10、邂逅割草机器人:深度的惊奇体验

邂逅割草机器人:深度的惊奇体验

1. 引言

在路过办公大楼时,我眼角瞥见一个移动的物体,转头发现是一台割草机器人。它平稳地在草坪上移动,仿佛在小跑,只有遇到边缘才改变方向。它的样子既有条不紊又带着一丝随性,就像在平和、满怀希望且欢快地“觅食”,同时又有着十足的决心、专注和认真。

我不禁自问,为何这台机器人在我眼中仿佛能做到这些?我深知它只是一台机械,没有内在生命,也不理解草坪的概念,但我看到的却是它似乎清楚自己的任务并乐在其中,能知晓哪里的草需要修剪并前往作业,还能轻松地在环境中导航,仿佛了解这个世界。可实际上,它与真正有生命的生物截然不同,它不懂草,没有同类可交流,也没有明确的目标。尽管我明白这些,但看到的景象却无法改变。

2. 追寻惊奇之感

当我们开始好奇时,是在渴望理解人类生活中那些未知的事物,那些需要我们关注并去面对的事物。半个多世纪前,心理学就正式定义了将移动的物体视为有生命的现象,即“感知的生命性”。然而,知道这一现象的定义并不能满足我的好奇,它只说明我并非个例,却未揭示其本质。

在与割草机器人相遇时,我并没有刻意赋予它生命的特质,但它在草坪上的移动方式与其他无生命物体截然不同,它既不像滚动的石头,也不像被风吹走的树叶。

Scholl和Tremoulet提出,运动可能存在一种感知“语法”,如方向性、不连续性和环境响应性等特质,使物体的运动具有一种意图结构,从而让人觉得它有生命。但这仍无法消除我的疑惑,我陷入了一个概念循环,难以确定运动和意图之间的因果关系:机器人看起来有意图是因为其运动具有意图性的视觉结构,但我知道它没有生命,不可能有意图地运动,可我看到的就是如此。

Albert Mi

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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