9、探索StringBot编程与古墓解谜之旅

探索StringBot编程与古墓解谜之旅

1. StringBot编程基础

当StringBot位于花瓶正上方时,它可能会摆动。在从载体释放物体之前,添加一个WAIT块,等待五秒钟,让它停止摆动。将StringBot放置在花瓶正上方后,下一步是让载体释放物体并返回起始位置,准备装载下一个物体。在测试中发现,载体移动过快会导致物体掉落时难以精确控制,降低电机速度可提高准确性。还需确定载体的旋转角度,经测试,-90度旋转足以让物体落入花瓶,但你可能需要自行实验找到合适设置。

同时,要注意电机若无法完成程序中的旋转,会使机器人卡住。比如编程让电机旋转90度,但因障碍物无法完成,电机不会放弃,程序会停在该指令处。若载体电机出现此情况,StringBot将被困在藤蔓末端无法返回。所以,在出发前要确保载体位置正确。

以下是编程步骤的流程图:

graph TD;
    A[StringBot到花瓶上方] --> B[添加WAIT块等待摆动停止];
    B --> C[载体释放物体];
    C --> D[添加WAIT块等待几秒];
    D --> E[用反向MEDIUM MOTOR块关闭载体];
    E --> F[添加WAIT块防止摆动];
    F --> G[返回起始位置];

编程操作步骤如下:
1. 添加MEDIUM MOTOR (Move) 块,将中号电机速度设置为20,缓慢降下载体。
2. 物体掉落之后,添加一个WAIT块等待几秒,再添加一个反向MEDIUM MOTOR块关闭载体。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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