44、基于图像的安全输出反馈运动规划

基于图像的安全输出反馈运动规划

1. 引言

在运动规划领域,基于图像的安全输出反馈运动规划(OFMP)是一个重要的研究方向。为了解决 OFMP 问题,我们需要利用给定的数据集进行一系列的操作,包括学习感知模块、界定跟踪和估计误差、合成控制/观测收缩度量(CCMs/OCMs)以及规划安全轨迹等。

2. 基本概念

2.1 相关定义

  • 可观测状态 :若某些状态可直接从观测值 $y$ 推断得出,将这些状态的索引对应的降维观测记为 $y_r = C_r x \in R^{n_r}$,其中 $C_r \in {0, 1}^{n_r \times n_x}$ 是一个布尔矩阵,用于选择 $x$ 的可观测维度。
  • 数据集
    • 给定数据集 $S = {h(x_i, \theta_i), x_i, \theta_i} {i = 1}^{N {data}}$,这是一个无噪声的观测 - 状态 - 参数三元组数据集,其中 $x_i \in D_p \subseteq X$,$\theta_i \in D_{\theta} \subseteq \Theta$。
    • 验证数据集 $V = {h(x_i, \theta_i), x_i, \theta_i} {i = 1}^{N {val}}$,在 $D_p \times D_{\theta}$ 中独立同分布采集。
  • 信任域 :规划的“信任域”
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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