18、驾驶员培训与情境意识:探索高级驾驶的奥秘

驾驶员培训与情境意识:探索高级驾驶的奥秘

1. 汽车控制体系与情境意识

汽车控制体系包含多个阶段,其中第一阶段为信息阶段,即驾驶员要不断寻求信息来规划驾驶,并在其他道路使用者可能受益时提供信息。第二至五阶段则与车辆控制直接相关,分别是位置、速度、挡位和加速阶段。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在一起,并且该体系具有一定的灵活性。高级驾驶培训强调对这一体系的智能应用,这需要驾驶员具备高度的情境意识(SA)。

阶段 描述
阶段1:信息 “你始终需要寻求信息来规划驾驶,并在其他道路使用者可能受益时提供信息”
阶段2:位置 “调整自身位置,以便安全、平稳地应对危险”
阶段3:速度 “将车速调整到适合危险情况的速度”
阶段4:挡位 “选择适合通过危险时车速的挡位”
阶段5:加速 “使用油门在危险路段保持速度和稳定性……选择合适的点安全、平稳地加速”
2. 预测性情境意识

更好的情境模型往往更简洁,信息会被提升到更高、更隐性的抽象层次。这就导致一个悖论

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值