Lemmings4

这篇文章描述了一种基于有限状态机(FSM)的方法来模拟lemmings的行为,包括行走、挖掘、碰撞和落地后的反应。关键逻辑在于计数落地次数和判断是否发生溅射,当lemming连续落下超过20次时,会停止活动。

See also: Lemmings1Lemmings2, and Lemmings3.

Although Lemmings can walk, fall, and dig, Lemmings aren't invulnerable. If a Lemming falls for too long then hits the ground, it can splatter. In particular, if a Lemming falls for more than 20 clock cycles then hits the ground, it will splatter and cease walking, falling, or digging (all 4 outputs become 0), forever (Or until the FSM gets reset). There is no upper limit on how far a Lemming can fall before hitting the ground. Lemmings only splatter when hitting the ground; they do not splatter in mid-air.

Extend your finite state machine to model this behaviour.

module top_module(
    input clk,
    input areset,    // Freshly brainwashed Lemmings walk left.
    input bump_left,
    input bump_right,
    input ground,
    input dig,
    output walk_left,
    output walk_right,
    output aaah,
    output digging ); 
	
    parameter LEFT = 3'b000,
    		DIG_L = 3'b110,
    		FALL_L = 3'b111, 
    		SPLAT = 3'b101,
    		 RIGHT = 3'b001,
    		DIG_R = 3'b010,
    		FALL_R = 3'b011;
    
    reg [2:0] state;
    reg [2:0] next_state;
    reg [4:0] cnt_fall;
    reg fall_flag;
    
    always@(posedge clk or posedge areset)
        if(areset)
            cnt_fall <= 5'd0; 
    else if(next_state == FALL_L || next_state == FALL_R)
        cnt_fall <= cnt_fall + 1;
	else 
        cnt_fall <= 0;
    
    always@(posedge clk or posedge areset)
        if(areset)
            fall_flag <=  0; 
    else if(cnt_fall == 20)
          fall_flag <= 1;
	else 
        fall_flag <= fall_flag;
    
    always@ (posedge clk or posedge areset)
        if(areset)
            state <= LEFT;
    	else 
            state <= next_state;
    
    always@(*)
        case (state)
            LEFT: 
                if(ground == 0)
                    next_state <= FALL_L;
            	else if(dig)
                	next_state <= DIG_L;
            	else if(bump_left)
                	next_state <= RIGHT;
            	else
                	next_state <= LEFT;
            DIG_L:
                if(ground == 0)
                    next_state <= FALL_L; 
            	else
                	next_state <= DIG_L;
            FALL_L:
                if(ground) begin
                   if(fall_flag)
                	next_state <= SPLAT;
                    else  
                    next_state <= LEFT;
                end
            	else
                	next_state <= FALL_L;
            SPLAT:
                next_state <= SPLAT;
            RIGHT:
                 if(ground == 0)
                    next_state <= FALL_R;
            	else if(dig)
                	next_state <= DIG_R;
            else if(bump_right)
                	next_state <= LEFT;
            	else
                	next_state <= RIGHT;
            DIG_R:
                if(ground == 0)
                    next_state <= FALL_R; 
            	else
                	next_state <= DIG_R;
            FALL_R:
              if(ground) begin
                   if(fall_flag)
                	next_state <= SPLAT;
                    else  
                    next_state <= RIGHT;
                end
            	else
                	next_state <= FALL_R;
            default:
                next_state <= LEFT;
        endcase
    
    assign walk_left = (state == LEFT);
    assign walk_right = (state == RIGHT);
    assign aaah = (state == FALL_R || state == FALL_L);
    assign digging = ((state == DIG_R || state == DIG_L ));
    
endmodule

 

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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