基于驾驶员意图采集的车辆状态控制系统分析

驾驶员操作意图是整车状态变化的基础,对整车运行具有重要影响。以驾驶员操作意图为研究的出发点,对驾驶员执行车辆各种操作时,车辆的状态进行分析,主动包括启动自检工况,档位变化、加速、制动、转向等工况;基于分析结果对各工况的控制流程进行分析和设计;提出了实现车辆基本功能的控制模式,并对控制电路进行设计。在此基础上,应用实车调试,对控制系统进行了测试。结果可知:对车辆进行准确控制的前提是对驾驶员意图进行准确的分析采集,控制流程应简洁明了,尽可能减少控制器的执行周期,缩短控制周期;实车测试表明系统能准确的实现驾驶员的操作意图,实现加速、减速、制动等,表明所设计的控制系统的可靠性与准确性,为此类设计提供参考。

如何打通绿色购买决策的“最后一公里”——绿色购买意向-行为转化机制分析

绿色购买是绿色消费中的重要环节,然而消费者“想而不买”可能会制约绿色消费市场的发展。目前,绿色购买行为转化的内在机理探索尚处在起步阶段,鲜有将外部购物情境与消费者内在特质结合考量的绿色购买决策研究。本研究从消费者购买绿色标签产品的临场决策情境出发,以计划行为理论和行动阶段理论为理论基础,结合节约认知努力的观点视角,探究绿色购买意向-行为之间的转化机制。研究结果表明:绿色购买意向对绿色购买行为有显著的直接影响;感知行为控制、绿色购买执行意向在绿色购买意向和行为之间具有双重、链式中介作用;节约认知努力对“绿色购买意向-感知行为控制-绿色购买执行意向-绿色购买行为”链式中介作用具有负向调节作用。相关结论拓展了计划行为理论中绿色购买的意向-行为转化机制,为绿色营销的管理实践提供了建议。

6-DOFs机器臂在位置模式下追随运动意图的研究

为了使脑卒中患者在主动康复中能够得到准确、实时、稳定的识别效果,本研究提出了基于6-DOFs协作机器人作为一种康复运动设备。患者的运动意图通过其手与机器臂末端的六维力传感器作用的程度与方向来捕捉,控制系统则通过解析出的运动意图实现机器臂末端运动方向与速度的设置和驱动。运动意图主要由运动方向和运动程度两个指标表达,前者由力传感器各分力的合力方向确定,后者由合力的大小确定,同时还要检测合力与TCP所在轨迹点处切线方向的夹角,最终确定出机器臂末端沿轨迹运动的速度。

矛盾意向疗法与刺激控制疗法治疗大学生失眠对照研究

目的对照刺激控制疗法,探讨矛盾意向疗法(paradoxical intention therapy,PIT)用于大学生失眠的治疗体验、执行意愿和疗效。方法81例大学生失眠患者分两组,分别采用矛盾意向疗法(PIT组,41例)和刺激控制疗法(刺激控制组,40例)治疗。治疗1个月时以自编问卷调查患者的治疗体验和执行情况。两组患者治疗前和治疗1个月时以匹兹堡睡眠质量指数(Pittsburgh sleep quality index,PSQI)、格拉斯哥睡眠努力度问卷(Glasgow sleep effort scale,GSES)和焦虑自评量表(self-rating anxiety scale,SAS)进行自评,以分值变化评估治疗效果。结果治疗1个月,PIT组治疗执行率≥50%者比例(32/41 vs.21/40)、治疗体验为“焦虑感减轻”者比例(30/41 vs.14/40)和执行意愿“积极”者比例(22/41 vs.7/40)较刺激控制组更高,差异有统计学意义(P<0.05)。PSQI、GSES、SAS经重复测量方差分析均表明,时间主效应有统计学意义(P<0.01),分组主效应和交互效应无统计学意义(P>0.05)。治疗前后相比较,PIT组PSQI(14.27±2.67 vs.6.16±2.27)、GSES(10.22±1.92 vs.5.25±1.63)、SAS(54.73±5.35 vs.44.78±4.33),刺激控制组PSQI(14.03±2.66 vs.6.67±2.01)、GSES(9.98±2.02 vs.5.43±1.21)、SAS(56.13±5.62 vs.46.52±5.68),均在治疗后降低(P<0.01)。PIT组中,执行率≥50%者治疗前后变化值△PSQI(8.19±3.30 vs.1.56±1.81)、△GSES(4.97±2.07 vs.3.11±2.52)和△SAS(10.22±5.34 vs.6.00±3.74)高于执行率<50%者(P<0.05)。结论在大学生失眠患者中,PIT治疗失眠较刺激控制疗法治疗体验和执行意愿更好,两种方法疗效相当,PIT执行率较高的患者疗效较好。

