20、文化胜任、社交辅助机器人编程的故事、场景与指南

文化胜任、社交辅助机器人编程的故事、场景与指南

1. 视频录制

为了验证相关场景并将其与现实生活相结合,对居住在养老院以及少数居住在自己家中的老年人进行了视频快照录制。同时,还使用专门设计的工具对他们日常的细微行为、对触发因素的反应以及言语和非言语交流进行了同步观察。

1.1 观察研究的样本规模与流程
  • 样本 :共有12位老年人参与了英国CARESSES观察项目,其中包括8位女性(4位英国血统和4位印度血统)和4位男性(2位英国血统和2位印度血统)。
  • 观察时间 :观察在早上、午餐时间、晚餐时间和傍晚进行。
  • 前期准备 :在开始视频录制和观察之前,获得了养老院的批准以及居民和其他参与者的书面知情同意。仅对同意参与的老年人、他们的护理人员和家庭成员进行观察和视频录制。
  • 参与者要求 :参与者被要求像平常一样度过一天。例如,用餐时在相同的地点、与相同的人一起吃相同的食物。视频快照的时长最短为2分钟,最长为10分钟。在录制视频的同时,还为每位参与者记录了“纸笔”观察数据。
  • 视频剪辑 :录制的10.7小时素材被剪辑成39个短视频片段,其中英国参与者的片段有20个,印度参与者的片段有19个。
1.2 文化专家及其作用
  • 专家招募 :招募了两位印度血统和两位英国血统的文化专家。招募他们并非基于专
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值