人机智能系统综合设计
人机系统总体设计
• ③了解系统内部环境的设计要求，如采光、照明、噪声、振动、温度 、湿度、粉尘、气体、辐射等作业环境以及操作空间等的要求，并从 中分析构成执行上障碍的内部环境。
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１１.３ 总体设计的程序
• ④进行系统分析，即利用人机工程学知识对系统的组成、人机联系、 作业活动方式等内容进行方案分析。
• 由此可见，从机器传来的信息，通过人这个“环节”又返回到机器， 从而形成一个闭环系统。人机所处的外部环境因素（如温度、照明、 噪声和振动等）也将不断影响和干扰此系统的效率。因此，从广义来 讲，人机系统又称人-机-环境系统。
• １１.１.２人机系统的类型
• １.按系统自动化程度分类 • （１）人工操作系统 • 这类系统包括人和一些辅助机械及手工工具。由人提供作业动力，并
• 在人机系统设计中，对人和机械进行功能分配，主要考虑的是系统的 效能、可靠性和成本。例如，在宇宙航行中，绕月球飞行的成功率， 全自动飞行为２２％，有人参与的为７０％，人承担维修任务的为９ ３％，这就是功能分配的效果。
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１１.４ 总体设计的要点
• 功能分配也称为划定人机界限，通常应考虑以下各点： • ①人与机械的性能、负荷能力、潜力及局限性； • ②人进行规定操作所需的训练时间和精力限度； • ③对异常情况的适应性和反应能力的人机对比； • ④人的个体差异的统计； • ⑤机械代替人的效果和成本等。
• ④信号显示的变化速率和方向应与主信息源变化的速率和方向相一致 。
• ⑤在以观察和监视为主的长时间工作中，应通过信号和显示器的设计 与布置来避免过载及负载不足的影响。
• （２）控制器 • 控制器的选择、设计和配置应与人体操作部分的特性（特别是动作）
基于机器人技术的智能服务机器人系统设计与优化
基于机器人技术的智能服务机器人系统设计与优化智能服务机器人系统是一种基于机器人技术的智能化系统，它利用机器人技术来提供各种服务和支持。
智能服务机器人系统的设计与优化是一项复杂而关键的任务，它要求我们综合考虑机器人硬件、软件和人机交互等多个方面的因素，以提供更好的用户体验和服务效果。
本文将就基于机器人技术的智能服务机器人系统的设计与优化进行详细阐述。
首先，一个成功的智能服务机器人系统设计需要考虑机器人的硬件方面。
合适的硬件平台是实现智能机器人系统的基础。
我们需要选择适合的机器人机身结构、传感器、执行机构等硬件组件来构建系统。
例如，在服务型机器人中，传感器可以用来感知环境和用户，执行机构可以用来进行动作执行。
同时，机器人的硬件还应该具备稳定性、可靠性和实时性等特性，以满足不同的服务场景需求。
其次，软件方面是智能服务机器人系统设计的重要组成部分。
软件可以分为系统软件和应用软件两个层面。
在系统软件层面上，我们需要设计机器人操作系统来协调机器人的各个模块进行信息交换和控制。
例如，ROS （Robot Operating System）被广泛应用于机器人领域，它提供了丰富的工具和功能以支持机器人系统的开发。
在应用软件层面上，我们需要根据实际的服务需求开发相应的功能模块和算法。
例如，语音识别、人脸识别、自然语言处理等技术可以应用于智能语音交互和人机对话。
除了硬件和软件的设计，智能服务机器人系统设计还需要考虑人机交互的设计。
人机交互是用户与机器人之间进行信息交流和命令传递的重要手段。
一个良好的人机交互设计可以提高用户体验和系统的易用性。
在人机交互设计中，我们可以采用语音交互、图形界面、触摸屏、手势识别等技术，通过自然和直观的方式来与机器人进行交互。
此外，考虑到智能服务机器人系统可能在多个设备上进行部署，我们还需要设计适应不同设备的人机交互界面，并进行适应性调整。
在设计完成后，智能服务机器人系统还需要不断进行优化来提高系统的性能和服务效果。
