48、地铁地图颜色编码对可用性的影响研究

地铁地图颜色编码对可用性的影响研究

城市地铁拥有世界上最复杂的服务模式之一,目前其信息传递方式正在重新评估和发展,因此非常适合进行相关研究。尽管本研究具体针对纽约市的地铁地图,但研究结果可能适用于其他城市的地铁地图。

1. 基本概念和术语

地铁地图种类繁多,术语也各不相同,因此需要明确相关术语的定义:
- 地铁地图 :是城市铁路网络的示意图,节点代表车站,边代表服务,其布局、颜色和图形符号旨在帮助乘客理解和导航网络,以便在城市中出行。地图需展示车站之间的拓扑连接以及网络与城市地理布局的大致关系。
- 线路 :由一到四条轨道组成,轨道通常并排铺设,有时也会上下铺设。不同轨道数量的线路,列车运行方向和停靠模式有所不同。
- 双轨线路:轨道方向相反,分为“上行”和“下行”。
- 四轨线路:两条上行(一条快车和一条慢车),两条下行(同样快车和慢车)。
- 三轨线路:第三条轨道为快车轨道,早晚高峰在上下行之间交替。
- 单轨线路:列车交替改变方向。
- 列车类型
- 慢车:停靠所有车站。
- 快车:停靠部分车站。
- 路线 :是有名称的单个列车服务,通常两端各有一个终点站。
- 干线 :是在同一条线路上运行的一组路线。
- 路径 :是由一个或多个路线段通过换乘连接而成的系列。
- 行程 :是乘客在起始站和终点站之间的

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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