14、智能住宅设计:以用户为中心的理念与挑战

智能住宅设计:以用户为中心的理念与挑战

1. 向老年人引入智能环境

随着各种创新技术的不断发展以及人们生活方式的持续改变,居住空间正逐渐转变为智能环境。对于老年人而言,引入智能环境具有一定的优势,但也可能存在经济可及性或承受能力方面的问题。因此,需要对老年人进行正确且详细的了解,聚焦于他们的需求、日常活动以及逐渐衰退的能力,从而为他们提供适宜的智能环境。建筑在鼓励老年人适应智能环境方面发挥着重要作用,应通过用户研究深入了解老年人,进而设计并打造出全新的智能居住场所。

2. 智能住宅设计的概念框架

智能住宅是一个融合了多种技术以支持居住者日常活动的交互环境,居住者不可避免地要与家中的智能系统进行交互。然而,以技术为导向的智能住宅设计方法可能无法实现最佳的实际性能,因为用户可能在操作这些不能恰当反映其特征、行为、生活模式和关注点的技术时遇到困难。以用户为中心的设计和研究方法对于智能住宅至关重要,只有深入了解用户,智能住宅才能在实际使用中取得显著成功。

为确保智能住宅的成功运行,开发了一个概念框架,用于结构化地理解设计过程中需要考虑的关键因素。该框架基于对健康、用户、家庭以及与智能技术交互体验的理解,旨在整合各关键元素之间的交叉关系,重点关注用户与智能住宅之间整合空间和技术的多模态交互。

2.1 健康生活:健康维度

健康维度是智能住宅改善生活质量的关键目标,强调对用户的理解。健康的概念是多维度的,包括身体、社交、智力、职业、精神和情感六个方面。
- 身体维度 :涉及用户的饮食和营养,包括饮食习惯和疾病治疗,与辅助技术相关。
- 社交维度

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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