11、不同驾驶技能水平下的C/HAV交接设计研究

C/HAV交接设计研究

不同驾驶技能水平下的C/HAV交接设计研究

1. 驾驶技能与行为研究

在探讨C/HAV(协作/高度自动化车辆)交接问题之前,有必要对以往关于驾驶员技能和行为的研究进行评估。研究发现,高级驾驶员培训可能会提高驾驶员的态势感知(SA)能力。Walker等人的研究表明,高级驾驶员培训可以改善工作记忆能力,从而提升驾驶员的态势感知。高级驾驶员也更关注环境反馈,这符合Neisser的感知循环模型,即驾驶员的行为(注意力)受驾驶员图式(经验的结果)引导,并对环境线索更加敏感。

基于此,可以预测高级驾驶员可能不需要全面的交接辅助系统,因为他们更有能力处理环境信息并自行提高态势感知,而无需额外的界面支持。然而,技能的提高会带来操作的自动化,但自动化也可能导致更高程度的自满。此外,新驾驶员在危险感知方面与经验丰富的驾驶员存在一系列差异,例如注视行为效率较低、对后视镜的关注度较低以及注意力更集中在车辆前方。因此,经验不足的驾驶员可能会从交接意识辅助系统中受益更多。

驾驶员的经验和年龄是内在相关的。随着年龄的增长,驾驶任务的执行方式会发生变化,这一变量在驾驶员技能研究中不可避免地会产生混淆。在探索接管性能和年龄的对照实验中,Körber等人发现,当驾驶员在有或没有次要任务的情况下被要求接管车辆时,行为表现差异不大。Morgan等人指出,大多数交接研究主要集中在中年和高里程驾驶员身上。由于与自动化的交互取决于驾驶员技能,因此考虑不同技能水平驾驶员群体未来使用C/HAV的情况非常重要。目前,C/HAV将应用于高端车辆,但随着时间的推移,不同技能和经验的驾驶员都将更易接触到C/HAV。经验丰富的驾驶员可能更适应从C/HAV接管控制权,而新手驾驶员则可能较少经历此类情况。

2. 研究方法
【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:建模与控制研究(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与控制策略,结合Matlab代码与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,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。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与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与仿真平台搭建;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代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,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与适应性。
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