工程项目人机系统设计方案
工程项目人机系统设计方案一、项目背景随着科学技术的发展和人工智能的日益普及，人机系统在工程项目中扮演着越来越重要的角色。
人机系统的合理设计和优化可以提高工程项目的效率和安全性，降低人工成本和风险，从而推动工程项目的可持续发展。
本文将结合实际工程项目，对人机系统的设计方案进行详细阐述。
二、系统概述本文所述的人机系统设计方案主要包括以下几个方面：1. 人机界面设计：包括显示界面、操作界面、语音界面等，能提供直观、易用的操作界面，实现人与机器的信息交互和指令传递。
2. 智能控制：通过人工智能技术，实现设备的智能控制和自动化运行，提高效率和减少人工成本。
3. 安全监控：通过传感器、监控设备等，实现对工程项目现场的安全监控和预警，保障人员和设备的安全。
4. 数据管理与分析：通过数据采集、存储、分析和挖掘，提供决策支持和优化调整的依据。
5. 人机协作：实现人员与机器之间的协作和互动，提高工作效率和质量。
三、人机界面设计1. 显示界面：根据项目需求，设计直观、清晰的显示界面，能够准确、全面地展示工程项目的运行状态、参数信息、报警信息等。
采用图形化显示，便于人员直观理解和判断。
2. 操作界面：设计简单、易用的操作界面，实现设备的远程控制、调整和参数设置。
界面布局合理，功能布局清晰，提供快速、准确的操作体验。
3. 语音界面：对于大型工程项目，可以考虑引入语音交互技术，实现人与系统的自然语言交流。
通过语音界面，人员可以通过语音命令实现设备的控制和信息查询。
四、智能控制1. 设备智能化：通过智能传感器、执行器和控制系统，实现设备的自动化运行和智能化控制。
对于复杂的工程项目，可以考虑引入机器学习和深度学习技术，实现设备的智能优化和自适应调整。
2. 自动运行：通过对工程项目流程的分析和优化，设计自动化运行方案，实现工程项目的自动化管理和控制。
能够降低人工成本，提高效率和稳定性。
3. 远程监控：实现对设备的远程监控和远程故障诊断，及时发现和解决问题，保障工程项目的正常运行。
人机智能协同系统的设计与实现
人机智能协同系统的设计与实现随着人工智能技术的快速发展，越来越多的行业开始将其应用于生产和服务之中。
其中，人机智能协同系统被认为是一种前途光明的技术，可以在人机之间建立起无缝的协作关系，从而实现更高效、更智能的生产和服务。
人机智能协同系统是一种将人工智能技术应用于生产和服务领域的系统，其主要特点是在人类智能和机器智能之间建立起有效的协作关系，从而实现任务的高效完成。
人机智能协同系统的设计与实现需要考虑以下几个方面的因素：1. 任务分配与执行任务分配是人机智能协同系统设计的核心问题之一。
在传统的生产和服务模式中，任务分配通常由人来完成，这种方式存在人力资源浪费以及分配效率不高的问题。
在人机智能协同系统中，任务分配通常由机器来完成。
机器能够根据任务的性质、难度和人员的技能等因素，智能地将任务分配给最合适的人员。
在任务执行过程中，人和机器之间可以进行有效的交流和协作，从而解决任务执行过程中的各种问题。
2. 数据分析与处理人机智能协同系统中大量的数据需要得到有效的分析和处理，从而为系统的运行提供有力的支持。
机器能够通过对数据的收集、处理和分析，从中提取出有用的信息，为任务的执行提供决策支持。
在人机智能协同系统的设计和实现中，数据分析和处理的手段和方法尤为重要。
需要利用先进的数据处理和机器学习算法来对数据进行分析和处理，从而实现数据的有效挖掘和应用。
3. 系统集成与优化人机智能协同系统需要将各个子系统的功能进行集成和优化，从而形成一个完整的智能系统。
在设计和实现人机智能协同系统时，需要考虑不同系统之间的协作关系和交互方式，从而实现整个系统的高效运行。
在系统集成和优化过程中，需要考虑多个方面的因素，包括系统的性能、安全性和可靠性等等。
需要利用先进的技术和方法来对系统进行优化和集成，从而实现整个系统的高效运行。
总结人机智能协同系统是一种具有巨大潜力的技术，在生产和服务领域中具有广阔的应用前景。
