【doc】人控制模型研究综述

遗传算法与模型预测控制的结合研究综述引言在现代科学和工程领域中，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种强大的控制方法，已经得到了广泛的应用。

然而，MPC的设计和优化过程往往是复杂且耗时的。

为了解决这一问题，研究人员开始探索将遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与MPC相结合的方法，以提高控制系统的性能。

本文将对遗传算法与模型预测控制的结合研究进行综述。

遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然遗传和进化过程的优化算法。

它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，来搜索问题的最优解。

遗传算法的基本原理包括个体编码、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤。

个体编码是将问题的解表示为一个染色体，适应度评价是根据问题的目标函数来评估染色体的优劣，选择是根据适应度值选择优秀的个体，交叉是将两个个体的染色体进行交换，变异是对染色体进行随机改变。

遗传算法在模型预测控制中的应用遗传算法在模型预测控制中的应用主要包括参数优化和约束处理两个方面。

参数优化是指通过遗传算法来寻找最优的控制参数，以使系统的性能指标达到最佳。

约束处理是指通过遗传算法来处理系统约束条件，以确保控制系统的稳定性和安全性。

在参数优化方面，研究人员通常将MPC的控制参数作为染色体的编码，以目标函数的最小化为优化目标，通过遗传算法来搜索最优的控制参数。

例如，某些研究将MPC的预测模型参数和控制权重作为染色体的编码，通过遗传算法来优化这些参数，以使系统的性能指标如稳定性、响应速度等达到最佳。

在约束处理方面，遗传算法可以用于处理MPC中的约束条件，例如状态变量的上下限、输入变量的变化率限制等。

通过将约束条件转化为适应度函数，遗传算法可以搜索满足约束条件的最优解。

一些研究还将遗传算法与其他优化方法相结合，以提高约束处理的效果。

结合研究的案例分析为了更好地理解遗传算法与模型预测控制的结合，我们将对一些相关的案例进行分析。

2006年第5期 科技管理研究Science and Technol ogyM anage ment Research 2006No 15收稿日期:2005-06-02基金项目:国家自然科学基金项目(70271005、70471066);上海市基础研究重点项目(03JC14054)文章编号:1000-7695(2006)05-0206-02行为控制理论研究综述刘继云,孙绍荣(上海理工大学管理学院,上海　200093)摘要:作为行为理论体系的一个分支,行为控制理论研究近年来逐步成为一个热点。

它基本遵循心理学和管理学行为控制研究两条基本路径,尤以管理学对行为控制研究为主。

行为控制领域涉及企业行为、政府行为以及教育领域等。

在以人为本的21世纪,行为控制理论拥有较大的发展空间,呈现学科交叉化、理论体系化和方法模型化的趋势。

关键词:行为控制理论;研究综述;发展趋势中图分类号:F06919 文献标识码:A 行为研究是经济学和管理学领域研究的一个经典问题,其中,行为控制理论是其理论体系的一个重要内容和方面。

归根结底,行为研究在于发现人类的行为规律,以求对行为进行预测和控制。

作为行为理论体系的一个分支,行为控制理论即是为解决各领域行为控制问题而产生的。

它综合运用了心理学、社会学、经济学和管理学等相关学科的成果,随着实践的发展而不断地发展和完善。

1　行为控制的基本理论研究行为控制理论的发展可概括为基本遵循心理学和管理学行为控制研究两条基本路径。

前者如,郭晓飞(2002)认为,自我控制行为是个体有意识、有目的监控或调整的行为活动过程,个体确认作出行为改变的潜在价值和达到行为改变的潜在能力后,作出新行为方式更为有利和有效的决定。

通常可采取矫正型自控行为、改良型自控行为和成长型自控行为等形式。

鞠红霞(2002)提出,自我监控性是一种相对稳定的人格特质,它反映个体在社会交往中表现出来的对环境线索及自我行为关注的心理倾向和对自我表现的调控能力。

0引言传染病的暴发流行多为突发性，无规律可循[1]，对人民生命健康及社会稳定造成巨大危害。

传染病预警是传染病预防和控制的基础，是研判疫情趋势、遏制疫情蔓延的关键。

2003年传染性非典型肺炎危机事件爆发后，我国建立了传染病与突发公共卫生事件网络直报系统，但缺乏利用数据模型对传染病进行预警[2]。

随着信息技术的发展和公众健康需求的增长，卫生资源不断优化，传染病预警体系发生转变，基于数据模型的传染病预警研究受到公共卫生领域的青睐。

近年来，国内外学者在传染病预警模型的研究方面做了大量探索：单一预警模型（时间模型[3]、空间模型[4]）、组合预警模型（时空模型[5]、关联模型（如症状-疾病关联模型[6]））、信息可视化展示[7]、区块链技术应用[8]、人工智能技术赋能[9]、物联网增效[10]等，传染病预警模型的研究正在为公共卫生事业的发展注入“新活力”。

本研究收集2020-2022年间国内外传染病预警研究文献150余篇，从不同技术、不同监测资料在传染病预警中的应用两大方面，对传染病预警模型的研究进展进行综述，以期为传染病预警模型的未来发展提供参考。

具体归纳见图1。

1不同方法在传染病预警模型中的应用1.1统计学方法在传染病预警模型中的应用传染病的发生和流行存在一定的人群、时间和空间特征，科学防控的基础在于及时发现危险因素、预测流行趋势、把握流行规律，提前预警并采取有针对性的防控措施对有效控制传染病的流行和对人群的危害至关重要。

基于统计学的传染病预警模型可分为时间、空间、时空三类模型。

归纳见图2。

时间模型分析常基于已监测数据，利用数学模型计算预期值。

时间模型中使用较为成熟的有CU-SUM 、ARIMA 及其衍生模型、Holt-Winters 模型，如任嘉豪[11]学者提出的基于Holt-Winters 预测模型，能较精准地对趋势性和季节———————————————————————基金项目:宁夏自然科学基金一般项目（2022AAC03738）；宁夏回族自治区重点研发计划项目（2022CMG02022）。

