10、探索古代遗迹:SnapShotBot的规划与设计

探索古代遗迹:SnapShotBot的规划与设计

在探索古代遗迹的过程中,我们遇到了诸多挑战,而打造一款能帮助我们解决难题的机器人成为了关键。接下来,我们将详细介绍如何规划和设计这款名为SnapShotBot的机器人。

1. 遗迹探索背景与挑战

在探索过程中,我们发现国王伊克斯图阿的墓室中有一个图书馆,里面可能藏有重要的卷轴和雕刻石碑。然而,进入图书馆需要一把钥匙,而这把钥匙放在一个篮子里,篮子周围有黑色的黑曜石环。由于房间黑暗且不确定是否有陷阱,直接进入存在风险,因此我们决定借助机器人来获取钥匙。

2. 解决方案的提出
  • 格蕾丝的想法 :格蕾丝提出用粗麻绳系在机器人上,让机器人绕着篮子走一圈,然后我们通过拉动麻绳将篮子拉回来。为了增强拉力,我们打算使用两条麻绳,一条绕在篮子底部,一条绕在中间。
  • 埃文的响应 :埃文表示可以建造一个小机器人来完成这个任务。他需要对颜色传感器进行一些测试,但有信心能够实现。
  • 记录历史的需求 :马克希望能记录下图书馆现在的样子,埃文提出可以在机器人上安装智能手机,在机器人绕篮子移动之前拍摄视频或照片。
3. SnapShotBot的规划与设计
3.1 机器人命名

你可以选择将机器人命名为SnapShotBot,也可以发挥创意,使用其他名字,如LibRover、CamBot或StringBot2。

3.2 机器人描述

为了成功设计机器人

【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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