在设计和实现人机智能协同系统时，需要考虑任务分配与执行、数据分析与处理以及系统集成与优化等多个方面的因素，从而实现系统的高效运行和应用。
智能人机交互系统设计
智能人机交互系统设计智能人机交互系统是一种以智能技术为基础的新型交互方式。
它结合了人工智能技术、自然语言处理技术、计算机视觉技术、语音识别技术等多种技术，实现了人机智能交互。
智能人机交互系统的设计是一个全过程的过程，需要从多个角度进行考虑。
一、需求分析在设计智能人机交互系统之前，首先需要进行需求分析。
需求分析是了解用户需求的重要步骤，它包括用户调研、需求分析、用户故事、用例图等方法。
通过需求分析，可以了解用户需求和期望，对智能人机交互系统的功能、界面等进行完善的设计。
二、界面设计用户界面是智能人机交互系统的核心。
好的用户界面设计不仅要考虑到UI设计，还要考虑到用户体验，提供简洁明了、易于操作的用户界面。
智能人机交互系统需要考虑到不同用户群体的需求，对用户可视化界面进行友好的设计，使用户能够快速地了解系统的使用方法和功能。
三、技术实现智能人机交互系统的技术实现需要结合多种技术。
其中，人工智能技术是必不可少的技术之一。
智能人机交互系统主要采用自然语言处理、计算机视觉、语音识别等技术实现人机智能交互。
在技术实现上需要注意系统的扩展性和可靠性，使系统能够满足未来的需求变化。
四、安全保障安全是智能人机交互系统设计中需要特别关注的问题。
针对不同的应用场景，需要采取不同的安全措施。
比如，在金融领域，需要实现身份认证机制和数据加密等安全措施。
在智能家居领域，则需要加强家庭网络安全和隐私保护。
五、性能优化对于智能人机交互系统，性能优化也是一个重要的方面。
针对用户数量的增多、数据量的增大等问题，系统需要具备良好的扩展性和稳定性。
同时，还需要对系统的响应速度、数据处理能力进行优化，提升系统的性能。
六、未来展望随着科技的不断进步，智能人机交互系统将有着更广阔的应用前景。
未来人机智能交互将更加自然、无缝，智能人机交互系统将成为改变人机交互方式和改善人们生活质量的有力工具。
总之，智能人机交互系统的设计需要从需求分析、界面设计、技术实现、安全保障、性能优化等多个方面进行综合考虑。
面向人工智能的人机交互系统设计与实现
面向人工智能的人机交互系统设计与实现人工智能已经成为当今最热门的技术领域之一，它以其强大的计算和学习能力迅速地改变着我们的生活。
然而，要让人工智能真正服务于人类，它需要与人类建立起一种更加友好、更加高效的互动方式，这就需要我们设计和实现一种面向人工智能的人机交互系统。
人机交互系统是指人类与电脑、手机、智能终端等设备之间所进行的交互和沟通。
随着人工智能的发展，人机交互系统也不断涌现出各种新的技术和产品。
但是，要想让这些人机交互系统更好地适应人类的需求，需要考虑以下几方面的问题。
一、界面设计界面设计是人机交互系统中最重要的部分之一。
好的界面设计能够帮助用户更加轻松、愉快地使用系统，同时也可以提高用户的满意度和忠诚度。
在面向人工智能的人机交互系统中，要使界面设计更加符合人类的认知习惯，避免在使用过程中出现复杂或繁琐的操作，减少用户的学习成本。
同时，要考虑用户的感官需求，在界面上运用丰富的颜色、图像、声音等元素，提高用户的视觉、听觉等感官体验。
另外，随着移动设备的普及，响应式设计也成为了界面设计的趋势之一。
响应式设计可以使人机交互系统更好地适应不同终端设备的屏幕大小和分辨率，从而使用户在不同设备上的使用感觉更加一致。
二、语音识别技术人工智能的核心就是学习和理解人类的语言，而语音识别技术作为人工智能的重要组成部分，在人机交互系统中也扮演着重要的角色。
在面向人工智能的人机交互系统中，语音识别技术可以实现用户与系统的无缝交互，避免繁琐的键盘输入操作。
同时，还可以根据用户的语音输入进行自然语言处理，从而更好地理解用户的意图，并给出相应的回应。
但是，语音识别技术面临着诸多挑战。
由于不同地区和不同人群的方言、口音差异，语音识别可能会出现误识别的情况。
