Показати скорочений опис матеріалу
| dc.contributor.author | Пуховський, Є.С. | |
| dc.contributor.author | Ткачук, Д.Ю. | |
| dc.contributor.author | Добржанський, О.О. | |
| dc.contributor.author | Барабаш, В.В. | |
| dc.contributor.author | Pukhovskiy, E.S. | |
| dc.contributor.author | Tkachuk, D.Yu. | |
| dc.contributor.author | Dobrzhanskyі, O.O. | |
| dc.contributor.author | Barabash, V.V. | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-21T08:32:34Z | |
| dc.date.available | 2026-07-21T08:32:34Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.uri | https://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/9166 | |
| dc.description.abstract | У статті запропоновано концепцію інтелектуального людино-машинного інтерфейсу (Human-Machine Interface, HMI) для управління безпілотним літальним апаратом у режимах manual, shared та supervisory control. Актуальність дослідження обумовлена зростанням обсягу телеметрії, відеоданих, повідомлень бортової аналітики та ризиком когнітивного перевантаження оператора у задачах моніторингу, пошуку, інспекції й тактичного застосування БПЛА. Метою роботи є формалізація архітектури HMI, визначення показників адаптації інтерфейсу та побудова аналітичної моделі, що узгоджує ситуаційну обізнаність, точність команд, затримку керування, когнітивне навантаження й операційний ризик. Запропоновано багатошаровий HMI, який поєднує польотний контур, шар семантичної візуалізації, модуль оцінювання навантаження оператора, блок пояснення рішень автономії та менеджер режимів взаємодії. Для перевірки працездатності концепції виконано імітаційне моделювання, тому наведені графіки відображають прогнозні залежності, а не результати натурних льотних випробувань. За результатами моделювання адаптивний HMI зменшує оцінене когнітивне навантаження в середньому на 19,3 %, скорочує час реакції оператора до 0,83 с у supervisory-режимі та забезпечує відносний приріст інтегральної ефективності до 26,5 % за умов погіршення каналу зв’язку. Отримані результати можуть бути використані під час розроблення наземних станцій керування, інтерфейсів планування місії та адаптивних засобів підтримки оператора. | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.publisher | Державний університет "Житомирська політехніка" | uk_UA |
| dc.relation.ispartofseries | Технічна інженерія;1(97) | |
| dc.subject | HMI | uk_UA |
| dc.subject | БПЛА | uk_UA |
| dc.subject | адаптивний інтерфейс | uk_UA |
| dc.subject | ситуаційна обізнаність | uk_UA |
| dc.subject | когнітивне навантаження | uk_UA |
| dc.subject | прозорість автономії | uk_UA |
| dc.subject | телеметрія | uk_UA |
| dc.subject | supervisory control | uk_UA |
| dc.subject | UAV | uk_UA |
| dc.subject | adaptive interface | uk_UA |
| dc.subject | situation awareness | uk_UA |
| dc.subject | cognitive workload | uk_UA |
| dc.subject | autonomy transparency | uk_UA |
| dc.subject | telemetry | uk_UA |
| dc.title | Інтелектуальний HMI для управління БПЛА: архітектура, адаптивна прозорість та імітаційне оцінювання | uk_UA |
| dc.title.alternative | Intelligent HMI for UAV control: architecture, adaptive transparency and simulation-based evaluation | uk_UA |
| dc.type | Article | uk_UA |
| dc.description.abstracten | The paper proposes a concept of an intelligent Human-Machine Interface (HMI) for unmanned aerial vehicle control in manual, shared, and supervisory modes. The approach is motivated by the rapid growth of telemetry, video, AI-generated alerts, and mission-context data that can overload the operator. A multilayer HMI architecture is developed, including a flight-safety layer, semantic visualization layer, operator workload and risk estimation module, autonomy transparency block, and interaction mode manager. An analytical criterion of HMI effectiveness is introduced to combine situation awareness, command accuracy, workload, latency, and operational risk. The paper also formalizes a workload model, a risk model, and switching rules between interaction modes. A simulation-based evaluation was carried out in Python; therefore, the presented charts describe predictive dependencies rather than field-flight results. The simulated adaptive HMI reduced the estimated workload by 19,3 % on average, lowered the operator reaction time to 0,83 s in the supervisory mode, and preserved a higher integral effectiveness under packet losses, with a relative gain of up to 26,5 % compared with a static interface. The proposed results may be used in designing ground control stations, mission-planning interfaces, and operator-support tools for civil, inspection, search-and-rescue, and safety-critical UAV applications. | uk_UA |