12、自动驾驶交互设计:不同经验司机的需求与方案

自动驾驶交互设计:不同经验司机的需求与方案

1. 研究背景与目的

本次研究聚焦于不同经验水平的司机如何设想自动驾驶与人工驾驶之间的控制权交接辅助系统。其核心目标是在保障安全的前提下,使系统具备良好的可用性,并能根据司机的信任程度进行合理校准。通过组织焦点小组,深入探讨了司机在不同脱离自动化时长(1 小时与 10 分钟)情况下对交接问题的看法,以及如何将控制权交回自动化系统。

2. 不同司机群体的交接设计
  • 高级司机群体 :对于在脱离自动化一定时间后如何改变交接流程,高级司机焦点小组讨论较少。但他们明确表示需要即时接管输入,且交接过程不应“过长”。在交接设计上,他们不太依赖人机交互界面(HMI)来获取态势感知和进行战略规划,更注重交接过程本身。例如,他们认为自己能更好地检测和处理环境线索,不太需要过多的界面信息辅助。
  • 学习型司机群体 :学习型司机倾向于在抬头显示器(HUD)上显示通用音频提示和自动化可用时长。同时,他们要求硬盘驱动器(HDD)控制台页面展示路线信息、车辆对环境的感知以及未来行动,以在激活自动化前建立“信心”。之后,HDD 上会显示绿色指示灯,表示安全过渡,最后在 HDD 和 HUD 上显示符号和颜色,表明控制权向自动化过渡以及控制的放松。
  • 中级司机群体 :中级司机提出了更具交互性的交接设计,涉及多种司机输入方式。他们希望有实体道路标志指示在特定区域可安全激活自动化。车内,HDD 显示自动化可用时长,HUD 显示颜色/符号表示自动化可用。他们强调自动化应支持选择加入的方式。在交接前,司机可通过
【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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