因此，在开发面向人工智能的人机交互系统时，需要考虑多种语音识别技术的应用，以提高准确率和鲁棒性。
三、智能推荐算法在许多人工智能应用中，智能推荐算法被广泛应用。
在面向人工智能的人机交互系统中，智能推荐算法可以根据用户的历史信息和偏好推荐相应的内容，提高用户的满意度和黏性。
基于人工智能的人机交互与智能控制系统设计
基于人工智能的人机交互与智能控制系统设计摘要：本文介绍了基于人工智能的人机交互与智能控制系统设计。
首先，介绍了人机交互与智能控制系统的背景和意义。
然后，阐述了人工智能在人机交互与智能控制系统中的应用与挑战。
接着，详细描述了基于人工智能的人机交互与智能控制系统的设计框架和流程。
最后，讨论了该系统的应用前景和未来发展方向。
1. 引言人机交互与智能控制系统设计是当今科技领域中的一个热点问题。
随着人工智能技术的发展，人机交互与智能控制系统的设计越来越受到关注。
该系统可以提高人们的生活质量和工作效率，实现对各种设备和系统的智能控制，为人们带来更加便捷和智能化的体验。
2. 人工智能在人机交互与智能控制系统中的应用与挑战人工智能在人机交互与智能控制系统中发挥着重要作用。
人工智能技术可以为系统提供智能感知、学习和决策的能力。
通过人工智能技术，人机交互与智能控制系统可以实现更加智能化的操作和反馈。
然而，人工智能在该领域中仍面临一些挑战，如算法的实时性、可靠性和安全性等方面的问题。
因此，设计一个基于人工智能的人机交互与智能控制系统需要充分考虑这些挑战。
3. 基于人工智能的人机交互与智能控制系统的设计框架和流程基于人工智能的人机交互与智能控制系统设计包括以下几个关键环节：感知、理解、决策和执行。
首先，通过传感器和感知模块对人机交互环境进行感知。
其次，通过相应的算法和模型对感知到的信息进行理解和分析。
然后，基于人工智能技术进行决策，确定系统应该采取的控制策略。
最后，通过执行模块将决策后的控制策略转化为实际的操作，以实现对系统的智能控制。
4. 应用前景和未来发展方向基于人工智能的人机交互与智能控制系统具有广阔的应用前景。
该系统可以应用于智能家居、智能交通、智能工厂等领域，提供智能化的服务和操作体验。
未来发展方向包括：进一步提高系统的实时性、可靠性和安全性；增强系统的自学习和适应能力；推动人机交互与智能控制系统在更多的领域实现普及和应用。
人工智能人机协同系统的设计与实施方法
人工智能人机协同系统的设计与实施方法人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一种模拟人类智能的技术，已经在各个领域展现出巨大的潜力和影响力。
然而，单纯依靠人工智能系统的能力可能还无法完全取代人类的角色，因此，人工智能与人类之间的协同合作被认为是未来发展的重点。
人工智能人机协同系统的设计与实施方法是一个关键问题，本文将探讨这一问题并提供一些解决方案。
首先，人工智能人机协同系统的设计需考虑到系统的整体架构和功能模块。
系统的整体架构应该能够充分利用人工智能技术和人类的智能，实现系统的高效运行和优化性能。
功能模块应该包括交互界面、数据处理模块和决策模块等。
交互界面要能够让人与机器进行有效的沟通和信息交流，数据处理模块要能够对大量的数据进行准确和快速的分析处理，决策模块则要基于分析结果和人类的需求做出合理的决策。
其次，人工智能人机协同系统的实施方法需要考虑到人工智能和人类的合作方式。
合作方式可以采用分工合作、互补合作和协同合作等方式。
分工合作可以让人和机器各司其职，充分发挥各自的优势。
例如，机器负责处理大量细节数据，而人类则负责分析结果和做出决策。
互补合作可以让人和机器互相弥补不足，共同解决问题。
例如，机器可以提供快速的计算和数据分析能力，而人类可以提供创造性思维和专业知识。
协同合作则强调人工智能和人类之间的紧密配合和密切联系，共同完成任务。
例如，人工智能系统能够学习人类的工作模式和偏好，根据人类的需求做出智能化的响应。
此外，人工智能人机协同系统的设计与实施方法还需要考虑到系统的稳定性和安全性。
