9、团队决策与态势感知:军事指挥团队的案例分析

团队决策与态势感知:军事指挥团队的案例分析

1. 团队决策研究概述

团队成员相互监督工作,以协同完成团队任务。目前,团队决策的研究尚处于起步阶段,还未得出具有广泛普遍性的即时成果。不过,Klein & Thordsen(1989)和Duffy(1993)分别提出了两种相似的理解团队决策的框架。

Klein & Thordsen提出了“团队思维”视角,认为团队过程可类比于个人思维。他们区分了三个层次:行为层、集体意识层和潜意识层。行为层指团队成员的实际行动(不包括言语);意识层是大家大声说出、让所有人都能听到的内容;潜意识层则是个人持有、未与他人共享的内容。

Duffy则更具体地提出了信息处理视角,以理解偏差和错误。这两种框架都将团队作为分析单元,更强调明确的信息处理,而非团队成员的隐性实践。

Hutchins指出,如果团队的认知特性与个体显著不同,那么两个团队认知成就的差异可能完全取决于分布式认知的社会组织差异,而非个体认知特性的差异。此外,工作场所设备的布置与社会分布式认知系统的构建相关,感官特性与任务环境物理布局的相互作用决定了信息获取的分布可能性。

在军事指挥团队的训练模拟中,由于技术的微小变化,自发出现了两种不同的配置,这种小改变可能带来重大影响。

2. 研究问题

本案例研究旨在提出假设。研究从实际从业者使用常规方法的工作情境出发,以提出可在实验情境中检验的假设。研究问题主要围绕团队决策,特别是从业者如何利用手头的工具组织工作。具体包括:
- 不同技术使用方式会产生怎样的交互模式?
- 团队内部的协调是如何实现的?
- 团队用于处理信息的中介工

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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