73、决策理论规划与传感不确定下的规划

决策理论规划与传感不确定下的规划

在决策理论规划和传感不确定下的规划领域,存在许多有趣的概念和实际应用场景。下面将详细介绍相关内容。

1. 信息空间相关概念

信息空间(I - space)的基本概念可以追溯到Kuhn在博弈树方面的工作。在博弈论中,非确定性I - 状态被称为信息集,之后这一概念被引入随机控制理论。信息空间这一术语在序贯和微分博弈论中被广泛使用。在人工智能文献中,I - 状态被称为信念状态,在部分可观测马尔可夫决策过程(POMDPs)的研究中尤为重要。在控制理论的可观测性问题中也会产生I - 空间,在机器人学文献中,它们被称为超状态和知识状态。

2. 经典游戏中的I - 空间示例
  • 战舰游戏
    • 游戏规则 :这是一个在交替回合模型下的序贯游戏。两名玩家P1和P2各自在一个10×10的网格上秘密布置战舰。状态是每个玩家网格上所有战舰的确切位置,状态空间是两名玩家所有可能的战舰位置集合。玩家轮流猜测一个网格方块,可能的观测结果是“击中”和“未击中”,游戏直到一名玩家观测到所有战舰所在方块都被击中为止。
    • 策略分析 :一旦发现“击中”,玩家应在附近搜索其他可能的“击中”,因为同一艘战舰会占据几个连续的方块。优秀的玩家会使用非确定性I - 状态来提高下一次击中的概率。
  • 公主与怪物游戏
    • 游戏规则 :这是一个来自博弈论的
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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