4、环境智能与嵌入式系统软件的发展

环境智能与嵌入式系统软件的发展

1. 引言

环境智能在汽车领域发展较为成熟,不同系统如发动机控制、导航和娱乐系统成功集成,为用户带来便利。然而,在家庭和办公领域,由于存在众多独立参与者,子系统集成成为环境智能应用发展的严重瓶颈。

设计和实现环境智能嵌入式软件的起点与传统嵌入式软件设计并无不同。以 SoapBox 平台为例,构建环境智能嵌入式软件需要熟悉底层编程、汇编语言以及资源优化的设计人员。但该平台也存在一些可改进之处,如切换应用时需使用在线编程器对处理器进行编程,耗时长达 10 分钟,这与环境智能应用应能即时适应变化的愿景相悖。

构建符合环境智能愿景的应用面临两大挑战:一是应用通常是分布式的,需要多个对象协同工作;二是应用的运行时环境极其动态,这部分是由于承载应用的对象具有移动性,部分是由于应用对环境敏感。

系统软件的目的是支持应用开发,它提供了诸如远程通信、容错、高可用性等常见服务,这些服务可被多个应用共享,只需实现一次。系统软件常被称为运行时环境或软件平台,同一软件平台可在不同产品中复用。

为应对复杂性,软件通常采用分层架构,这使得系统软件和应用软件的边界不断变化。例如,过去创建手机连接的软件是手机中的应用,现在则成为了系统软件服务。

环境智能嵌入式软件将是分布式和移动的,由多个软件层组成。软件架构的作用日益重要,它定义了软件的基本组织,包括系统组件及其相互关系和运行环境。非功能需求,如可靠性、可用性、安全性等,是架构设计决策的基础。

2. 传统系统软件

传统系统软件分为中间件、操作系统(OS)和网络协议栈三层。近年来,嵌入式系统开始支持与外界的各种通信,因此系统软件通

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。
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