近年来,使用自组织群体机器人进行目标搜索和诱捕受到越来越多的关注,但是这些系统的控制设计仍然是一个挑战。
在本文中,我们提出了一种由细菌趋化性启发的群体机器人的分散控制算法,用于目标搜索和诱集。
首先,根据机器人在目标区域中的初始位置建立局部坐标系。
然后将目标区域划分为Voronoi细胞。
初始化后,成群的机器人在目标定义的梯度信息的指导下,开始执行由建议的细菌趋化性算法驱动的目标搜索和捕获任务。
仿真结果证明了该算法的有效性及其对意外机器人故障的鲁棒性。
与其他常用的群体机器人分布式控制方法相比,我们的仿真结果表明细菌趋化算法对局部最优的脆弱性较小,计算效率较高。
2023/12/6 8:55:05 1.62MB Swarm robots; Distributed control;
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对LLE降维算法中的邻域以及维度进行估计,得到最优的参数,并附带参考文献可以学习,其中包含两份matlab代码可以使用
2023/12/3 22:07:45 544KB 降维 LLE 参数估计
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LQR系统最优控制器设计的MATLAB实现及应用文章很棒,值得参考
2023/12/3 16:24:15 141KB 最优控制理论
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本书在《随机系统最优控制》(清华大学出版社,2005年出版)的基础上,融合了相关新理论和新技术,详细讨论了随机系统统计分析、状态估计、随机*优控制、随机稳定性分析及参数优化等新的理论和方法。
内容新颖,研究方法独特,学术水平较高,应用范围较为广泛。
2023/12/2 13:44:04 126.24MB 随机系统 最优 稳定性分析 参数优化
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老版《最优控制理论与系统》的习题解答,答案很详细,和新版的大部分题型很像,或者题目相同,题目不会做,可以借鉴一下这本答案。
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马尔可夫随机场方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。
本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的一般理论与图像的关系,给出它在图像分割中的通用框架:包括空域和小波域图像模型的建立、最优准则的选取、标号数的确定、图像模型参数的估计和图像分割的实现,评述了其在图像分割中的应用,展望其发展的方向。
2023/12/1 22:24:07 962KB 图像分割 马尔可夫随机场
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可以直接进行最优潮流计算的IEEE33节点数据,无须再次整理
2023/12/1 8:25:19 2KB IEEE33节点
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第1章p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1第2章bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11第3章遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36章基于bp_adaboost的强分类器设计——财务预警建模45章pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54章rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65章grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73章离散hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81章离散hopfield
2023/11/30 12:27:01 8.26MB MATLAB 神经网络 案例 分析
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混合萤火虫和粒子群优化,是一种元启发式搜索优化算法,可以对非线性问题搜索最优解,收敛速度快,不会陷入局部最优
2023/11/29 12:12:23 5KB hfpso 先进优化算法
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原始对偶内点法计算最优潮流;
matlab程序;
optimalpowerflow
2023/11/29 1:11:05 20KB matlab 最优潮流 optimal
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