隧道里亮丽的风景线—记金日隧道广告系统

隧道广告系统从2001年底开始研发,到现在已经7年了,截至目前中间延续了5个大的版本升级(目前现场安装的是V2.0版和V3.0版,V4.0(基于串口)和V5.0(基于CAN口)正处在研发阶段)。
由于是自主研发、国际领先的民族品牌产品(已经获得两个发明专利证书),所以得到大兴科委、北京市科委的大力支持(扶持资金近千万),目前已经在北京环线地铁安装了十段运营线。
从2002年开始我一直参与隧道广告系统软件方面的研发,并有幸成为两位主创人员之一。我主要负责上位机节目编辑系统和通信系统研发(下图中的通信系统和软件系统),另一位是我们公司的硬件高级工程师,主要负责显示光柱的研发(下图中的硬件系统)。
隧道广告系统结构图
一、什么是隧道广告系统
隧道广告系统是集微计算机技术、电子显示技术、通讯技术、电脑图像工程学为一体的一种数字成像系统。它运用电视/电影的原理,通过乘客的视觉暂留,借助隧道壁面安装的高性能的LED,使在高速移动的地铁或火车上的乘客看到一系列连续的彩色动画画面。
二、隧道广告软件系统
配合硬件系统的升级,上位机软件系统也进行了多次的升级,一是节目编辑部分,一是通信系统部分。
三、隧道广告硬件系统
略。
四、隧道广告II型和III型实际效果图
以上图片均是实际运营效果图,由数码相机进行拍摄(看的出来三型的效果比二型要好很多)。
由于本项目属于公司的一级项目,所以我也只能点到为止了。
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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