25、智能系统与生物机械手的前沿探索

智能系统与生物机械手的前沿探索

在当今科技飞速发展的时代,智能系统和生物机械领域取得了显著的进展。智能系统在航空交通管理等领域发挥着重要作用,而生物机械手则为解决人类肢体缺失问题提供了新的途径。

智能系统的特性与应用

智能系统应具备一系列特性,以满足不同的应用需求。这些特性包括:
1. 用户定制功能
- 为每个符合特定应用的监控感兴趣区域(FOI)提供用户定制意识敏感度的功能。
- 允许用户根据应用场景定制系统参数。
- 具备定制待融合的每个源信息重要性因子的能力。
- 能够为不同的感兴趣事件定义警报阈值并设置相应的动作类型。
2. 人机交互透明度 :在人机交互(HCI)中具有透明度,使用户能够可视化融合过程并与之交互。
3. 通信与服务能力
- 实施事件驱动方案以激活与服务器代理的通信。
- 分别通过友好的图形用户界面(GUI)和应用程序编程接口(API)为用户和程序员提供服务。
4. 数据管理与性能评估
- 支持事件日志记录和数据库管理。
- 针对模糊推理的可比融合模型,在性能可靠性、不确定性、通信数据包紧凑性和计算效率四个性能指标上进行基准测试。

在航空交通系统,特别是机场中,提出了一种融合模型应用。该模型旨在为监管人员和决策者提供决策支持工具,使其将注意力集中在安全和安保方面的高优先级事件上。模型定义了传感器和代理在环境中的部署方式,以及它们的数据/信息如何传输到处理中心进行进一步的细化、对齐

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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