18、驾驶员培训与情景意识研究

驾驶员培训与情景意识研究

1. 汽车控制体系与情景意识

汽车控制体系包含了信息收集与认知行为,该体系的第二到第五阶段与汽车控制直接相关,这些阶段通过驾驶员从环境中提取的信息智能且有序地连接起来。这个体系具有一定的灵活性,在培训过程中,对该体系的智能应用十分重要,这需要驾驶员具备较高的情景意识(SA)。

汽车控制体系的具体阶段如下表所示:
| 阶段 | 描述 |
| — | — |
| 阶段 1:信息 | “你始终需要收集信息来规划驾驶,并且在其他道路使用者可能受益时提供信息” |
| 阶段 2:位置 | “调整你的位置,以便安全平稳地应对危险” |
| 阶段 3:速度 | “将车速调整到适合应对危险的程度” |
| 阶段 4:档位 | “为你打算应对危险的速度选择合适的档位” |
| 阶段 5:加速 | “使用油门在危险路段保持速度和稳定性……选择合适的时机安全平稳地加速” |

2. 预测性情景意识

更好的情景模型往往更简洁,驾驶员的情景模型越好,就越不太可能与所感知的对象或情况相似。新手驾驶员更符合传统的情景模型,而高级驾驶员则在基于知识的层面上操作。高级驾驶员培训旨在将之前自动化的过程带回意识层面,这使得专家决策过程(如情景意识)更易于检查。

由此产生了两个探索性假设:
- 假设 1:与经验相似的驾驶员相比,高级驾驶员工作记忆中的情景信息在数量上更多。
- 假设 2:由于高级驾驶员培训,情景信息之间会存在更大程度的联系,而不论信息的数量如何。

当前情景意识的实践存在一定的“线性”特点,这在Endsley的流行模型中有所体现,

【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的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 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、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究
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