32、公共空间中人际交互研究向人机交互场景的转化

公共空间中人际交互研究向人机交互场景的转化

在公共空间的人机交互(HRI)场景中,如何实现高效、自然且成功的交互是一个重要的研究课题。本文将深入探讨相关研究,包括人际交互研究的应用、人机交互的沟通结构、空间布局原则以及情境模型等方面。

一、人际交互研究:“互动原因”实验

(一)研究背景与问题

在公共空间中拦住他人询问信息是社交互动的“开场环节”,在此阶段会形成相互的空间布局,最终从移动状态转变为站立状态。人们倾向于尽快给出与陌生人相遇的原因,以支持和维持相互的互动方向。然而,提及互动原因的时机对行程请求情况的影响程度仍是一个待解的问题。因此,本研究旨在探讨以下两个主要问题:
- RQ3.1:提及原因的时机是否会影响互动?
- RQ3.2:能否识别出选择行人的其他特征?

(二)研究方法

本研究于2010年6月17日至19日在萨尔茨堡老城区实地进行。研究基于研究人员发起的社交相遇,一名22岁的女学生主动询问方向。她需要根据两种不同条件选择未来的对话对象并组织互动:
- 条件A:后续说明原因,即在共同互动空间建立之前传达相遇的原因。
- 条件B:立即说明原因,即在互动空间建立后(即对话对象停止行走并建立相互注视)才传达相遇的原因。

(三)研究过程与结果

  1. 对话发起 :为了获得10份有效的问卷,招募的学生总共需要发起42次对话。参与者男女各半,年龄从16岁到79岁不等。对话对象对学生行程请求的首次口头反应包括4次确认反馈“是”、4次结合礼貌关键词的反馈“是的,请”以及2次“你好”,且均未使用“呃”来争取思考时
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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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