稳定性是指系统能够长时间稳定运行，不会出现系统崩溃或运行缓慢的情况。
安全性是指系统能够保护用户的隐私和数据安全，不会泄露用户的个人信息或数据。
为了实现系统的稳定性和安全性，可以采用多样化的技术手段，如数据备份、加密传输和权限控制等。
此外，考虑到人机协同系统的设计与实施方法，还需要注意系统的用户体验和可用性。
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• 人机智能系统不同于一般无智能机的人机系统，如人与一般动力机械 组成的系统，也不同于无人参与工作的智能机械系统，如无人驾驶汽 车、飞机等系统。
• １２.３.２人机合理分工
• 对于人与机器共存的系统，在感知、决策、执行三个层面上，应当将 适合于人做的事交给人去做，将适合于机器做的事交给机器去做，问 题是，哪些事情适合于人去做，哪些事情适合于机器去做。
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１２.３ 人机智能系统综合设计要点
• 表１２-１给出了对人和机器在这三个层面上的特征进行研究的成果 ，可供系统设计时进行合理化分工的参考。
• 值得指出的是，这种分工并不是绝对的，这里强调的是合理分工而不 是绝对分工。在很多情况下，双方所进行的工作都是整合在一起，相 辅相成的。这样的分工构成了人机系统的新型关系，那就是各自发挥 自己的长处，相辅相成，缺一不可。在这样的人机关系基础上，构成 的人机系统能够发挥出巨大的优势，能够解决两者单独都无法解决的 问题。在新型的人机关系中，人与机器的新型合作关系体现在人与机 器（包括计算机）的独立性和互补性。
• １２.１.１综合集成方法论
• 钱学森院士在对开放的复杂巨系统进行长期研究的基础上，于１９８ ９年提出了从定性到定量的综合集成法，简称综合集成，可用图１２ -１来表示综合集成的丰富含义。
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１２.１ 人机智能系统综合设计方法论
• 综合集成是在各种集成（观念的集成、人员的集成、技术的集成、管 理方法的集成等）之上的高度综合，同时，又是在各种综合（复合、 覆盖、组合、联合、合成、合并、兼并、包容、结合、融合等）之上 的高度集成。综合高于集成，综合集成的重点是综合。
• 需要指出的是，应用这个方法论研究问题时，也可以进行系统分解， 在系统总体指导下进行分解，在分解后研究的基础上，再综合集成到 整体，实现１＋１＞２的涌现，达到从整体上严密解决问题的目的。 从这个意义上说，综合集成法吸收了还原论和整体论的长处，同时也 弥补了各自的局限性，它是还原论和整体论的结合。
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性和创造性可通过逻辑决策层，把分析、推理和判断的结果，即人的 经验和知识传授给计算机，以提高和丰富计算机的智能； • ③人、机共同决策，包括在有些算法和模型已知时，靠人、机对话确 定某些参数，选择某些多目标决策的满意解等。
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１２.３ 人机智能系统综合设计要点
• １２.３.５人机智能界面
• ①人的可靠性差，特别是在疲劳时出错率大为增加。统计数据说明人 不大疲劳时３０分钟内出现０.１次错误；疲劳时１分钟可出现１次 差错。
• ②人担负的工作量过重时，不但影响健康，而且高度紧张，还会引起 判断和操作错误或漏掉主要信息。
• ③人的效率比计算机低得多，主要表现在接收信息效率低，反应迟钝 （迟后０.２５～０.５ｓ）和计算速度慢。
• 随着各种形式的人机智能系统快速进入实用阶段，用户对人性化的人 机智能界面十分关注，开发研究人员对此也极为重视。目前，最能反 映综合技术融合的人机智能界面是多媒体和虚拟现实两种人性化智能 界面。
