10、探索神秘古墓:SnapShotBot的规划与设计

探索神秘古墓:SnapShotBot的规划与设计

在一次考古探险中,Evan、Uncle Phillip、Max和Grace来到了一座神秘的玛雅古墓。他们得知,国王Ixtua的图书馆中藏有一把关键的钥匙,这把钥匙能帮助他们进入更多的墓室。然而,获取这把钥匙并非易事。

钥匙获取挑战

当Evan吃完通心粉和奶酪晚餐时,Uncle Phillip拿着一份放大的手稿走过来放在桌上。原来,国王Ixtua去世时拥有大量的卷轴和雕刻石碑,Tupaxu将这些物品复制后放入了陵墓。这可能是玛雅历史上的重大发现。

Max提出他可以爬过通道进入图书馆获取钥匙,Grace则认为自己体型更小,更适合这个任务。但Uncle Phillip表示,在确定图书馆完全安全之前,任何人都不能进去。

Grace对图书馆的布局进行了介绍。进入图书馆需要放置“pa’aachi”来打开走廊的门,下一个房间是国王的王座室,里面有一扇门可以进入图书馆。而钥匙就在图中所示的篮子里。

Evan注意到画中篮子周围有一个黑色的环,Max认为这可能是黑曜石,玛雅人用它制作武器,也用于装饰。Grace猜测国王可能训练了猴子来找到这个黑环并拿出装有钥匙的篮子,但关键问题是房间的其他地面是否安全。

Uncle Phillip认为房间太暗无法判断是否有陷阱,而且篮子和钥匙可能太重,Evan的机器人无法带回。Evan也表示机器人的马达虽然强大,但不能保证能抓住钥匙或推动篮子。

Grace的解决方案

Grace提出可以利用Color Sensor检测岩石地板颜色与篮子周围黑曜石环的差异,让机器人找出黑环。但她知道篮子太重,机器人推不动,于是她想到用

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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