22、航空领域的人机交互:挑战、研究与未来趋势

航空领域的人机交互:挑战、研究与未来趋势

在航空领域,人机交互(HCI)的发展历程悠久且成果显著。从早期的模拟仪表和基于电缆的控制系统,到如今的玻璃驾驶舱和电传飞控系统,操作人员与飞机界面的交互方式发生了巨大变化。自动化系统的发展不仅改变了飞机操作员的角色和数量,还催生了无人机系统(UAS)和城市空中交通(UAM)等新兴领域。本文将聚焦商业航空、通用航空、无人机系统和城市空中交通这四个独特的航空领域,探讨人机交互面临的挑战、当前的研究现状、可用的方法和最佳实践,以及新兴的人机交互问题。

1. 商业航空中的人机交互

商业航空主要指以盈利为目的的民用航空运输,包括大型航空公司的客运和货运业务。商业航空的飞行员需持有最高级别的认证,如航空运输执照(ATPL)或美国的航空运输飞行员(ATP)证书,并定期接受培训和评估,以确保具备安全高效操作飞机的生理状态、认知能力和操作技能。

近年来,商业航空在飞行安全方面取得了显著进展,第四代飞机的机身损失事故率大幅降低。这在很大程度上得益于飞行甲板(以及客舱、控制塔、维修机库、调度办公室等)人机交互设计和开发的改进。例如,显示屏变大、导航显示增加垂直剖面、引入跑道意识系统和自动空中防撞系统等。

然而,商业航空的人机交互仍面临一些挑战:
- 新技术开发和集成缓慢 :商业航空对安全的极高要求导致飞机技术(尤其是人机界面)的持续发展和改进速度较慢。任何现有仪表、控制或其他交互方式的改变都需要经过漫长且资源密集的认证过程。此外,飞机制造商重新设计人机界面的动力有限,因为保持驾驶舱设计的一致性可以节省开发和培训成本,同时减少责任风险。
- 有效监控挑战

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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