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１２.４ 人机智能系统综合设计原则
• １２.４.１系统整体化原则
• 在人机智能系统中，人与机器的关系已超越传统的主从关系，两者之 间建立一种“同事”的关系，共同感知、共同思考、共同决策、共同 工作、互相制约和相互监护。因此，人与机器、系统中人与人之间、 机器与机器各部分之间的结合，是一种“整体结合”。
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１２.２ 人机智能系统综合设计模型
• 这种决策方法是使人和机器处在平等合作的地位上，人和机器共同合 作决策。这时计算机智能辅助决策程序完全设计成开放式的，使得人 与计算机之间的关系跟人与人之间的关系一样，可以平等地面对面地 进行讨论，甚至争论。计算机和人都可以根据对方提供的信息对自己 的决策做相应修正，最终达成共识，得到决策结果。至于最终结果是 来自人还是来自计算机，这并不重要，因为这是人和计算机共同进行 讨论的结果。这种决策方式便形成一种较为合理的决策模型。
• 由图１２-３可以看出，综合集成研讨厅体系可以视为一个由专家体 系、机器体系、知识体系三者共同构成的一个虚拟工作空间。
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１２.２ 人机智能系统综合设计模型
• 一方面专家的心智、经验、形象思维能力及由专家群体互相交流、学 习而涌现出来的群体智慧在解决复杂问题中起着主导作用，另一方面 机器体系的数据存储、分析、计算以及辅助建模、模型测算等功能是 对人心智的一种补充，在问题求解中也起着重要作用，知识体系则可 以集成不在场的专家以及前人的经验知识、相关的领域知识、有关问 题求解的知识等，还可以由这些现有知识经过提炼和演化，形成新的 知识，使得研讨厅成为知识的生产和服务体系。这三个体系按照一定 的组织方式形成一个整体，构成了一个强大的问题求解系统，因而可 以“提高人的思维能力”，解决那些依靠单个专家无法解决（或只依 靠计算机无法解决）的问题。
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１２.３ 人机智能系统综合设计要点
• １２.３.３人机最佳合作
• 自从人类发明了机器，人类文明就是由人类与机器共同创造的。机器 ，特别是智能机器（具有一定“人类智能”的机器），先是作为人类 肢体的延伸，后逐渐延伸着人类的感知，甚至大脑，成为人类在认识 世界、改造世界乃至创造世界过程中的重要力量。
• 众所周知，人类的知识、智慧通常都是通过语言术语的形式来表示的 ，所以要将人类的知识、智慧和计算机的功能很好地融合在一起，最 好能做到人和机器之间能够直接用语言进行面对面的交谈。
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１２.３ 人机智能系统综合设计要点
• １２.３.１人机结合模式
• 实现人机结合智能系统的技术路线可以有多种。选择什么样的路线主 要要看人与机器系统在问题求解中所承担的角色以及彼此相互协作的 关系，即人机结合模式。根据人机所担角色的分量与主次作用，人机 结合的模式与智能系统的技术路线大致可以分为人机结合、以人为主 的策略，人机结合、以机为主的策略，人机结合、人机协作的策略等 。
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１２.３ 人机智能系统综合设计要点
• １２.３.４人机交互方式
• 人机智能结合是通过人机交互作用实现的，人机交互方式应该做到： • ①计算机对人的友好支持，例如能提供全面的、透彻的、灵活的直观
信息，用“自然语言”和图形进行对话； • ②人不断给计算机新知识，在满足智能结合的必要条件下，人的预见
• １２.１.２综合集成法的特点