工程项目工程造价控制研究国内外文献综述1国外研究现状目前的招标起源于17世纪末的英国，当时，英国政府在其公共部门进行了公开招标，但这只是一个开始。

19世纪初，英法战争刚刚结束，大英帝国不得不迅速而广泛地修建营房。

减少施工时间和建筑成本，英国陆军决定，计划参与该项目的承包商应是最低的。

投标以竞争的形式确定，投资不同时进行。

只有同一个承包商才能建造一个特定的军营项目，负责所有施工工作。

因此，英国政府的营房建设项目大大减少了建设时间和成本。

第二次世界大战结束后，一些西方发达国家和地区开始采用大规模招标采购货物和承包工程。

这种招标方式在国际上已经使用了200多年，商业模式正在逐步完善和相对成熟。

当今世界已经建立了规范的国际招标规则。

招标的类型和内容由国际咨询工程师联合会（FTDIC）、美国建筑师协会（AIA）、国际建筑工程联合会（FIEC）、英国土木工程师协会（ICE）等授予。

相应的合同规则已在几个国家得到很好的接受，并在国际上得到广泛应用。

许多招标开始研究和评估项目成本。

外国科学家在这方面做了很多工作。

Akintoye 对影响设计项目成本的因素进行了适当的研究：项目的成本并不取决于企业的规模。

Nassar K .预测了项目完成期间不可预见的成本，并针对这一问题提交了相应的对策。

芒恩斯公司利用招标信息审查了项目成本预测。

Williams tp对项目成本预测模型进行了相关研究。

Trefor P Williams研究了报价和建设项目成本之间的关系，并规划了回归模型。

芒恩斯公司利用招标信息审查了项目成本预测。

Williams tp对项目成本预测模型进行了相关研究。

Trefor P Williams研究了报价和建设项目成本之间的关系，并规划了回归模型。

Arditi和David,Lee（2012）本文试图对近15年来建筑边际成本的变化进行估计。

通过建立简单的宏观经济回归模型，估算项目建设的边际成本。

得出以下结论：各国工程建设边际生产率均呈下降趋势，以日本的边际生产率最为明显。

技术接受模型研究综述本文旨在全面梳理技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）的研究现状、研究方法、研究成果和不足，为相关领域的研究和实践提供参考。

在过去的几十年中，技术接受模型成为信息系统领域的重要理论模型之一，用于解释和预测用户对技术的接受程度。

TAM模型认为，用户对技术的接受受到感知有用性和感知易用性的影响，而这两个因素又受到外部变量如系统特性、用户特征等的影响。

技术接受模型的研究涵盖了多个方面，包括模型本身的完善和扩展、模型要素的分析和验证以及模型在实际应用中的效果评估等。

在研究方法上，技术接受模型多采用量表、问卷等实证研究方法，通过数据分析和模型拟合来检验和验证模型的适用性。

通过对前人研究的梳理，我们发现技术接受模型在多个领域得到了广泛应用，如信息系统采纳、电子商务、医疗保健、教育培训等。

研究结果表明，技术接受模型在解释和预测用户行为方面具有较高的有效性和可靠性。

然而，TAM模型仍存在一定的局限性，如无法完全解释复杂的用户行为、对外部变量的解释能力有限等。

因此，未来研究需要在模型的完善和扩展、考虑更多维度的变量以及跨文化、跨情境的普适性等方面加以深入。

本文通过对技术接受模型的研究现状、研究方法、研究成果和不足的梳理，为相关领域的研究和实践提供了有益参考。

然而，技术接受模型仍需在多个方面进行深入探讨，如模型的跨界适用性、对用户行为复杂性的解释能力等。

未来研究可以进一步拓展技术接受模型的应用领域，同时与其他理论模型的融合，以更好地解释和预测用户行为。

随着技术的快速发展，人们对技术接受的心理和行为越来越。

技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）作为解释和预测用户对信息技术接受度的理论模型，已经在众多实证研究中得到应用和验证。

本文将系统地回顾技术接受模型的实证研究发展历程、现状和争论焦点，旨在为相关研究提供参考和启示。

技术接受模型概述技术接受模型是一种解释用户对信息技术接受度的理论模型，由美国学者Davis于1989年提出。

２４８《商场现代化》２００８年１１月（上旬刊）总第５５６期胜任力概念由麦克利兰（１９７３）提出后，胜任力的理论研究和实际应用随即风靡美国、英国等欧美发达国家。

许多著名的公司，如ＡＴ　＆Ｔ、ＩＢＭ等都建立了自己的胜任力体系。

胜任力系统的合理使用，可以降低员工离职率，从而节约经营成本，由于它具有动态性，还可应付组织突如其来的变化，最重要的是，它可以激发员工的潜能、提高绩效、给组织带来最大的价值。

因此，胜任力模型是２１　世纪一个非常重要的工作发展体系，胜任力模型正迅速地成为本世纪工作发展的标准和业绩管理标准。

一、胜任力及胜任力模型的基本内涵１．胜任力的含义１９７３年，ＭｃＣｌｅｌｌａｎｄ在美国《心理学家》杂志上发表了题为《Ｔｅｓｔｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｃｏｍｐｅｔｅｎｃｅ　Ｒａｔｈｅｒ　ｔｈａｎ　ｆｏｒ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ》（《测试胜任力而非智力》）的文章，提出用胜任力取代传统的智力测量，强调从第一手材料入手，直接发掘那些能真正影响工作业绩的个人条件和行为特征，为提高组织绩效和促进个人事业成功做出实质性的贡献。

同时。

他还提出进行基于胜任能力的有效测验的六个原则。

这篇文章的发表，提出了胜任能力的概念，标志着胜任能力运动的开端，也为胜任力理论的诞生奠定了基础，随后掀起了人们对胜任力研究的热潮。

Ｚｅｍｋｅ（１９８２）认为：胜任力是个难以下定义的术语，因为这个问题不是来自其他方面，而是来自一些基本程序和哲学的不同。

从ＭｃＣｌｅｌｌａｎｄ最早提出胜任力定义开始，学者们又提出了许多不同的定义，但是至今学术界都没有一个统一的定义。

以下表是对各学者提出的胜任力定义的汇总。

表　胜任力定义汇总汇总上述众多学者对胜任力的定义，可以发现有的偏重特质，有的偏重行为，但这些不同定义都有一定的共同点：与特定工作相关，具有动态性；以绩效标准为参照；包含一些个人的特征，是个人潜在特性或行为，如：知识、技能、自我概念、特质和动机等。

２．胜任力模型的含义胜任力模型指的是担任某一特定任务角色所需要具备的胜任力的总和，它是胜任力的结构形式。

控制工程文献综述控制工程文献综述在阅读了十篇关于控制工程的文献后，对其进行以下总结，我阅读的文献大多都是自适应控制。

一，自适应控制的定义自适应控制指的是能修正自己特点以适应对象和扰动的动态特性的变化自适应控制的对象是具有一定程度不确定性的系统，这里的不确定性是指描述被控制对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。

二，自适应系统的应用我取了综述的其中有代表性的三篇来讲解1，刹车的系统自适应控制为了试验制动系统的性能，对汽车制动器试验台电惯量性能进行研究。

针对波形振荡严重等缺点，为改善控制效果，提出了参考自适应控制的电惯量模拟系统。

首先计算出应达到的电磁力矩，产生电流控制环节的速度指令，然后在速度环中加入自适应控制评价此控制系统优劣的两个重要指标是能量误差和制动规律。

本文中的能量误差采用的是制动器试验台和路试相比应补偿的电能量与试验台制动过程中实际施加电能量的相对误差; 而制动规律是指飞轮的角加速度和末速度。

好的制动控制系统应使得相对能量误差尽可能小，且试验台的制动规律和路试尽可能一致。

由于传统刹车系统电惯量模拟时采用的闭环结构具有很多非线性特性，抗干扰能力和实时性较差，因此在原闭环结构中引入参考自适应控制，该控制器具有较强的自学习能力和良好的跟踪性能本文利用HPID 系统对制动器试验台制动过程进行了仿真并且针对两种系统对制动器试验台制动过程进行了仿真对比得出结论: HPID 控制系统在相对能量误差和制动规律上都优于一般的闭环系统，且曲线波动小，验证了HPID控制系统的精确性和稳定性。

