33、半自动驾驶中的人机交互:风险沟通与信任

半自动驾驶中的人机交互:风险沟通与信任

1. 自动驾驶汽车的自动化等级

自动驾驶汽车(AVs)有望成为未来道路地面交通的主流。目前,许多新车已集成了多种辅助驾驶技术,如车道保持系统、前碰撞预警系统和自适应巡航控制等。AVs旨在将这些辅助驾驶技术整合为一个整体,逐步使人类驾驶员从主要操作角色转变为监督者或备用系统,最终目标是完全消除对人类驾驶员的需求。然而,实现完全的驾驶自动化仍任重道远,当前半自动驾驶汽车(semi - AVs)的研究和设计仍需要人类驾驶员作为驾驶系统的重要组成部分。

自动驾驶有六个不同的自动化等级(LOA),具体如下:
| 自动化等级 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 0级 | 无驾驶自动化,驾驶员执行所有驾驶任务,常见于传统车辆。 |
| 1级 | 单一的驾驶员辅助系统,如车道保持或自适应巡航控制,车辆仅执行横向或纵向车辆运动控制的子任务之一。 |
| 2级 | 车辆可完全控制横向和纵向车辆运动,但驾驶员仍需负责检测物体和事件、避免危险以及监督驾驶系统,如特斯拉的Autopilot、凯迪拉克的Super Cruise和沃尔沃的Pilot assist等。 |
| 3级 | 条件驾驶自动化,车辆应能在其操作设计域内完全检测和响应物体及事件,人类驾驶员作为动态驾驶任务的后备。但当车辆提示时,人类驾驶员需进行干预,这要求驾驶员具备对驾驶环境的态势感知能力。 |
| 4级 | 车辆在其操作设计域内无需人类驾驶员干预即可完成整个驾驶任务。 |
| 5级 | 车辆无条件地完成整个驾驶任务,无需人类驾驶员干预。 |

本部分重点关注2级和3级的半自动驾驶汽车,因为有效的人机交互和协

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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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