3、车辆反馈与驾驶员态势感知:驾驶安全的关键因素

车辆反馈与驾驶员态势感知:驾驶安全的关键因素

1. 跨学科融合与驾驶员态势感知

在车辆动力学系统中融入“人类因素”正以新颖的方式跨越学科界限,不过这方面仍有大量工作要做。车辆动力学和认知心理学/人类因素虽存在底层本体论差异,但都广泛运用控制理论概念和相关图表,二者有比初看起来更多的共性。

人类因素在人类认知领域能助力车辆动力学的研究。人类因素通过研究心理过程,揭开控制回路中“人类”或“驾驶员”这一元素的奥秘,而心理过程是认知心理学的核心,人类因素研究很大程度上建立在认知心理学基础上。例如,早期认知领域先驱乌尔里克·奈瑟将认知定义为“感官输入被转换、简化、细化、存储、恢复和使用的所有过程”。

人类因素中的“态势感知”(SA)这一概念,在驾驶中具有不可忽视的重要性。驾驶的关键在于了解车辆相对于目的地的当前位置、其他车辆和危险的相对位置与行为,以及这些关键变量在不久的将来可能如何变化。实时掌握这些信息能让驾驶员做出有效决策,紧密适应环境动态。而且,糟糕的态势感知比不当车速或驾驶技术更容易导致事故。

现代汽车设计趋势可能正在减少驾驶员可获取的车辆反馈水平和类型,从而潜在降低其态势感知能力。这也是态势感知成为人类因素领域热门研究话题的原因之一。态势感知为研究人员和从业者提供了多种模型和方法,用于描述驾驶员态势感知的构成、确定驾驶员如何发展态势感知,以及评估驾驶任务执行过程中态势感知的质量。它还能解释失去态势感知时会发生什么,以及获得态势感知时如何影响驾驶表现。

态势感知的定义在过去25年发生了变化和发展,反映了人类因素学科焦点的转变以及态势感知本身的多面性。早期定义侧重于个人,如恩兹利所定义的:“态势感知是在一定时间和空间范围内对环境中元素的感知、对

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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