19、自动化城市的未来:社会、技术与伦理视角

自动化城市发展:挑战、机遇与路径

自动化城市的未来:社会、技术与伦理视角

1. 自动化城市面临的挑战

自动化城市的发展面临着诸多挑战,这些挑战不仅局限于特定技术和技术难题,还涉及社会、伦理等多个方面。以下是一些主要挑战的概述:
|挑战类型|具体内容|
| ---- | ---- |
|伦理考量|在构建系统时需要考虑AI伦理,确保技术的负责任使用。|
|设备生命周期|包括设备废弃处理、再利用和回收等,应从可持续发展目标出发考虑设备的整个生命周期。例如,设计具有模块化组件的机器人,将易磨损部件与其他部件分离,便于再利用和回收。|
|城市治理|需要建立有效的治理机制,以应对自动化城市带来的新问题。|
|信任问题|在城市中应用AI时,人们对其信任度是一个重要问题。|
|实时跟踪|实时跟踪带来了挑战和机遇,需要平衡隐私保护和数据利用。|
|计算基础设施|如城市边缘计算服务器等新兴计算基础设施的发展和应用。|
|区块链应用|区块链在智慧城市和机器人领域的应用。|
|机器协作|自动化城市中众多机器之间的协作需求。|

2. 自动化城市的愿景与发展趋势

自动化城市的发展受到多种世界趋势的影响,如城市化进程加快、部分国家人口老龄化、气候变化和疫情等。自动化技术在应对这些趋势带来的问题中将发挥越来越重要的作用,例如:
- 共享空间利用 :帮助人们更好地利用城市中的共享空间。
- 特殊群体关怀 :协助残疾人和老年人在城市中更好地生活,如IoT设备可用于老年人的家庭护理和城市出行导航、健康监测等。
- 灾害应急 <

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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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