同时给出了仿真后的试验曲线和数据表。

实验结果表明该系统的相对能量误差与传统方法相比减小了近60%，并且从末速度和整体制动规律上也比传统控制系统要优越很多。

因此该方法可在制动器试验台上实现惯量的无极调整，较真实地逼近路试性能，提高了设备的自动化程度，同时使系统具有较好的实时性、稳定性和跟踪性，控制效果比较理想2，燃料电池发电机自适应控制模型集的确定多模型自适应控制是解决燃料电池发动机电压-电流间的非线性特性导致控制器设计困难的较好方案。

毕业论文文献综述信息与计算科学时间序列分析模型研究人们的一切活动，其根本目的无不在于认识和改造客观世界。

时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界之目的。

而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为，修正或重新设计系统以达到利用和改造客观之目的。

从统计学的内容来看，统计所研究和处理的是一批又“实际背景”的数据，尽管数据的背景和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非是横剖面数据和纵剖面数据两类（或者叫做静态数据和动态数据）。

横剖面数据是由若干相关现象在某一时点上所处的状态组成的，它反应一定时间、地点等客观条件下诸相关现象之间存在的内在数值联系。

研究这种数据结构的统计方法是多元统计分析。

纵剖面数据是由某一现象或若干现象在不同时刻上的状态所形成的数据，它反映的是现象以及现象之间关系的发展变化规律性。

研究这种数据的统计方法就是时间序列分析。

由此足以看出时间序列分析的重要性和其应用的广泛性。

早期的时间序列分析通常都是通过直接观察的数据进行比较或绘图观测，寻找序列中所蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时间序列分析。

古埃及人发现尼罗河河水间歇性泛滥的规律就是依靠这种分析方法所得出的。

而在天文、物理、海洋学等自然科学领域中，这种简单的描述性时间序列分析分析方法也常常能使人们发现意想不到的规律。

比如，19世纪中后叶，德国药剂师、业余的天文学家施瓦尔就是运用这种方法，经过几十年不断的观察、记录，发现了太阳黑子的活动具有11年左右的周期。

描述性时间序列分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时间序列分析的第一步。

统计时间序列分析随着研究领域的不断扩展，人们发现单纯的描述性时间序列分析有很大的局限性。

在金融、法律、人口、心理学等社会科学研究领域，随机变量的发展通常会呈现出非常强的随机性，如果通过对序列简单的观察和描述，总结出随机变量发展变化的规律，并准确预测处它们将来的走势通常是非常困难的。

基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展目录一、内容综述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、脉冲神经网络概述 (6)2.1 脉冲神经网络基本原理 (7)2.2 脉冲神经网络与传统神经网络的区别 (8)2.3 脉冲神经网络的优点与挑战 (9)三、基于脉冲神经网络的机器人控制方法 (10)3.1 基于脉冲神经网络的轨迹规划方法 (12)3.2 基于脉冲神经网络的路径跟踪方法 (13)3.3 基于脉冲神经网络的自主导航方法 (14)四、脉冲神经网络优化算法研究 (15)4.1 神经网络权重优化方法 (17)4.2 神经网络结构优化方法 (18)4.3 脉冲神经网络的参数优化策略 (20)五、脉冲神经网络在机器人智能控制中的应用案例 (21)5.1 在机器人路径跟踪中的应用 (23)5.2 在机器人自主导航中的应用 (24)5.3 在机器人情感识别中的应用 (25)六、结论与展望 (27)6.1 研究成果总结 (28)6.2 存在的问题与不足 (29)6.3 未来发展方向与展望 (29)一、内容综述随着科技的飞速发展，机器人智能控制技术在众多领域的应用逐渐深入。

在这一背景下，基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究成为当前的研究热点。

脉冲神经网络，以其模拟生物神经系统脉冲传递信息的独特方式，在信息处理与计算领域展现出强大的潜力。

特别是在机器人控制领域，脉冲神经网络为机器人提供了更加灵活、高效的智能控制手段。

基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究取得了显著的进展，脉冲神经网络以其独特的动态特性和时空编码机制，在机器人控制任务中展现出优异的性能。

研究者在机器人路径规划、动态决策、自适应控制等方面进行了深入研究，并取得了一系列重要突破。

随着深度学习技术的发展，深度脉冲神经网络在机器人控制中的应用也逐渐增多，为复杂环境下的机器人智能控制提供了新的解决方案。

仿生机器人的研究综述摘要:介绍了国内外仿生机器人的最新发展动态。

归纳和阐述了各种类型仿生机器人的特点及研究成果,分析了仿生机器人的发展趋势。

关键词:仿生机器人;研究成果;发展趋势机器人一词的出现和世界上第一台工业机器人的问世都是近几十年的事。

然而人们对机器人的幻想与追求却已有3000多年的历史。

人类希望制造一种像人一样的机器,以便代替人类完成各种工作。

西周时期,中国的能工巧匠偃师就研制出了能歌善舞的伶人,这是中国最早记载的机器人,体现了中国劳动人民的聪明智慧。

1738年,法国天才技师杰克#戴#瓦克逊发明了一只机器鸭,它会嘎嘎叫,会游泳和喝水,还会进食和排泄。

瓦克逊的本意是想把生物的功能加以机械化而进行医学上的分析。

1893年摩尔制造了/蒸汽人0,/蒸汽人0靠蒸汽驱动双腿沿圆周走动。

进入20世纪后,机器人的研究与开发得到了更多人的关心与支持,一些适用化的机器人相继问世,1927年美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人/电报箱0,并在纽约举行的世界博览会上展出。

1959年第一台工业机器人(可编程、圆坐标)在美国诞生,开创了机器人发展的新纪元。

随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展,使机器人在功能和技术层次上有了很大的提高,移动机器人和机器人的视觉和触觉等技术就是典型的代表。

由于这些技术的发展,推动了机器人概念的延伸。

20世纪,将具有感觉、思考、决策和动作能力的系统称为智能机器人,这是一个概括的、含义广泛的概念。

这一概念不但指导了机器人技术的研究和应用,而且又赋予了机器人技术向深广发展的巨大空间,地面机器人、微小型机器人、水下机器人、空中机器人等各种用途的机器人相继问世,许多梦想成为了现实。