• 综合集成法的实质是把专家体系、数据和信息体系以及计算机体系结 合起来，构成一个高度智能化的人机结合系统。这个方法的成功应用 ，就在于发挥了这个系统的综合优势、整体优势和智能优势。它能把 人的思维、思维的成果、人的经验、知识、智慧以及各种情报、资料 和信息等集成起来，从多方面的定性认识上升到定量认识。
信息包括： • ①人自身的特征参数。如心理状态、技术水平、积极性、技巧性、疲
劳程度、觉醒程度等。
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１２.２ 人机智能系统综合设计模型
• ②机器本身的特征参数。机器本身的静态参数，如机器的型号、尺寸 等；机器本身的动态参数，如机器的运动状态变量等。
• ③环境信息参数。如噪声、照明光线强度、温度、湿度、空气压力以 及其他相关环境。系统主要依赖多传感器信息融合技术。
• 人与智能机器之间的新型协作关系，体现在人与智能机器之间在智能 层面上的独立性和互补性。各方都视对方为能够进行独立思考、独立 决策的智能个体，人与机器之间形成真正的同事关系，共同合作，取 长补短，从而使人机智能系统产生最佳效益。为此，在人机智能系统 设计中应充分考虑表１２-２列出的人类智能与机器智能各自的主要 优点及缺点。
• ２.决策层 • 首先人或机器根据感知层面传来的信息进行状态估计和组织协调人机
关系，确定哪些（或何时）控制任务由人来完成，哪些（或何时）控 制任务由机器来完成，并确定采用何种控制策略，是“人主机辅”控 制、“机主人辅”控制还是“人机协同”控制。进而由各控制器完成 相应的控制计算，得到相应的控制决策。
• 系统论的主要创立者———贝特朗菲指出：整体大于其各组成部分的 总和，是基本系统问题的一种描述。
• １２.４.２系统人本化原则
• 人机工程学原本就是研究以人为中心的设计思想和以人为本的管理理 念。通过对人的智能、生理、心理、生物力学等方面的研究，归纳出 人的主要局限性如下：
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１２.４ 人机智能系统综合设计原则
第12章 人机智能系统综合设计
• １２.１ 人机智能系统综合设计方法论 • １２.２ 人机智能系统综合设计模型 • １２.３ 人机智能系统综合设计要点 • １２.４ 人机智能系统综合设计原则 • １２.５ 人机智能系统综合设计实例
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１２.１ 人机智能系统综合设计方法论
• 人机结合智能系统综合设计方法的基本思想是发挥人在系统问题求解 中的作用，根据人可能发挥作用的方式、程度、侧重点、阶段等特点 ，构建人与机器相结合的智能系统作为问题求解系统。本节说明人机 结合智能系统综合设计的基本方法论、基本概念、实现基础以及该方 法论的特点。
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１２.２ 人机智能系统综合设计模型
• １２.２.２简单智能系统综合设计模型
• 依据智能控制理论，结合人的思维和行为方式，可以建立简单人机智 能系统的综合模型，如图１２-４所示。该模型由感知层、决策层、 执行层三个层面组成。
• １. • 感知层感知层通过人机联合感知人、机、环境的综合信息，这些综合
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１２.２ 人机智能系统综合设计模型
• １２.２.１复杂智能系统综合设计模型
• １９９２年，在“从定性到定量的综合集成法”的基础上，钱学森院 士对如何完成思维科学的任务———“提高人的思维能力”这个问题 ，汇总了几十年来世界学术讨论的人工智能、灵境技术（Ｖｉｒｔｒ ａｌＲｅａｌｉｔｙ）、人机结合的智能系统和系统学等方面的经验 ，进一步提出了“人机结合、以人为主、从定性到定量的综合集成研 讨厅体系”（简称为综合集成研讨厅体系）。综合集成研讨厅体系的 结构如图１２-３所示。