如何在项目中进行畅快的沟通

沟通是人与人之间、人与群体之间思想与情感的传递和反馈的过程,以求思想达成一致和情感的通畅。

Tiger讲的Project Communication Workshop课程中有提到沟通其实就是编码与解码的过程,并且通过媒介去传播。在传播的媒介中可能还存在诸多干扰,最后沟通的双方能够达到的部分估计跟真实你想表达的东西相差甚远了。

其实沟通在我们现实生活中,工作中并不是一件很容易的事情,虽然我们最常做的事情就是沟通。但是大家有没有想过是否有效呢?

有调查表明,人与人沟通有三个关键因素,其所占比例为:1、语言,及所说内容或者是文字,只占7%。2、声音,占38%。3、肢体语言,占55%。从这里看来我们最好的沟通方式应该就是面对面了。在我的项目里面我也是经常鼓励大家,如果能面对面沟通的,一定不要电话,如果能电话沟通的,绝对不要E-mail。哪怕是用,也比E-mail及时(当然前提是我们都关注)。其实我强调的无非就是两点,1、准确,用最直接的方式传达最完整的意思。2、及时,用最快速的沟通争取更多的沟通机会。

关于在项目中如果进行畅快的沟通,听过Tiger的课后我产生了共鸣,或者在我的项目中的一些体会吧,也想给大家做一个分享。

沟通法则一,建立完善的沟通机制

我个人认为,这里的沟通机制分两种:

第一种是我们在项目初期,或者项目开始运行之前我们就能遇见的能够定义的清楚的沟通,如敏捷框架里的各种会议,ReleasePlan、IterationPlan、DailyStandup等等。还有与客户每周的例会、需求澄清会议等。

第二种是我们在项目运行中临时加入的沟通问题,这类问题同样要建立沟通机制。比如,项目运行中,突然加入了第三方合作伙伴,那我们怎么沟通呢?

沟通法则二,定义接口人

项目运行当中,人员不断的增加,不仅仅人员数量的增加,不同角色和部门的人员都加入到了项目当中,那么沟通会越来越困难。大家甚至都不知道究竟该找谁去沟通。此时就非常有必要定义接口人了,让每一个人都知道,那类问题谁负责,出现什么样的问题应该找谁。正如Tiger培训中所讲到的,我们要搞清楚“沟通对象及内容”。

沟通法则三,定义开发流程

有的人可能要问,开发流程跟沟通有什么关系?我想回答的是,有非常大的关系,因为我这里所说的定义开发流程,其实是在定义开发流当中各个角色应该如何协作共同完成一个相对独立的任务,也就我们敏捷里常说的一个Story。说的多不如图直观,请看下图:

沟通法则四,建立良好的沟通平台

这个相对来说就比较容易,其实就是我们要建立一种沟通的良好环境给大家,比如建立项目,建立公司邮箱组,当然还包括建立review评审机制与平台。

最后还是引用公式:人际沟通=7%语言+38%声音+55%肢体语言。多使用最直接的方式,最清晰的话语,最佳的语速来表达自己的观点。

【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与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,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与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 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与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 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与实现方式,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与控制。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、状态约束与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与鲁棒性,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与代码资源,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与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与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与性能对比。; 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、约束处理与信息交互机制;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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