1、环境智能:嵌入式系统设计的变革与挑战

环境智能:嵌入式系统设计的变革与挑战

1. 环境智能的愿景与影响

环境智能(Ambient Intelligence,AmI)正迅速将PC和互联网世界转变为一个全新的领域。它与以往的信息技术不同,将分布式的有线和无线计算及通信置于后台,把用户置于前台,旨在通过与社会和物质环境的安静、可靠且安全的交互来提高我们的生活质量。例如,它可以增强我们的意识、监测我们的健康和安全、引导我们出行等。

AmI的设计从研究人与世界的交互开始,需要全球范围内几乎所有必要的联网电子智能的智能自主交互。这为电气和软件工程师带来了新的维度,可能比单纯的技术更能吸引创新人才。

实现AmI的领先技术需要工程研究界的合作。这不是简单地增加微处理器的晶体管数量、时钟速度或提高通信带宽,而是要融合以前不相关的领域和技术文化,创造出超低功耗、低成本、始终连接且能自动无缝适应人类社会行为的设备。

2. 环境智能的故事示例

以Tom和Amy的故事为例,展示了AmI环境下的生活场景。早上,Tom在浴室通过镜子查看电影信息,乘坐PeopleMover时根据自己的SmartId偏好播放音乐,并完成电影票预订和晚餐预订。然而,当他忘记带SmartId时,一系列问题随之而来,如无法获取偏好新闻、无法支付晚餐和电影票等。

晚上,当Tom未携带SmartId回家时,家庭安全系统检测到异常。由于未检测到Tom的SmartId且在规定时间内未切换到安全状态,系统进入红色警戒状态,拦截了入侵者的转账操作并报警。同时,系统向警方发送了入侵者的视频图像、汽车照片和车牌信息,并跟踪汽车动态,直到收到警方的安全代码后恢复到橙色状态。

这个故事既展示了AmI的潜力,也

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发,已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断,该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能,可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识,其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析,该压缩包采用主分支命名规范,符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料: 1. 项目说明文档:阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码:采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件:预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件:包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册:详细说明API接口规范集成方法 6. 应用示范程序:展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本:支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件:明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境,验证工业控制器现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试,能够有效识别系统兼容性问题,提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议,严格遵循技术文档的操作指引,同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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