飞机驾驶舱自适应功能分配方法

对于诸如飞机驾驶舱等复杂人机系统,自适应功能分配能实现动态变化下的人机协作方式,使人、机更加协同完成功能,提高系统整体的效能。提出了一种飞机驾驶舱自适应功能分配的方法,该方法采用贝叶斯网络预测当前情境下各个可行的自动化等级的绩效指标,然后基于多属性风险决策来综合所有绩效指标得到最合适的自动化等级。实例表明该方法具有很好的可操作性和灵活性,能为飞机驾驶舱功能分配提供技术支撑。

人机功能分配方法在航空中的应用

人机功能分配是现代智能化飞机座舱设计的关键一环,合理的人机功能分配能够最大限度的提高人机协同效率。本文首先阐释了人机功能分配的流程与分配原则,介绍了人机功能分配方法的发展历程并举例分析了人机能力比较分配法、定量评估建模分配法、自适应人机功能分配法等分配方法的优缺点。最后针对当前人机功能分配方法所面临的问题,提出了人机功能分配方法未来可能的研究方向。

农业机器人车辆人机协作控制的动态功能分配研究

为了实现遥操作农业拖拉机系统中操作员与自动化系统相互协作,共同完成作业任务,需要将功能在人机之间进行合理分配。本文基于对BP神经网络算法、遗传算法和自适应遗传算法三种智能算法对动态功能分配进行研究,操作员的状态、操作员工作量和任务的需求作为动态功能触发机制。首先,利用遗传算法和自适应遗传算法分别对BP神经网络优化,将操作员的状态、操作员工作量和任务的需求作为网络的输入量,输出量是自动化等级,建立了3个网络训练模型,进而得到人机功能分配方案。基于自适应遗传算法BP神经网络模型训练次数远小于基于遗传BP神经网络训练次数,预测准确率也高于基于遗传BP神经网络的预测准侧率。测试结果表明,相比于传统的BP神经网络、遗传BP神经网络,基于自适应遗传BP神经网络更优。