仿生机器人是指模仿生物、从事生物特点工作的机器人。

仿生机器人是机器人技术领域中一个新兴的发展分支,是当前机器人领域的研究热点。

过去、现在甚至未来,对仿生机器人的研究,都是多方面的。

近些年,国内外有诸多学者开始对仿生机器人进行深入细致的研究。

基于大模型的具身智能系统综述目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 具身智能系统的概念 (4)1.3 大模型在具身智能中的应用 (5)2. 具身智能系统的发展历程 (7)2.1 早期研究 (8)2.2 现代研究 (10)2.3 未来发展趋势 (11)3. 大模型在具身智能系统中的应用 (13)3.1 模型选择 (14)3.2 数据处理与生成 (15)3.3 模型训练与优化 (17)3.4 应用实例 (19)4. 具身智能系统的关键技术 (21)4.1 感知与理解 (22)4.2 运动规划与控制 (23)4.3 多模态交互 (25)4.4 自主学习与适应 (26)5. 应用领域 (27)5.1 医疗领域 (29)5.2 教育领域 (30)5.3 服务业 (32)5.4 制造业 (33)6. 面临的挑战与未来展望 (34)6.1 安全性与隐私 (36)6.2 成本与资源消耗 (37)6.3 道德与社会影响 (39)6.4 技术合作与发展 (39)1. 内容概要随着人工智能技术的迅猛发展，大模型及具身智能系统逐渐成为研究热点。

本综述旨在全面、深入地探讨基于大模型的具身智能系统的研究现状、技术挑战与未来发展方向。

我们将回顾大模型在具身智能系统中的应用背景和基本原理，包括强化学习、知识蒸馏等关键技术在大模型上的应用。

我们将重点分析当前具身智能系统的最新进展，如自动驾驶、智能机器人等领域的实践案例，并从感知、决策、控制等方面评估其性能。

我们还将讨论大模型具身智能系统面临的主要技术挑战，如数据质量、模型泛化能力、计算资源限制等问题。

针对这些挑战，我们将提出可能的解决方案和未来研究方向。

我们将展望具身智能系统的未来发展趋势，包括跨模态融合、多智能体协同、隐私保护等方面的探索。

通过本综述，我们期望为相关领域的研究人员和工程技术人员提供有价值的参考信息，共同推动具身智能系统的进步与发展。

1.1 研究背景随着人工智能和机器学习领域的迅猛发展，特别是深度学习技术和大模型的广泛应用，智能系统的能力得到了极大的提升。

教育学院读书报告（体育硕士）学号:姓名：报告时间：报告地点：题目:指导教师:关于阶段变化模型（跨理论模型）的研究综述如今，时代的发展与信息化在我们的生活中占着越来越重要的位置，各种随之而来的不健康的行为习惯已经成为全世界关注的问题。

如何改变这些不健康的行为方式，维持和促进健康，提升生活质量，是行为改变方向研究的重中之重。

而阶段变化模型（跨理论模型）为这些研究开辟了新的方向，它把行为变化的认知、行为和时间有效地结合起来,并成功的应用到行为变化的干预中。

一、阶段变化模型（跨理论模型）的概念及研究背景1.1阶段变化模型（跨理论模型）的概念阶段变化模型（跨理论模型）是20世纪70年代末80年代初，美国罗德岛大学教授Prochaska和Diclemente提出的，最早应用于戒烟活动之中，后因结合了许多其他理论模型与基础，开始广泛应用于如吸毒、酗酒、减肥和体育锻炼等领域。

阶段变化模型（跨理论模型）的重点是告诉我们行为变化是如何产生的，而不是行为变化为什么会发生变化。

阶段变化模型（跨理论模型）所述个体从不活动到活动再到保持活动的动态变化是一个复杂的过程，使用单一的方法和理论要说明这个问题是很困难的，在行为的各种因素及变化过程中，不可能只用一种理论来解释说明，要把行为变化看成一个动态的过程，描述一个不健康的行为向一个健康行为转变的过程。

1.2 阶段变化模型（跨理论模型）的产生背景早在20世纪50年代就有了阶段变化模型（跨理论模型）的雏形，美国罗德岛大学心理学教授Prochaska在准备成为精神治疗师的时候，父亲因无法相信心理治疗最终死于酒精中毒和抑郁症，Prochaska教授没能用心理治疗帮助父亲，也无法理解为什么心理治疗得不到信任，在认真思考的同时Prochaska 教授以此为契机在心理治疗方面做了更多研究。

后来他在与别人合写的《向好方向转变》一书中指出：对大多数人来说，从不健康的行为改变到具有健康行为通常是有挑战性的，改变通常是一个长期的过程，不会马上发生，并且是包括了几个阶段的过程，在每一个阶段、每个个体的认知和行为不同，任何简化行为改变的方式都是不恰当的。

DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2021.05.004基于临场感的遥操作机器人共享控制研究综述陈英龙1,2，宋甫俊1，张军豪1,2，宋伟3，弓永军1,2(1. 大连海事大学 船舶与海洋工程学院，辽宁 大连 116026；2. 大连海事大学 辽宁省救助及打捞工程重点实验室，辽宁 大连 116026；3. 浙江大学 海洋电子与智能系统研究所，浙江 舟山 316021)摘 要：共享控制策略作为基于临场感的遥操作机器人的主要控制模式，能够充分利用操作者的感知、判断和决策能力，也能发挥出机器人自身的优势. 阐述遥操作机器人临场感技术；综述遥操作共享控制策略的发展现状，主要基于触觉反馈引导、运动学限制规避以及共享因子分配等，对各控制策略的原理进行介绍，并梳理和分析遥操作共享控制策略发展中的瓶颈和不足，如共享因素的单一化或僵硬化、时延问题和机器人自主判断能力有限等问题. 针对研究存在的局限性，从3个方面对未来的发展提出展望，分别为提升干预水平、加强机器人意图预测、结合机器学习, 具有一定的指导意义.关键词： 遥操作；共享控制；临场感技术；控制策略；共享因子；触觉反馈中图分类号： TH 11 文献标志码： A 文章编号： 1008−973X （2021）05−0831−12Telerobotic shared control strategy based on telepresence: a reviewCHEN Ying-long 1,2, SONG Fu-jun 1, ZHANG Jun-hao 1,2, SONG Wei 3, GONG Yong-jun 1,2(1. Naval Architecture and Ocean Engineering College , Dalian Maritime University , Dalian 116026, China ;2. Key Laboratory of Rescue and Salvage Engineering Liaoning Province , Dalian Maritime University , Dalian 116026, China ;3. Institute of Marine Electronics and Robotics , Zhejiang University , Zhoushan 316021, China )Abstract: The shared control strategy, as the main control mode of teleoperation robots based on telepresence, canmake full use of the operator's perception, judgment and decision-making ability, and utilize to the robot's own unique advantages. The telerobotic telepresence technology was introduced. The development of teleoperation shared control strategy was summarized. The principles of each control strategy were introduced mainly based on tactile feedback guidance, kinematic constraint avoidance and sharing factor assignment. The bottlenecks and shortcomings in the development of telerobotic shared control strategy were analyzed, such as the singleness or rigidity of shared factors, time delay and limited autonomous judgment ability of robots. The future research trends were proposed from three aspects in view of the limitations of the current study, namely, improving the intervention level, strengthening robot intention prediction, and combining machine learning, which have a certain guiding significance.Key words: teleoperation; shared control; telepresence technology; control strategy; shared factor; tactile feedback随着机器人技术的不断发展，在许多对人类不利的环境中执行任务时，依靠遥操作机器人既可以避免操作中的危险，又降低操作成本，提高了作业质量和效率[1]. 在过去的几十年里，关于机器人的智能自主性研究取得了不小进步. 然而，在目前可用的技术条件中，由于非结构环境的制约、人工智能和环境重构等相关限制，机器人自主化操作方式并不能保证任务安全、准确、平稳收稿日期：2020−11−02. 网址：/eng/article/2021/1008-973X/202105004.shtml基金项目：国家自然科学基金资助项目（51705452，51905067，U1908228）；工业和信息化部高科技船舶资助项目（2018ZX04001-021）；大连市科技创新基金重点学科重大资助项目（2020JJ25CY016）.作者简介：陈英龙（1984—），男，副教授，博士，从事流体传动及控制、机电系统高级运动控制和机器人技术研究./0000-0002-2149-093X. E-mail ：*********************.cn通信联系人：弓永军，男，教授，博士. /0000-0001-7665-7111. E-mail ：*******************第 55 卷第 5 期 2021 年 5 月浙 江 大 学 学 报(工学版)Journal of Zhejiang University (Engineering Science)Vol.55 No.5May 2021地完成，纯自主化机器人仍然具有挑战性[2]. 相反，人类在动态环境或意外情况下可以做出更加灵活和全面的反应. 对于如医疗手术、家庭服务、康复辅助等任务而言，既需要机器人的自动化，也要求训练有素的人员的专业知识，而完全自主系统一直以来受到安全、法律、成本等因素的限制[3-4].遥操作机器人技术允许人类扩展他们的物理能力，使人类能够实现干预操作或在对人类不利的环境中执行任务[5].自从1954年Goertz等[6]介绍了第1套机械驱动的遥操作机器人系统以来，遥操作机器人领域取得了较大进展. 在早期遥操作系统中，传感和控制由操作者本身掌握，操作者包含在底层的控制环中，远端机械臂在操作者的直接控制之下，不具有任何自主功能. 如在最早的遥控焊接实验中，通过夹持器夹持焊枪，再附带简单的距离保持器来完成核环境、水下环境、空间环境和其他极限环境下的遥控焊接[7]. 针对从端自主焊接控制不足的问题，哈工大通过对遥控焊接任务空间从宏观到微观的分析，建立焊接遥操作的人机协作智能分配模型，提出“宏观遥控、局部自主”的控制思想，设计遥控焊接任务的控制策略——人机协作控制策略[8]. 类似的遥操作机器人研究还有医疗手术辅助机器人[9]、水下机器人（remote op-erated vehicle，ROV）[10]、空间机器人[11]及灾难搜救机器人等[12]，它们的基本结构都是由人类操作员通过操纵杆或替代设备如鼠标和手势指令来遥控制机器人执行任务.虽然遥操作机器人领域已经取得了巨大进展，甚至其中一些已经商业化，得以应用于实际，但操作人员指挥从端机器人的方式并没有太大的改变. 一般来说，操作者在对从端机器人在远程环境中的行为进行视觉监控的同时，直接向从机器人发出特定的指令，称之为直接遥操作，它经常给操作者带来沉重的认知负担[13]. 除此之外，操作者与遥控机器人之间通信的时延和带宽限制一直是制约遥操作系统性能的主要因素；在使用传统的遥操作系统时，操作者的2种重要感知（视觉和力觉）被剥夺，严重影响操作者完成遥操作任务的能力[14]. 尤其是面对非结构环境、突发的事故时，人类操作者不能够及时处理问题，会降低任务成功率，甚至给用户带来人身安全隐患，也会使得操作者处于高度紧张状态，易产生精神疲劳，降低工作效率.