢驗，可以將其轉化為Z分數。但是Z分數常常帶有小數且有負值，不符合人們使用習慣。通常把Z分數再作一次線性變換，得到T分數。T分數計算式為T＝10Z＋75。上面公式中均值為75，標準差為10。這樣就可以保證約98.8%的成績落在區間［50，100］（超出此區間的成績小于50記為50，大于100記為100），約7%的成績落在不及格區間［50，60］，以及約7%的成績落在優秀區間［90，100］，同時良、中、差（落在［80，90］、［70，80］、［60，70］內）分別約占24%、38%、24%。

將這些原始數據進行預處理后，分別按照上述三種綜合評價方法進行計算，得到表4和圖4的結果。

表4 三種評估方法結果比較Table 4 Evaluation results of the threemethods

從評價等級上看，三種方法均得到了較為令人滿意的效果，基本與專家打分成績相符。從具體的評價分數看，層次分析法和粗糙集理論方法的評價結果是近似的，兩條曲線近乎重合，而與模糊層次綜合評價法存在部分差異。究其原因，可能是這兩種方法均使用了定性與定量相結合的方式進行評估，且都是用了層次分析法作為評估的基礎。

但是，在實際分數的排名上，各種評價方法存在較大差異，例如編號為1的受試者，在AHP方法和模糊評價法中排名第一，但在粗糙集理論方法中排名第二。對于這種現象的解釋是在專家給予指標權重的過程中主要考慮指標之間的相對重要程度，而無法量化重要程度的差異，而粗糙集方法源于實驗數據的挖掘，兩者間存在一定的差異。一種可能的原因是1號受試者得分較高的某一項指標上數據散布較大，導致在成績標準化的過程中縮小了差異，另一種原因是對于某些評價指標，幾種方法賦予的權重存在較大差異。

綜合上述結論，我們建議綜合AHP和粗糙集方法的權重，獲取一個基于主客觀評價的綜合權重，進行式（1）所示加權計算獲取評價結果：

其中，α（0＜α＜1）為經驗因子，WH為AHP方法得出的主觀權重，WR為粗糙集方法得出的客觀權重。

在使用過程中，教員能夠根據自身的經驗對各指標權重和經驗因子α進行微調。根據10名專家的反饋，默認的權重值略傾向于專家打分（AHP方法的結果），給α的賦值為0.55進而獲取指標重要性。在評價軟件中設計各指標的默認權重如表5所示。

表5 各績效指標權重Table 5 W eights of performance index

5 結論

本文以航天員空間定向虛擬訓練為任務背景，比較了三種綜合評價方法的實際評價效果。實驗結果表明，將層次分析思想和粗糙集理論綜合運用到訓練評價中，可以實現定性與定量結合的綜合評估，能夠獲取更加科學、客觀的評價結果。

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Research on Comprehensive Evaluation of Spatial Orientation Training in Astronauts

LIU Xiang，LIU Yuqing，ZHU Xiuqing，KANG Jinlan
（National Key Laboratory of Human Factors Engineering，China Astronaut Research and Training Center，Beijing 100094，China）

To accurately and scientifically evaluate the astronaut performance in spatial orientation training，three comprehensive evaluation methodswere discussed.According to the task features in spacecraft，the training subjectswere proposed and the evaluation index system of training perform?ance was established.Comprehensive weights and evaluation resultswere obtained hierarchically.A comprehensive evaluation method based on rough set and Analytic Hierarchy Process（AHP）was demonstrated to be suitable for evaluating astronauts’performance in spatial orientation training.

spatial orientation；astronaut training；comprehensive evaluation；rough set；Analytic Hierarchy Process（AHP）

TP391.9

A

1674?5825（2017）01?0130?07

2016?03?09；

2017?01?09

國防基礎科研計劃（B1720132001）

劉相，男，碩士研究生，主要從事航天飛行訓練仿真。E?mail：lx9177xiang＠163.com