5、协作过程管理与情境认知控制

协作过程管理与情境认知控制

在当今科技飞速发展的时代,尽管技术的复杂性在 20 世纪后半叶有了显著提升,但人类操作员的重要性并未降低。人与机器之间微妙的共生关系,常常使得操作员的表现成为抵御不良后果的唯一防线。越来越多的关键技术系统依赖人与机器的交互来实现其目标,因此,对人机交互(MMI)的恰当规范成为了人机系统(MMS)设计中的核心问题,这也催生了对改进相关概念和模型的需求。

1. 人机协作中的沟通与控制

在协作过程管理中,有一种特殊的沟通形式与同理心相关,它涉及社会认知、情境意识或共享心理模型等概念,但这些术语都值得更深入的研究。例如,当人们处于远程位置时,这种极具人性化的沟通方式的可能性就会降低。此时,我们就需要思考如何利用技术来弥补这种变化。

以军事指挥控制系统为例,在该系统中人员在物理上是分离的,但他们经常需要就屏幕上显示的信息相互咨询。在这个系统里,他们可以在屏幕上使用大箭头和轨迹球指向特定的信息,并说“关注这个”之类的话。这种物理指向手势突破了复杂的消息传输和识别问题,通过良好的设计可以增强更直接沟通方式的可能性。

这也提醒我们,任务分析不仅仅是记录可观察的行动和信息来源等,还应该涉及对高技能和有经验的人如何形成工作模式的敏感度。我们必须将这种理解融入到设计活动中,并寻求利用这些独特的人类特征,而不是限制它们。

2. 人类行为模型的需求

认知研究传统上侧重于个体的认知,无论是作为用户还是操作员。然而,在过去的十年左右,人们越来越意识到需要在认知发生的情境中研究认知,这个情境不仅包括技术环境,更重要的是包括组织和其中的人员。因此,研究重点应从研究“思维机制”或认知功能本身,转向一个人或一群人如何保持对情境

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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