8、电子协作技术中的感知方法

电子协作中的感知技术解析

电子协作技术中的感知方法

在协作工作的早期实地研究中发现,参与者能够以一种看似无缝的方式将自己的活动与他人的活动进行协调和整合。这种能力的实现,得益于通过偷听他人对话或暗中观察他人正在进行的活动来收集信息。为了描述这种关注周围环境动态的行为,“感知”这一术语应运而生。

1. 感知的定义及其对协作活动的影响
  • 情境感知(Situation Awareness,SA) :由Endsley在2000年定义,指的是感知环境线索、解读其含义并预测其近期状态的过程。这些信息是个人在工作中进行决策的基础。
  • 一般感知 :Dourish和Bellotti于1992年将其定义为对他人活动的理解,这种理解为个人自身的活动提供了背景。它确保个人的贡献与团队活动相关,使个人能够根据团队目标和工作进展评估他人的行动,并相应地调整自己的行为。
  • 工作空间感知 :Gutwin和Greenberg在1996年提出,指的是对他人与共享工作空间交互的即时理解,是关于团队工作环境的知识,有助于理解工作空间内的人员。
  • Rodden的感知模型 :Rodden在1996年将感知描述为“光晕(nimbus)”和“焦点(focus)”的重叠。光晕是空间中每个元素发出的可被他人感知的信息,焦点则是用户关注的元素。个体A对个体B的感知,就是B发出的信息(B的光晕)与A感兴趣的信息(A的焦点)的交集。

在协作环境中,感知涉及对协作伙伴的了解,包括他们的存在、身份和创作信息;他们正在进行的活动

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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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