13、自动化车辆交互设计:从驾驶辅助到人机协作

自动化车辆交互设计:从驾驶辅助到人机协作

  1. 驾驶辅助与信息定制

    • 在驾驶场景中,熟练驾驶者在推荐较低级别的驾驶辅助时可能会表现出更多的自满情绪。这意味着他们虽然部分具备更强的驾驶能力,但在过程中可能不太依赖辅助系统。
    • 为了确保不同技能水平的驾驶者都能获取必要信息,对于“需要知道”的信息应提供给所有驾驶者,而非必要信息则可进行定制。例如,定制交接协议是常见的做法,包括更改警报时间和信息显示方式。不同驾驶水平的群体有不同的创新设计,如学习组的环绕摄像头和增强交通状况显示、中级组的精密计时系统、高级组的车辆交接前的虚拟控制。
    • 交接控制权时,通过向驾驶者提供自动化性能和意图的详细信息,有助于校准信任。这表明根据驾驶者的个体需求定制交接过程非常重要,同时在考虑交接人机界面设计时,要考虑驾驶者不同的注意力资源和态势感知能力。
  2. 设计意图方法介绍

    • 设计意图理念 :设计意图(DwI)哲学认为,通过设计可以鼓励期望的行为,并且任何系统设计都能从跨学科设计方法中受益,这对于知识积累较少的新领域尤为有益。DwI 工具包包含 101 条引导人类行为的设计考虑因素,分为八个视角,每个视角代表不同的“世界观”。例如,认知视角中的“习惯——能否通过将新行为融入现有日常习惯,使其更容易成为习惯?”
    • DwI 在车载界面设计中的应用 :有研究利用 DwI 工具包改进车载显示界面,以减少驾驶
【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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