10、自动化车辆交互中的视觉注视与设计思考

自动化车辆交互中的视觉注视与设计思考

1. 实验流程与数据处理

在自动化车辆的研究中,进行了一项关于车辆控制权交接和手动驾驶过程中驾驶员视觉注视行为的实验。实验流程如下:
- 当车辆判定驾驶员正确回答超过一半的问题后,会通过声音和视觉信号提示驾驶员接管车辆。若回答正确率低于 50%,会额外发出警告,但仍会启动交接流程。
- 驾驶员按下两个绿色按钮后,正式接管车辆,此时会有音频、语音、视觉警报以及橙色的环境灯光提示,振动座椅也会最后一次脉冲以确认交接完成。
- 每个条件下重复此控制循环三次,整个实验阶段共进行 12 次,之后驾驶员将车辆停靠在硬路肩并停车。
- 完成四次试验后,驾驶员离开车辆,参与最终的问卷调查,反馈对交接程序的偏好和意见,随后得到报酬通知,并被建议 20 分钟内不要驾驶。

数据处理方面,使用 R - Studio v.0.99.902 分析注视数据,用 ggplot2 包生成条形图。实验后的数据处理主要是截取从交接警报发出到驾驶员恢复控制这段时间的数据。将四个主要视觉信息源(道路、仪表盘、抬头显示和中控台)的计数频率(1/50 秒)转换为每个参与者单次交接的平均时间(秒),并映射到相应的感兴趣区域。

2. 分析方法

为评估交接和交接后(手动驾驶)的视觉注视行为,采用了以下分析方法:
- 重复测量方差分析(Repeated measures ANOVA) :测试车辆向驾驶员交接过程中,四个主要视觉流(道路、仪表盘、抬头显示和中控台)的总注视时长差异。
- 皮尔逊相关性分析(Pearson’s correlation)

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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