为了解决上述问题，科研人员进行了许多研究，大致可以归为2类：其一，结合基于视觉、触觉、肌肉神经等感知信号的人机交互技术的特殊性能，能提高遥操作机器人系统的工作效率和控制精度[15-17]；其二，针对性地研究开发人机遥操作控制模式，充分发挥人类操作者与机器人各自的优势，在缓解人类操作者疲倦的同时提高系统的灵敏度、精确度，实现人机任务合理配置[18-19]. 目前，遥操作技术研究的相关综述侧重于人机交互技术的应用和人机交互下的共享控制系统发展，对于遥操作技术和控制策略的研究现状还未有详细的总结性报道[20].本研究概述遥操作机器人技术——临场感技术，分析其主要优势和应用特点；结合遥操作临场感技术对不同类型的遥操作机器人的共享控制策略进行总结，归纳出3个关键研究方面；着重对遥操作共享控制的未来发展进行探究，旨在为后续研究人员提供一定的参考.1 临场感技术在实际应用中普适性最高的技术是临场感技术（telepresence），主要可以分为2种：力反馈技术和虚拟现实技术. 两者的作用都是为了提高人类操作者遥操作过程的临场感能力. 作为新一代遥操作机器人系统的重要组成部分，临场感的核心理念在于为人类操作者提供身临现场的浸入式感官辅助，从而显著提高遥操作机器人完成复杂作业任务的效率[21].2006年Hokayem等[22]对临场感技术进行了相关综述. 宋爱国等[23-26]对相关领域进行了出色总结，自2013年起从4个方面对力觉临场感遥操作机器人进行了综述性分析. 综合考虑已有研究，临场感技术涵盖所有可以辅助提高人类操作者感知的方法，如触觉感知[27]、视觉感知[28]、脑机交互[29]等. 这些感知可以独立应用到机器人系统中，又可以通过互相配合提高系统多感知的能力，在环绕和避障任务的研究中很常见. 在遥操作应用中，以力反馈和虚拟现实为备受关注的研究热点.1.1 力反馈技术触觉感知的研究以临场感为代表. 触觉是许多遥操作机器人系统中不可缺少的一环，尤其在精度要求、控制安全要求高的场景. 力反馈技术832浙 江 大 学 学 报（工学版）第 55 卷是典型的临场感技术，其研究与应用更是与遥操作发展息息相关. 总而言之，现今的遥操作应用都包含力反馈内容，如图1所示为市场上较大众的力反馈设备.研究发现力反馈系统在克服时延影响方面发挥着重要的作用. 在面对低延迟时，利用波动变量和散射变换方法来解决[30-31]. 针对几秒或十多秒的通信延迟问题，Tanwani 等[32]提出模型预测的解决方法，根据设置的远程环境和机器人的几何和动力学模型，得到模拟视觉和实时的力反馈.在模型预测的基础上，Liang 等[33]提出人机协同半自主遥操作控制策略，不仅提高了操作精度，还可以减少操作人员的工作量. 结合模型预测和力反馈技术，王泓澈等[34]对大时延状态的带力反馈的主从式遥操作系统的控制器进行研究，通过单自由度力反馈遥操作系统的建模和分析，采用引入模型预测的方法对反馈力进行预测，减少时延对力反馈遥操作系统的操作性与稳定性的影响. 总的来说，利用力反馈预测可以在确保系统稳定的基础上削弱时延对系统性能的影响，并且有效提高遥操作系统的透明性和可操作性[35].因此，引入力反馈技术可以加强系统的抗干扰性. 张建军等[36]基于力反馈技术提出双边自适应阻抗控制，解决存在的机械手关节摩擦以及外部不确定干扰引起的模型不确定的问题. 甚至有的研究是将力反馈混合控制，达到提高主从异构型遥操作系统的稳定性和安全性的目的[37]. 相关的研究还包括如何减少主从两端干扰、误差影响方面研究.显而易见，力反馈技术并不限于提升机器人操作者的临场感知能力，在降低时延以及克服外在干扰方面也扮演着重要角色，还能优化系统安全性，更好地完成遥操作任务，减轻操作者工作负担.1.2 虚拟现实技术虚拟现实技术(virtual reality ，VR)是改善遥操作机器人工作效率的技术，作为提升临场感的关键技术，在遥操作的研究中占有较大比重. 虚拟现实技术是目前被认可的可以彻底解决网络时延问题最有效的方法，并在遥操作应用中得到证明[38].虚拟现实技术根据实际性能特点可以分为2种：虚拟环境技术和虚拟夹具技术. 前者是构建一个与从端类似的三维虚拟环境，从而避免主从通讯延迟引起的消极影响；后者在从端建立虚拟约束，既解决遥操作模式下的不足之处（如可视环境狭窄、延迟易导致反馈信息缺失），又能引导人类操作者实现避障、跟踪、路径优化等任务，提高工作效率和引导精度.虚拟环境能够在主端模拟一个与从端类似的三维虚拟环境，该环境容纳预设信息与从端反馈的传感器信息，使得全端与从端环境达到完全一致. 因此，在遥操作过程中，操作者可以直接通过人机交互设备与虚拟现实环境进行交互，能够实时产生视觉、听觉、触觉、力觉等感知，同时交互指令也可以被同步发送到从端，从而忽略时延干扰，达到真正的无时延交互的目的[39].虚拟夹具根据构型以及引导特性进行分类，虚拟夹具可以分为刚性、柔性虚拟夹具，前者在辅助机械臂的运动中具有引导速度快、引导精度高的优点；后者则更适应于处理空间复杂问题[40].刚性虚拟夹具构建方法主要有：基于点结构、基于线结构[41]、基于曲面结构[42]、基于几何体结构[43]和基于点云结构[44]等，它们的特点在于夹具的构型各不相同. Rosenberg [45]最早提出应用于遥操作手术、空间维护领域的虚拟夹具技术，在虚拟空间构建类似机械刚性夹具的约束，实现基础的人机共享操作，成功解决遥操作系统中的环境交互问题. 随着相关研究的不断深入，柔性虚拟约束也被广泛研究. 科研人员利用虚拟场分别构建作业对象及环境，构建对机器人的虚拟吸引力、虚拟排斥力，并通过力反馈设备实现虚拟夹具/约束[46].2 基于临场感的共享控制策略研究传统的遥操作技术本身具有一定的人机协作/协商/共享的特性，“共享”的概念既体现在遥操作控Omega SigmaLambda Delta图 1 常见力反馈设备Fig.1 Common force feedback devices第 5 期陈英龙, 等：基于临场感的遥操作机器人共享控制研究综述[J]. 浙江大学学报：工学版,2021, 55(5): 831–842.833制中，又体现在人机交互的过程中. 临场感加深了这个概念层次的表现，而基于此的共享控制策略更是被誉为带有鲜明的人机共享特色的控制模式. 这2种技术均为遥操作技术的重要组成部分，两者的融合能够提升遥操作机器人系统共享效果，是目前的研究热点和趋势.2.1 共享控制策略的发展遥操作机器人研发至今，其控制性能一直受时滞、环境反馈、人机交互方案低效等因素的影响.为了解决这些限制，国外很早就对共享控制展开研究，主要是作为研究设计较为直观的机器人遥操作系统的一种方法. 共享控制的概念最早是Sheridan[47]提出的，含义是指人、自主控制系统之间进行协调，共同对远端的机器人进行控制的控制策略. Sheridan[47]将共享控制方法引入机器人领域，机器人的不同自由度分别由手动和自动方式进行控制，人机各自完成任务，能够减轻操作员的负担，提高工作效率，并确保机器人控制的安全性、可靠性和稳定性. 该概念源于“遥操作”和“机器人”两者的有机结合，也就是说，机器人既能在遥操作下运行，也能在自主控制下运行[48].如图2所示，遥操作机器人控制方式主要为完全手动、半自主和全自主3种. 其中，完全手动控制因连续死板的低级操作而不被提倡，全自主控制由于安全隐患又不太现实. 因此，半自主控制成为当前遥操作机器人的主要控制方式和研究热点[49]. 不难看出，遥操作半自主控制与临场感之间的关系是互补的，通过虚拟现实技术和感知反馈技术，遥操作机器人系统实现了深度共享，在加深操作者浸入感的同时提高人机共享的程度.根据人机任务分配大小，常用的半自主控制主要有直接控制、监督控制和共享控制，如图3所示. 在直接控制中，从端完全跟随主端运动，所有决策都由操作者完成；在共享控制与监督控制中，它们的典型特征是2个控制环节：不包含操作者的远端控制环(内环)和包含操作者的整个系统控制环(外环). 图中，实线和虚线表示控制智能分配规模的程度，实线表示连通，虚线表示部分连通. 监督控制的特点是操作者不参与底层控制，只在上层监督；共享控制通过人机共享，实现高级决策（操作者）和底层动作（机器人）相结合的控制方式. 共享控制既具备直接控制和监督控制的优势，又避开了两者的不足之处[50]，表现如下. 1）根据系统的任务环境的即时信息，操作者可以如直接控制一般，利用自身感知、决策能力，通过人的智能实现高适应性，进而提高系统的安全性，避免自主控制误判失误操作引起的隐患. 2）也能和监督控制一样，将时延排除在底层控制回路之外，从而在局部获得较高的稳定性和控制精度.此外，在时延环节施加时延控制方法，能克服时延对遥操作系统稳定性和透明性的影响[51]. 3）引入协商操作机制，将机器人机械装置的精确控制能力与操作者的宏观决策能力集成起来，实现对机器人的高精度控制[52]. 