9、科技服务与设计:从用户体验到信任关系的全面洞察

科技服务与设计:从用户体验到信任关系的全面洞察

1. 试验成果与核心结论

在试验过程中,尽管面临诸多挑战,但还是收获颇丰,其中部分成果出乎意料却极具价值。原本试图通过电视上的Skype缓解社交隔离的设想,仅靠此次试验难以实现。不过,对使用障碍的理解,以及对由可信赖的个人和组织提供本地、便捷支持的需求认知,对于此类服务的成功至关重要。得出的主要结论之一是,客户需要的不仅仅是设备,更需要服务。这种服务应是客户可信赖的,能够得到负责任的交付和充分支持,为客户提供无缝的单点接触体验,无论实际涉及多少供应商。

2. 服务设计中用户参与的重要性
  • 倾听用户声音的价值 :与潜在真实终端用户群体互动具有重要价值。开发者和技术人员可能认为自己的产品或服务新颖、令人兴奋且具有创新性,但非技术潜在用户可能有不同看法,他们的反馈能让我们获得宝贵见解。例如,从开发者角度看似技术上完美的解决方案,在用户看来可能很笨拙。在商业环境中,消费者的意见最为重要,若只专注于技术解决方案,可能会解决错误的问题,这在公共部门尤为关键。
  • 消除知识差距的意义 :有人认为征求潜在终端用户意见的过程不客观,因为他们可能缺乏足够信息来判断产品或服务的价值。然而,挖掘知识差距或误解本身具有价值,它能让我们解决产品或服务的关键方面,促进发展和更好的理解。潜在终端用户虽不是技术专家,但他们是“生活经验”的专家。倾听并考虑他们的意见,能共同建立信任,创造更优质、更合适且以用户为中心的产品和服务,提高市场吸引力。若从一开始就围绕终端用户设计服务并让他们参与其中,信任和信心自然会随之而来,通过倾听和回应终端用户,能更好地理解用户
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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