考虑制动意图识别的四驱电动汽车制动控制策略

为进一步提高制动能量回收率,考虑不同工况下驾驶员不同制动意图所需的制动效果,提出了一种四驱电动汽车制动控制策略。首先,针对常规制动工况,基于常规制动意图识别,从制动能量回收率、稳定性和安全性角度分别设计控制策略;其次,针对滑行工况下的不同滑行制动意图,判断电机制动力是否介入及何时介入,并根据驾驶员所需的滑行距离计算电机制动力的大小;然后,由台架试验获得前后电机外特性并建立前后电机最优利用效率模型;最后,利用Carsim和Simulink进行了联合仿真分析。仿真结果表明,在新欧洲驾驶循环(New European Driving Cycle,NEDC)工况下,与并联控制策略相比,能量回收率提升了13.64百分点;在滑行工况下可有效识别驾驶员需求滑行距离,提升了整车滑行经济性。

纯电动汽车模糊控制经济性换挡策略研究

针对某纯电动汽车在传统换挡策略下产生的频繁换挡问题,在AMT传统换挡控制策略研究的基础上,使用模糊控制以加速踏板开度和加速踏板开度变化率对驾驶员意图进行识别,然后结合驾驶员意图以及车速制定换挡策略。建立传统换挡策略和模糊控制驾驶员意图识别换挡策略的AMT换挡仿真模型。通过仿真结果的对比,验证模糊控制驾驶员意图识别的换挡策略的有效性。结果表明:对比传统换挡策略,模糊控制驾驶意图识别的换挡策略减少了换挡次数,经济性略有提升。

基于模糊推理的线控制动系统意图识别研究

为提高线控制动系统制动意图识别的精准度,同时使其具备更强的制动场景适应能力,设计了一种基于模糊推理算法,由车辆挡位、轮胎转角、制动踏板开度及制动踏板速度作为特征参量,对驾驶员制动意图与车辆行驶场景进行实时推理的制动意图识别策略,并基于各场景下车辆的实际制动需求对线控制动系统管路期望压力数值及其动态特性进行了匹配。该策略采用基于永磁同步电机FOC控制算法的PID闭环压力控制策略对模糊推理模型在不同制动意图与制动场景下所分配期望压力进行实时跟踪的形式,实现了由期望压力到系统管路实际压力的精准转化,成功将不同场景下为期望压力所匹配的压力变化动态特性赋予了管路实际压力,实现了不同场景下线控制动系统实际压力动态特性的差异化控制。最终基于所制定的整体控制策略分别在AMEsim与Simulink内搭建了机械液压模型及控制算法模型并对其进行了制动意图识别与制动压力跟踪联合仿真,从而验证了该策略的有效性与实用性。

基于乌江梯级水库年初低蓄能的调度运行安排

为了合理利用流域水力资源,提高梯级水电经济效益,乌江集控一直注重水电优化调度,在实践中逐步创建了年度运行方式建议、月度运行方式建议、周运行方式建议、日运行调度意图控制单。通过预测流域来水情况,结合梯级各电站设备实际情况和电网电量需求,在汛期和非汛期情况下,特制定了不同调度运行方式来达到乌江梯级运行最优的情况,因年初乌江梯级水库蓄能较低,面对年初低蓄能的情况,乌江梯级对年初非汛期的调度运行安排作出简要探讨。

基于静态污点分析的Android应用Intent注入漏洞检测方法

针对Android应用程序组件间通信过程中的消息载体Intent有可能被攻击者构造进而引发组件被恶意注入的安全风险问题,提出了一种基于静态污点分析的检测方法。在构建Android应用的函数调用图和控制流图的基础上,通过跟踪应用组件内和组件间不可信Intent消息的污点传播过程,检测应用中潜在的Intent注入漏洞。用该方法对4类标准测试应用和50款第三方应用进行测试,实验结果表明了该方法的可行性和有效性。

