ATC event-driven capacity models for air navigation services
Authors:   , Zamarreño Suarez María 
Published: June 2024

This Thesis is a contribution to the study of the human performance of air traffic controllers based on the study of their neurophysiological parameters. This topic is of great relevance due to the critical work performed by these professionals to ensure the safety of operations.

Different tools have been used in the development of this Thesis, including real-time simulations in an air traffic control platform, the use of sensors to record neurophysiological data and the application of graphical and numerical data analysis techniques.

There are four main contributions of the Thesis. The first contribution is a detailed analysis of the study of the workload of air traffic controllers.

The second result is the development of a comprehensive methodology to identify the neurophysiological parameters that are most closely related to the demands placed on the air traffic controller. The objective is to extend the use of this methodology to subsequent simulation campaigns and to evaluate the performance of air traffic controllers in real control scenarios.

As part of this methodology, the third contribution of the Thesis is the definition of a parameter that quantifies the task demands placed on an air traffic controller, based on the air traffic control events that occur during the development of the control tasks. This parameter, together with the number of simultaneous aircraft in the sector, constitute the two independent variables of the study.

Among the different techniques used to evaluate human performance, eye-tracking and electroencephalography have been used in this Thesis to analyse the neurophysiological data due to their great relevance. Based on the use of these techniques, the fourth contribution of the Thesis is the definition of a set of neurophysiological parameters that can be used to evaluate the cognitive state of the air traffic controller as a consequence of changes in the operational situation of the sector under his/her responsibility.

After analysis, it was concluded that the eye-tracking variables that are most closely related to the independent variables of the study are the number of blinks and the average of saccade magnitude.

On the other hand, for the analysis of the electroencephalographic data, two lines of research were followed. The first consisted of the analysis of six parameters directly obtained from the headset software used to record the data. These parameters are defined as performance metrics by the manufacturer. After their analysis, it was concluded that it would be interesting for further studies to focus on the analysis of four of them: engagement, excitement, stress, and interest.

The main limitation of the above parameters is that they are defined by the sensor manufacturer. To draw more general conclusions, a complementary line of analysis of the brain activity data was included in the study. In this case, six parameters were defined from the raw data recorded and a MATLAB code was developed to automate their calculation. After detailed analysis, it was concluded that two of them, attention, and engagement, were the most closely related to the independent variables. In addition, the graphical representation of the other four, stress, interest, boredom, and relaxation, provides an indication of the emotional state of the air traffic controller.

These results have made it possible to provide a holistic view of the study of workload in air traffic control, to validate the methodology presented in the Thesis and to select a set of neurophysiological parameters related to the situation in the sector and to the task demands placed on the air traffic controller. This is an important contribution that justifies the use of the methodology in subsequent simulation campaigns and in real air traffic control scenarios.

RESUMEN

Esta Tesis supone una contribución en el estudio del rendimiento humano de los controladores de tráfico aéreo a partir del análisis de sus parámetros neurofisiológicos. Este tema resulta de gran relevancia debido a la labor crítica desempeñada por estos profesionales para garantizar la seguridad de las operaciones.

En el desarrollo de esta Tesis, se han empleado diferentes herramientas incluyendo: simulaciones en tiempo real en una plataforma de control de tráfico aéreo, empleo de sensores para el registro de datos neurofisiológicos y la aplicación de técnicas de visualización y análisis de datos.

Son cuatro los principales resultados de la Tesis. La primera contribución es un análisis detallado del estudio de la carga de trabajo de los controladores.

El segundo resultado consiste en el desarrollo de una metodología completa para identificar los parámetros neurofisiológicos que guardan una mayor relación con las demandas impuestas sobre el controlador. El objetivo es extender su uso a campañas de simulación posteriores y a la evaluación del rendimiento en dependencias de control reales.

Como parte de esta metodología, la tercera contribución es la definición de un parámetro que cuantifica la demanda de tareas, en base a los eventos de control de tráfico aéreo afrontados por el controlador. Este parámetro, junto con el número de aeronaves simultáneas en el sector, constituyen las dos variables independientes del estudio.

Las dos técnicas empleadas para el análisis de los datos neurofisiológicos han sido las de seguimiento visual y electroencefalografía. Su selección se debe a su gran relevancia en el estudio del rendimiento humano. En base al empleo de estas técnicas, la cuarta contribución de la Tesis consiste en la definición de un conjunto de parámetros neurofisiológicos que permiten evaluar el estado cognitivo del controlador como consecuencia de los cambios en la situación operativa del sector bajo su responsabilidad.

Tras el análisis, se ha concluido que las dos variables de seguimiento visual que guardan una mayor relación con las variables independientes del estudio son el número de parpadeos y la media de la magnitud sacádica.

Por otro lado, como resultado del análisis de los datos de electroencefalografía, se han seguido dos líneas de investigación. La primera de ellas consistió en el análisis de seis parámetros obtenidos directamente del software de la diadema empleada para el registro de datos. Estos parámetros son denominados por el fabricante como performance metrics. Tras su análisis, se ha concluido que, de cara a estudios posteriores centrados en la demanda de tareas, resulta de interés centrarse en el análisis de cuatro de ellos: engagement, excitement, stress e interest.

La principal limitación de los parámetros anteriores es que son definidos por el fabricante de los sensores. Con el fin de obtener conclusiones de carácter más general, se incluyó en el estudio una línea complementaria de análisis de los datos de electroencefalografía. En este caso, se definieron seis parámetros a partir de los datos brutos registrados y se desarrolló un código de MATLAB para automatizar su cálculo. Tras su análisis detallado, se concluyó que dos de ellos, la atención y el engagement, son los que presentan una mayor relación con las variables independientes. Adicionalmente, la representación gráfica de los otros cuatro, el estrés, el interés, el aburrimiento y la relajación, permite obtener una indicación del estado emocional del controlador.

Estos resultados han permitido presentar una visión holística del estudio de la carga de trabajo en el control de tráfico aéreo, validar la metodología presentada en la Tesis y seleccionar una serie de parámetros neurofisiológicos relacionados con la situación del sector y la demanda de tareas del controlador. Con todo ello, se ha realizado una importante contribución que justifica el empleo de la metodología en campañas de simulación posteriores y en situaciones de control reales.