美国陆军宣布测试新的光电技术，以期让士兵在不断变化的作战环境中占据优势。
根据最近发布的一份新闻稿，位于佐治亚州斯图尔特堡的陆军第 3 步兵师前往指挥、控制、通信、计算机、网络、情报、监视和侦察 (C5ISR) 中心——这是 AFC 作战能力的一个组成部分开发指挥部——提供有关新技术的反馈，为科学家、工程师和心理学家提供有关他们正在开发的系统的功效和可用性的重要信息。
C5ISR 中心是国防部夜视和电光技术研发的领导者。
“我们正在努力将最好的传感器交到士兵手中，以便在白天和夜间环境中执行他们的任务，”C5ISR 中心现场和测量支持分部负责人 Todd Du Bosq 博士说。
为了评估对开发中技术的性能预测，该中心的专家在季度测试周期中通过定性和定量手段收集数据。
“我们不仅会获得定量信息，士兵的测试评分，而且我们通过调查和采访获得定性信息，这让我们了解参与者不清楚什么，以及可以改变或改进的地方，”杜说。博斯克。
该中心人类感知实验室的首席工程心理学家 John Graybeal 博士解释说，在测试期间，士兵会使用多个系统并提供反馈。
“C5ISR 中心有兴趣通过光电和红外传感器研究与人类使用和人类表现有关的任何事情，”格雷贝尔说。“我们想要建造的正是士兵们需要的东西，以及他们想要的东西。最好的方法就是直接问他们。”
Graybeal 和他的团队的专业培训使他们能够设计实验和测试，以收集准确和可用的数据。
“这种类型的培训和专业知识是必不可少的。它使我们能够提出正确的调查和访谈问题，并以符合科学最佳实践的方式提出问题。当我们取回数据时，我们知道它既准确又可立即采取行动，”他说。
客观的士兵数据也是如此。
“我们的培训使我们能够思考其他设计实验的人可能会忽略的事情。一个例子是疲劳。有很多研究表明，如果你让人们长时间将注意力集中在一项任务上，他们是做不到的。最终他们的表现开始崩溃。我们非常明智地考虑了我们向士兵展示的图像数量，以确保疲劳不会使我们的结果向下倾斜，”Graybeal 解释道。
这种类型的数据收集导致了系统改进，包括测试揭示了士兵对高级瞄准和杀伤力辅助系统 (ATLAS) 的重要反馈。
Graybeal 说：“ATLAS 使用辅助目标识别系统来扫描关注的领域，因此士兵得到了也在搜索现场的人工智能系统的协助。”“当系统认为它检测到潜在目标时，它会拍下它的照片并将其发送给士兵。当我们创建该系统的虚拟原型并对其进行测试时，士兵们谈论的其中一件事是当他们选择一张潜在威胁的图片时会发生什么。选择图片后，系统会移动士兵的传感器信号以询问潜在目标。虽然这应该会加速目标交战，但士兵遇到的问题之一是他们很容易忘记之前扫描的位置。”
作为与士兵交谈的直接结果，中心开发了一种解决方案，可在查看潜在目标后将观众返回到他们之前的扫描位置。
“我们让士兵在这个测试迭代中广泛使用该功能，并收集反馈以查看它是否在做他们需要做的事情，”Graybeal 说。
他补充说，这是进行实验室测试的好处之一——可控性和可复制性，以及您可以捕获的各种图像。
“现场测试在后勤方面可能具有挑战性，因为士兵参与者的样本量通常很小，测试需要很多时间，而且它们并不总是提供一致性，”他说。“你也可能不知道每个人在看什么。例如，在测试期间，随着云层在天空中移动，或随着其他环境条件的变化，感知任务可以完全改变从一名士兵到下一名士兵。通过实验室测试，您可以在现场拍摄一张照片，并将其展示给许多士兵，并且您每次都确切地知道他们所看到的内容。”
除了对 ATLAS 提供反馈外，士兵们还对不同的迷彩图案和 Night Vision Goggle Next (NVG Next) 提供了反馈。
“为了测试 NVG Next，士兵们被放置在一个虚拟环境中，他们的工作是搜索场景、寻找人员并决定每个人是否持有武器。与静态图像不同，士兵可以通过自然的头部运动环顾场景，我们可以让他们以更逼真的方式搜索这些场景。我们想从模拟中得到关于我们是否正确构建原型、模拟看起来是否真实以及我们是否可以识别任何可能在以后影响系统的问题的反馈。”
C5ISR 中心专注于预测开发中不同传感器的性能。该中心完成的模拟感知测试使他们能够在早期更好地预测性能，并进行调整以节省陆军的时间和金钱，并帮助士兵快速获得先进的能力。