“北冰南展”背景下南方高校学生参与校园冰雪运动行为意向研究——基于TPB拓展模型

以计划行为理论为理论框架,引入新奇追求和校园冰雪文化变量,构建了南方地区高校学生参与校园冰雪运动行为意向结构方程模型,并以湖南科技大学为例进行实证检验。研究发现,态度、主观规范、知觉行为控制、新奇追求和校园冰雪文化均会对参与校园冰雪运动行为意向产生正向影响,新奇追求与校园冰雪文化通过态度间接影响行为意向。因此,建议拓展宣传方式,营造校园冰雪文化氛围;利用社群影响,提高学生参与程度;完善“软硬”设施,提高学生知觉控制能力;把握学生新奇追求心理,促进学生持续参与行为。

COPD病人长期呼吸功能锻炼执行意向现状及影响因素分析

目的:调查慢性阻塞性肺疾病(COPD)病人长期呼吸功能锻炼执行意向现状,并分析其影响因素。方法:选取2021年10月—2022年4月长沙市某三级甲等医院呼吸内科232例稳定期COPD病人作为调查对象,采用COPD病人一般资料调查问卷、COPD病人长期呼吸功能锻炼执行意向调查表、个人掌控感量表、COPD呼吸功能锻炼认知问卷及社会支持评定量表对其进行问卷调查。结果:COPD病人长期呼吸功能锻炼执行意向得分为(64.90±17.51)分;多元线性回归分析结果显示,病人居住方式、个人掌控感、呼吸功能锻炼认知及社会支持是COPD病人长期呼吸功能锻炼执行意向的影响因素(P<0.05)。结论:COPD病人长期呼吸功能锻炼执行意向水平不高,处于中下水平。医护人员应重视并及时评估COPD病人长期呼吸功能锻炼执行意向水平,并重视独居病人,通过提高其个人掌控感、社会支持水平和呼吸功能锻炼认知水平来提高其长期呼吸功能锻炼执行意向水平。

面向人机协作的CNN手部抓握意图识别

针对机器人在协作过程中对意图理解不充分的问题,自主设计了一种基于触觉感知的手柄作为意图理解的接口,采用柔性触觉传感器将手部抓握压力信息转换成触觉图像信息,并依据操作者的操作习惯定义一系列抓握手势实现对机器人位姿的灵活调整。构建了一种适用于触觉图像识别的卷积神经网络(CNN)分类器,并基于抓握松紧信息构建一种变阻尼导纳控制方法。最后,采用实验室自主研制的幕墙安装机器人并搭载触觉手柄进行人机协作实验,结果表明此类触觉手柄及CNN方法对操作者抓握意图的识别准确率达到98.80%,所提出变阻尼导纳控制能够更加高效的完成人机协作任务。

基于肌电信号的人体下肢运动意图映射研究进展

智能下肢假肢与下肢外骨骼是肢体功能障碍者恢复日常运动的重要手段。基于肌电信号的直接意图控制是其自适应、自主控制的关键技术之一。针对此问题,阐述了基于肌电信号的人体下肢运动意图映射研究进展,包括比例肌电法、肌骨模型法和人工智能算法,讨论了基于肌电信号的人体运动意图映射研究所面临的主要问题。最后,对该领域未来发展方向进行了展望和总结。

放松生育管控与家庭生育意愿——基于“全面二孩”政策的准自然实验

探究生育管控与家庭生育意愿的关系对人口发展规划、政策制定和家庭福利改善具有重要意义。基于经典的“理性经济人”假设,利用2014年和2018年中国家庭追踪调查数据,采用双重差分法检验“全面二孩”政策实施后家庭生育意愿是否发生显著改变,结果显示:一方面,这一放松生育管控政策使家庭有更大的生育选择空间和更多的生育机会,从而显著提升了家庭生育意愿;另一方面,政策调整对不同群体的影响存在异质性,女性群体、男性群体、城镇户口群体和高收入群体的生育意愿显著提升,其中,政策对女性生育意愿的提升作用大于男性。建议继续实施放松生育管控的政策,给予女性群体更多的生育支持,改善社会收入分配状况,提升城乡居民的收入水平,构建全生育周期的支持政策,以鼓励育龄人口生育。

