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航战座舱显控交互研究进展与人机协同发展趋势 - 包装工程
按钮布局的一致性，机载显控系统的人机工效研究也 逐渐得到了相关领域的重视。为了解决仪表板日益拥 挤的问题，工程师在第 2 代机电伺服仪表的基础上对 飞行仪表进行综合，也对指示相关信息的仪表进行综 合，减少仪表数量；同时将无线电导航和其他经过计 算机加工的指引信息综合进相关的显示器中，形成第 3 代飞机仪表，即综合指引仪表。综合指引仪表不但 可以显示飞机综合的实时状态信息，同时还通过指引 信息告诉飞行员如何正确操纵飞机，以达到预定飞行 状态或目的地 [5] 。第 3 代头盔显示系统首次采用虚拟 成像技术，可直接将虚拟画面投射到驾驶员的面罩 上，配合计算机图像和数据处理运算技术，具备了实 时呈现画面的能力。 以人工智能、大数据为代表的信息技术在军事领 域广泛应用，现代战争形态演变不断突破，向着机械 化、信息化、智能化的方向发展。进入 21 世纪，触 屏及语音交互的方式取代了烦琐复杂的硬件按钮操 作，更为清晰的数字化屏幕也为信息显示提供了更大 的发展空间。第 4 代新型战斗机的机载设备通过更 大、更清晰的数字化屏幕呈现出更加多样的信息内 容。这一时期的人机交互主要通过数字屏幕进行信息 输出，通过语音、触摸屏和简洁的按键等多通道进行 信息输入。未来飞行员头盔的发展趋势是研制功能强 大、集综合性防护于一体的头盔系统，全息投影技术 也会逐渐发展成熟并应用于头盔显示器中 [6] 。历代战 机座舱显控界面见图 1 。 对战机座舱显控系统的发展，各领域的研究人员 针对人因工效、人机交互、座舱显示技术、人机协同 等方面进行了一系列研究。总结 20 世纪 80 年代至今具 有代表性的人物及研究成果，其研究成果引用量较高， 为座舱显控发展提供了理论依据或技术支撑，见表 1 。 军事技术的发展促使战场环境复杂性的大幅提 升，如 F–35 的大屏幕显示器将远不能满足飞行员获 取信息数据流的显示需求，而未来战斗机为了隐身， 会减小座舱空间，进而缩小座舱显示面积 [25] 。座舱内 的系统控制器将尽可能简化，除了保留一些控制飞行 的基本操作杆和少数与安全相关的控制器，其余的操
MDY简历 - 机器人-DOMYAM
Applications : SOLIDWORKS, Simulink, LabVIEW, Microsoft Office, Creo, NX, ANSYS, Confluence, Unity Programming : Python, C++, MatLab, HTML, Java, ROS, Machine Learning, Image Processing, Embedded Firmware Manufacturing : Sheet Metal Design, CNC, Composite Materials, DFM, Soldering, PCB Design, Rapid Prototyping Professional Experience Planet Labs -系统工程实习生 - 2023年6月 - 2023年6月，加利福尼亚州旧金山•在我们的下一代航天器上开发了任务重要资格测试的测试程序。•模拟了航天器原型的一天中的一天，涵盖了所有子系统以进行需求验证。基本机器人技术 - 机械工程师 - 加利福尼亚州帕萨迪纳，2020年1月 - 2022年8月•使用神经网络推理加速器开发了下一代感知硬件。•开发了用于基于Docker的容器的机器人操作系统的外围驱动程序。•集成的神经网络将优化的边缘计算机纳入生产硬件解决方案。•向消费者，工业和食品安全的制造环境部署和集成的自定义检查硬件。Morse Corp-工程合作社 - 马萨诸塞州剑桥市2019年1月 - 2019年8月•为无人机设计的结构组件及其在Solidworks中的飞行测试设备。•开发了固件，以控制飞行测试设备上释放机制的精确时机。•使硬件测试方法更可靠，并且与自动测试和冗余安全系统一致。•与系统工程团队合作就与美国陆军的主要开发合同提案。努力机器人 - 系统工程合作社 - 马萨诸塞州切尔姆斯福德，2018年1月 - 2018年6月•对机器人性能进行了移动性，耐力，通信和附属互操作性的验证。•设计了一种定制测试工具，以使用基于Python的软件来测量和记录机器人地面速度。HASBRO Inc.-工程合作社，Integrated Play -Pawtucket，RI，2017年1月至2017年6月•使用高级技术，诸如语音交互之类的高级技术，为动画，连接的玩具设计了新的游戏体验。•使用Unity和Google Cardboard Android应用程序原型的新型游戏VR互动概念。•使用加工和3D打印零件创建了用于未来动画玩具的机制模拟。工程活动结构和复合材料实验室 - 研究生研究员2023-2024•研究物理知情的神经网络，用于建模飞行中机翼的空气动力学和结构响应。•开发和训练神经网络，使用Pytorch和Nvidia模量框架预测复杂的3D流。Avatar Xprize Arm Capstone Project 2019秋季•在由5名学生组成的团队中，设计和原型拟建了拟人化机器人手臂和触觉外骨骼控制器。•开发了一个带有精确扭矩控制的准直接驱动应用程序的紧凑型无刷发动机驱动程序。•编写了电动机控制器固件，包括面向现场的控制，RS485上的串行通信以及实施