尤其在高控制精度要求的遥操作场所，共享控制既可以利用机器人自主精细控制，又能发挥出操作者的引导判断能力.共享控制策略强调遥操作机器人系统的自主能力存在一定的局限性，故应当发挥操作人员智能水平，以达到操作者与机器人智能水平的平衡.具体操作是将协商操作机制引入该模型之中，即从端尽可能发挥其自主规划能力. 为了保证操作图 2 遥操作主要技术概述Fig.2 Overview of teleoperation techniques图 3 遥操作机器人控制模式Fig.3 Control mode of teleoperation robot834浙 江 大 学 学 报（工学版）第 55 卷执行的有效性，在从端执行具体动作之前，应向主端操作者提交即将执行的方案，且须经过主端操作者确认[53].共享控制也可以被理解为控制状态的角色切换，如“人主机辅”或者“人辅机主”，然而共享控制的协商机制是各不相同的. 王兴华等[54]提出基于行为的自主/遥控水下机器人（autonomous un-derwater vehicle ，AUV ）共享控制方法，通过设计的基于优先级的行为组织和融合方法，实现水下机器人以“人主机辅”模式执行环境探索，继而以“人辅机主”模式执行目标观察过程的有效共享.2.2 基于临场感的共享控制策略的研究方法在早期的共享控制策略中，人类操作员实际上只负责将高水平、直观的目标传递给机器人，由自主控制器将这些目标转换为运动指令，使得操作人员和自主控制器之间机器人系统的共享成为可能. 因此，如何实现人工操作者和自主控制器之间的角色划分，在很大程度上取决于任务本身、机器人系统和应用.C T C H C C C fe 如图4所示为传统的基于临场感的共享控制策略框架. 图中，、、分别为任务指令、人类指令和机器人指令；为反馈信息，既可以表示传感器反馈信息，也可以是人类操作者获取的信息.共享控制涉及了2个关键问题：1）什么时候应该混合使用这2个命令，使得遥操作指令与独立控制指令有效结合；2）如何修改每个命令. 因此，共享控制策略的核心内容可以分为两部分：1）选择/设计自主计划/控制方法（任务规划）；2）选择/设计控制方案（控制策略算法）.近年来遥操作的共享控制策略相关研究，与遥操作临场感技术——力反馈技术和虚拟现实技术紧密相关. 根据临场感技术和控制策略的实现原理，共享控制策略研究方法被分类归纳为以下3个方面：触觉反馈与引导（tactile feedback andguidance ，TFG ）、运动学规避限制（kinematic avoid-ance constraint ，KAC ）和共享因子分配（shared factor assignment ，SFC ），分析结果如表1所示.可以看出，大部分研究具有鲜明的针对性、专一性和应用性，往往都是对于某个类型遥操作机器人或者机器人系统设计或开发的一套共享控制策略算法. 然而，这三者之间其实是相辅相成的，事实上没有割裂独立，都与遥操作关键技术有联系，只是所侧重的研究方向不同. 体现出共享控制策略的研究范畴还是较大的，均涉及到上述的遥操作临场感技术.2.2.1 基于触觉反馈与引导　恰如骑马的这个比喻[74]，触觉共享控制能够给操作者提供更加直观的感知能力，使其能够更好地了解从端空间操作情况. 结合触觉反馈，当操作员远离任何物体时，只能收到关于存在不安全运动学构型的触觉反馈——关节极限和奇点；当目标在预先定义的距离内时，操作者则开始收到触觉提示，被引导做出最优姿态[75]. 换言之，触觉反馈可以近似为一个运动学约束，操作者则被提供类似动觉和振动的触觉反馈.甚至，若这些反馈引导操作者一个抓握的姿势，则只提供动觉反馈[76].总而言之，触觉共享控制的表现形式可以理解为在操作空间内给予从端机器人移动的指示信息（如禁区或禁行区），操作者根据机器人的指示信息改变移动指令. 如图5所示[77]为解决核环境下物体抓取的典型的触觉共享控制策略框图. 通过视觉反馈对点云（场景）进行抓握引导，同时操作者通过动觉反馈重新修正输入（重构）. 基于触觉的共享控制策略解决了多目标触觉引导问题，可以在不依赖概率估计或意图识别模型的情况下，确保平滑连续的目标抓取引导.除此之外，基于触觉的共享控制策略还能通过计算位姿极限或者奇异点的代价函数代替直接提供移动的提示指令，从而计算出最佳位姿以及施加在操作者手上的力信号. 基于此，Selvaggio 等[78]提出触觉引导的共享控制方法，解决在微创外科机器人执行缝合任务时，外科医生由于配置奇异点和关节限制而重新抓针的问题. 在整个触觉共享过程中被机器人告知最佳的抓取姿态/路线，操作者则最终控制机器人并做出决策选择何种抓取姿态/路线，从而考虑到其他非结构目标，避免不必要的操作，提高执行效率.除了上述触觉共享控制的研究外，Mario 等[79]图 4 基于临场感的共享控制框架Fig.4 Shared control framework based on presence第 5 期陈英龙, 等：基于临场感的遥操作机器人共享控制研究综述[J]. 浙江大学学报：工学版,2021, 55(5): 831–842.835将触觉引导与双边共享控制算法相结合，设计了基于触觉的人与机器人、机器人与环境的双边共享控制策略. 通过人机共享和双臂协调，在方向控制和避碰上进一步简化抓取任务的执行，使得人机的优势都能得以充分利用. 一些研究则通过融合人工力场（artificial force field，AFF)和虚拟阻抗力场（virtual impedance force field，VIF)，建立操作者、机器人及环境的交互界面. 相关研究[80]已经证明在遥操作过程中基于触觉的双边共享能够更好地应对复杂可变的操作空间，且可处理突发情况更广.综上考虑，从控制末端执行器的操作人员的角度来说，基于触觉的共享控制策略将远程机械手转向所需的目标位姿变为一项相当简单的任务. 主要体现为：1）既解决2个位置的复杂性问题，还调节了方向；2）解决若干约束条件（例如碰撞、关节极限、奇点）下对操作人员机动灵活性的限制（操作人员可以有直接或直观的意识）；3）不仅适应于静态的工作环境，也适用于动态的有障碍的环境.2.2.2 基于运动学限制规避　最近，在协作机器人研究中，运动学限制规避已经被成熟地用来改善性能和进行直观的物理人机交互. 在机器人遥操作中，这种方法也是通用的. 须解决的问题是：在不提供高保真的触觉反馈条件下，能够反映从端与环境之间的实际物理接触，而且为人类操作者表 1 共享控制策略研究简要汇总Tab.1 Brief summary of research on shared control strategy文献应用场景TFG KAC SFA研究特点[55]轨迹规划*权重由操作者当前输入动作和目标物体的距离决定[56]椎弓根螺钉固定手术**外科医生可以直接控制攻丝轴上的相互作用力/扭矩，而不会降低其他方向上的位置精度[57]远程操作热线工作**操作者和自主运动规划器共同生成笛卡尔任务轨迹[58]复杂环境避障、导航**考虑机器人与障碍物之间的距离，从而分别确定柔性控制器和导航控制器合适的合作权值[59]核电站高位重水更换*操作员仅控制从属机器人，而抑振任务分配给机器人系统[60]微创手术(MIS)*外科医生全程控制工具的位置，并得到系统的支持，即外科医生感觉到力，但同时不阻碍或影响手术过程[61]六足机器人爬梯**操作者和自主控制器的命令交由共享控制器中的控制权重函数进行处理[62]机器人避障**以稳定裕度与稳定裕度变化率为输入，共享因子为输出的模糊控制器，实现变权重共享控制[63]空间远程操作**根据操作员和自主控制模块的作用大小取加权融合[64]双臂协同**2名操作者通过优势因子调节各操作者的控制权重[65]无人机飞行任务**融合人主动操作和机器人自主运动的共享控制策略，使得机器人的控制权限可以在人和机器人之间平滑转移[66]辅助避障**人的权重和机器人的权重是分别受不同因素影响的[67]动态工作空间搬运*分别研究共享控制中提高机器人自主运动能力和辅助操作者提高操作能力的方法[68]ATRV机器人**遥操作系统允许人类扩展他们的物理能力，使他们能够干预危险操作或在他们不可能存在的地方[69]QBot机器人移动**同时考虑机器人的自主性和人的干预，通过阻抗和导纳模型保证从人的操作到机器人运动的无源性[70]手术教学引导**外科医生之间共享的控制权限是根据他们相对水平的手术技能和经验来选择的[71]非结构环境的探索***不仅根据给定环境上下文，而且根据用户当前行为的上下文来调节共享控制器提供的辅助水平[72]自由飞行太空机器人（FFSR）**将地面操作员的决策能力与空间机器人的自主能力有效地结合起来实现对目标更有效的捕获[73]微创外科手术(RMIS)**人工势场结合虚拟代理点，限制机器人执行机构的运动836浙 江 大 学 学 报（工学版）第 55 卷。