6G智联新场景与网络管控新范式

随着6G通信技术的蓬勃发展,新的智联场景不断浮现,给包含网络管控在内的网络架构带来新的挑战和需求。文章首先介绍IMT-2030工作组对6G应用场景的分析,具体涵盖九大特点和主要的智联场景,以及这些场景的分类总结。接着根据场景特点列举6G网络架构需要面对的挑战和满足的需求,并概括国内三大运营商的6G网络架构设计思想。最后,介绍知识定义的意图网络,作为一个新的6G网络管控范式,并梳理其核心理念——知识与意图双闭环管控架构。

旅游信息赋权对老年人旅游行为的影响及其机制分析

老龄化和信息化趋势对旅游业发展提出了更高要求.基于此,以1948-1968年出生的老年人为研究对象,以刺激—机体—反应理论和技术接受模型理论为基础,引入感知有用性、感知易用性、感知控制为中介变量,数字反哺为调节变量,通过定性(扎根)与定量(问卷调查)相结合的研究方法,探究旅游信息赋权对老年人旅游行为意向的影响及其内在机制和边界条件.研究表明:(1)旅游信息赋权正向影响老年人的旅游行为意向;(2)感知有用性、感知易用性和感知控制在旅游信息赋权与老年人旅游行为意向间均起部分中介作用;(3)数字反哺在旅游信息赋权与感知易用性和感知控制的影响中起正向调节作用.研究成果将为促进老年旅游业的发展及应对老龄化趋势提供理论指导与决策参考.

集成式塔台管制自动化系统建设

文章针对以往塔台管制系统建设和运行存在系统分散、信息孤岛从而造成管制员运行指挥不便等问题,研究设计了一体化、集成式塔台管制自动化系统。系统以A-SMGCS、电子进程单(EFS)两大核心组件为基础,一体化集成塔台管制业务功能,具备基于管制意图预警、滑行灯光引导等技术,向塔台管制用户提供空地一体化态势监视、及时预警、航空器滑行灯光引导、电子化航班进程管理,提高了机场场面运行安全和效率。

运动意图的头皮脑电编解码及其脑-机接口研究进展

基于运动意图的脑-机接口(BCI)对人体运动功能增强、替代和康复具有重要研究意义与应用价值。其中,运动想象(MI)是最常用的表征运动意图的BCI范式。然而,传统MI-BCI通常仅实现不同肢体部位运动意图解码,且识别正确率较低,制约着精细运动控制与康复效果。针对上述问题,近年来研究者在单一肢体特定部位、运动学与动力学意图诱发头皮脑电编解码以及运动意图错误相关电位检测3个方面开展了一系列有意义的探索,并在高自由度的运动指令控制和面向卒中患者的临床康复应用方面取得了较大的研究成果。该文从运动意图的头皮脑电(EEG)编解码相关范式及其BCI应用两个方面综述了本领域研究进展,并探讨当前研究存在的问题和可能的解决方案,以期促进运动意图BCI技术的深入研究及开发应用。

人-机-环境共融的智能假肢膝关节研究进展

智能假肢膝关节作为下肢假肢中最重要的部件,是一种人-机-环境高度共融的复杂系统,解决此共融系统中的关键科学问题是实现假肢穿戴者步态自然柔顺的必要条件。以仿生设计、智能感知和智能控制这3个主要研究方向为切入点,综述智能假肢膝关节的研究进展。仿生设计的重点在于如何通过仿生结构与驱动设计,使假肢关节拟合人体关节驱动/阻尼代偿机制;智能感知聚焦于如何建立人-机-环境交互通道,实现人体运动意图识别与人机协同任务中的混合决策;智能控制主要关注如何在动态环境中调整假肢运动或驱动策略,使假肢更接近于人体正常的步态特征。最后,探讨智能假肢膝关节在人-机-环境共融研究中的发展方向与挑战,其中研究重点包括主被动混合代偿驱动、人体自主使能控制以及人-机-环境双闭环交互。