7、打造智能船与移动机器人:从基础到进阶

打造智能船与移动机器人:从基础到进阶

1. 智能船的打造

1.1 添加按键事件

在终端的 REPL 中驱动船只固然可行,但使用方向键来操控会更加便捷。为实现这一功能,需要引入 Node 的 keypress 模块:

npm install --save keypress

keypress 模块能让我们监听按键事件,并指定要监听的按键。以下是具体步骤:
1. 在代码中引入 “keypress”,并确保 process.stdin 能发出按键事件。
2. 在按键事件中,根据不同按键指定相应操作。例如,按下 “up” 键调用 motor.forward(255) ,按下 “down” 键调用 motor.reverse(255) 。示例代码如下:

var keypress = require("keypress");
board.on("ready", function() {
  // make process.stdin begin
  // emitting "keypress" events
  keypress(process.stdin);
  // listen for the "keypress" event
  process.stdin.on("keypress", function (ch, key) {
  
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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