经典控制理论综述07020108 裴璐1.经典控制理论的定义经典控制理论是自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。

经典控制理论的研究对象是单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定常系统。

经典控制理论的特点是以输入输出特性（主要是传递函数）为系统数学模型，采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。

经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频率域方法。

经典控制理论主要研究系统运动的稳定性、时间域和频率域中系统的运动特性、控制系统的设计原理和校正方法。

早期,这种控制理论常被称为自动调节原理,随着以状态空间法为基础和以最优控制理论为特征的现代控制理论的形成，开始广为使用现在的名称。

2.经典控制理论的组成经典控制理论由线性控制理论、采样控制理论、非线性控制理论三个部分组成。

1，线性控制理论是经典控制理论中以线性系统为研究对象的一个主要分支。

在线性控制理论中，由于叠加原理带来的数学处理上的简便性，已经建立起一整套比较成熟和便于工程应用的分析和设计线性控制系统的方法。

2，采样控制理论是经典控制理论中研究采样控制系统的组成原理、基本特性和分析设计方法的一个分支。

采样控制系统不同于连续控制系统，它的特点是系统中一处或几处的信号具有脉冲序列或数字序列的形式。

应用采样控制，有利于提高系统的控制精度和抗干扰能力，也有利于提高控制器的利用率和通用性。

3，自动控制理论中研究非线性系统的运动规律和分析方法的一个分支。

严格说，现实中的一切系统都是非线性系统，线性系统只是为了数学处理上的简化而导出的一种理想化的模型。

非线性系统的一个最重要的特性是不能采用叠加原理来进行分析，这就决定了在研究上的复杂性。

非线性系统理论远不如线性系统理论成熟和完整。

由于数学处理上的困难，所以至今还没有一种通用的方法可用来处理所有类型的非线性系统。

3.经典控制理论的典型成果应用分析我们比较熟悉的经典控制理论应用有双容水箱的液位控制系统，还有磁浮球的高度控制等。

传染病模型研究综述论文传染病模型研究是当今流行病学领域的重要课题之一。

这些模型以各种数学方法来研究疾病如何在人群中传播，并推断预测未来的传播趋势。

本文将综述当前常用的传染病模型及其应用。

最经典的传染病模型是SIR模型，它假设整个人群可以分为易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和恢复者（Recovered）三类人群。

该模型假设每个人都会有相同的感染风险，感染后会在一定时间内恢复并具有抗体，不再具有感染性。

SIR模型可以用微分方程组来表示，其基本方程为：dS/dt = -βSIdI/dt = βSI - γIdR/dt = γI其中，β为感染率，γ为恢复率。

该模型是通过平衡感染率和疾病传播速度以控制传播的，因此它是最基本的控制传染病的模型。

然而，SIR模型存在许多局限性。

首先，它只考虑了三个人群，无法解释人群中存在的其他因素；其次，它忽略了季节性、空气质量等因素对传染病传播的影响。

因此，针对这些问题，发展了其他的传染病模型。

SEIR模型在SIR模型的基础上，增加了潜伏者（Exposed）人群，即已被感染但暂时没有表现出症状的人。

该模型可以更好地解释病毒潜伏期的影响。

此外，针对季节性因素，基于SIR模型发展了季节性模型，可描述疾病的季节性特征。

除了上述基于微分方程的传染病模型，还有基于普通微分方程、偏微分方程、晶格模型等多种不同的模型。

例如，基于普通微分方程的SI模型仅考虑易感者和感染者两类人群，其封闭形式解法简单，适合直接计算模型参数。

偏微分方程模型已经应用于建立整个城市人群的空间分布模型，以探究城市比例不均、环境变化、公共卫生设施等因素对传染病传播的影响。

此外，晶格模型在传染病模型中也有着广泛应用。

这些模型基于虚拟的“晶格”空间，可以更加详细地描述细胞、组织和器官之间的相互关系。

总的来说，传染病模型的发展历程迅速且复杂，从SIR、SEIR 模型到基于普通微分方程、偏微分方程、晶格模型等的更多模型。

国内外关于胜任力模型的研究综述一、本文概述胜任力模型作为一种人力资源管理工具，近年来在国内外学术界和企业界均受到了广泛关注。

本文旨在系统综述国内外关于胜任力模型的研究现状和发展趋势，以期为相关领域的理论研究和实践应用提供参考。

本文将回顾胜任力模型的起源和发展，阐述其基本概念和理论基础。

胜任力模型是指通过一系列的标准和要求，描述某一职位或角色所需的关键能力、知识、技能和特质的综合框架。

它能够帮助组织和个人明确目标，提高绩效，实现可持续发展。

本文将分别梳理国内外关于胜任力模型的研究进展。

国内研究方面，将重点关注胜任力模型在不同行业、不同职位中的应用及其效果评估；国外研究方面，将关注胜任力模型的最新理论发展和实践案例，以及跨文化背景下的应用。

本文将对国内外胜任力模型研究的成果进行归纳和评价，分析当前研究的不足和未来的发展方向。

结合国内外研究的异同点，提出对胜任力模型研究的展望和建议，以期推动该领域的研究和实践向更高层次发展。

二、胜任力模型的理论基础胜任力模型的理论基础主要源自心理学、人力资源管理学和组织行为学等多个学科领域。

其核心概念最早由哈佛大学教授David McClelland于1973年提出，他强调胜任力是指能区分在特定工作岗位和组织环境中绩效水平的个人特征。

这一观点为后来的胜任力模型研究奠定了理论基础。

特征论：特征论认为，胜任力是个体潜在的、深层的特征，这些特征可以是动机、特质、自我概念、态度或价值观等，它们能预测个体在特定情境下的行为表现。

这一理论为胜任力模型的构建提供了基本的框架。

冰山模型：McClelland的冰山模型是胜任力模型中最具代表性的理论之一。

它将胜任力分为表面的“冰山以上部分”和深层的“冰山以下部分”。

前者包括知识、技能等容易观察和评价的部分，后者则包括动机、特质、态度等难以观察和评价的部分，但后者对个体的工作绩效具有决定性影响。

洋葱模型：洋葱模型是另一个经典的胜任力模型理论，由Boyatzis提出。