2、人类提供服务框架:原理、实现与应用

HPS框架:人类协作服务模型

人类提供服务框架:原理、实现与应用

1. 人类协作中的交互模型

在人类协作中,存在多种交互模型,这些模型为不同场景下的协作提供了基础。以下是几种常见的交互模型:
| 交互模型 | 描述 |
| — | — |
| 临时(Ad - hoc) | 若交互没有预定义的控制流,则为临时交互。例如,请求者与 HPS 用户之间通过交换消息进行交互。 |
| 状态感知(State - awareness) | 任务可用于控制交互状态。请求者能对任务施加特定约束,如开始时间(用户应何时开始处理任务)或截止日期(任务必须完成的最长时间)。 |
| 以流程为中心(Process - centric) | 通过定义交互规则可建立以流程为中心的协作。任务可拆分为子任务并转发给其他人,多个 HPS 可能参与交互以解决复杂问题。 |

2. HPS 交互

在 HPS 中,Web 服务用于定义与人类的交互接口。但传统 Web 服务领域的典型交互模式,如消息的同步交换,不足以对人类交互进行建模。因此,引入了一种新的基于人类的服务交互模型,该模型允许用户以离线模式或使用不同设备处理请求。

2.1 交互特点

  • 灵活性 :支持在各种设备(如移动设备)上部署用户定义的服务,这些设备不总是在线或连接到网络,HPS 框架允许请求在用户可用时保存和检索。
  • 消息多样性 :HPS 交互包含多种格式的消息,如电子邮件或 SOAP 消息,还包括通知、任务以及参与交互的人员/服务。
  • 交互方
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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