36、机器人足球与家庭服务机器人的卓越表现

机器人足球与家庭服务机器人的卓越表现

1. 团队通信协议

在机器人团队协作中,通信至关重要。团队成员仅在拥有相关且最新数据时才尝试通信。一种简单规则是,只有当给定组的所有元素最近都被看到时才发送消息,但这存在问题。例如,若A组一直可见,可能会垄断通信介质;若5号队友离其他队友很远,B组消息可能永远无法发送。

为解决这些问题,提出了如下通信协议:
| 时间步 | 轮次 | 组 | 最大最近丢失球员数(RLP) | 最大缺失球员数(MP) | 球状态 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 0.00 s | 1 | A | 0 | 0 | 可见 |
| 0.04 s | | B | – | | |
| 0.08 s | | C | – | | |
| 0.12 s | 2 | A | 1 | – | 可见 |
| 0.16 s | | B | – | | |
| 0.20 s | | C | – | | |
| 0.24 s | 3 | A | 2 | – | 可见 |
| 0.28 s | | B | – | | |
| 0.32 s | | C | – | | |
| 0.36 s | 1 |… |… |… |… |

消息组与服务器提供给所有玩家的游戏时间同步,每0.36秒重复三轮消息,每轮按顺序包含A、B、C组的消息。第一轮最严格,代理必须看到当前组的所有元素才能广播,即最大RLP和MP为0。RLP指最近0.36秒未看到的球员,MP指最近3秒未看到的球员。第二轮和第三轮允许任意数量的MP,但对RLP有限制

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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