31、提升机器人编程技能的进阶指南

提升机器人编程技能的进阶指南

1. 学习与交流场所

1.1 创客空间(Makerspaces)

创客空间是学习制作和实践技能的好地方。许多大城市都有这样的空间,比如剑桥创客空间(https://twitter.com/cammakespace )设有机器人俱乐部。在伦敦周边,有伦敦黑客空间(https://london.hackspace.org.uk/ )、里士满创客实验室(https://richmondmakerlabs.uk/ )和南伦敦创客空间(https://southlondonmakerspace.org/ )等。在孟买,有创客庇护所(https://www.makersasylum.com/ )。《Make》杂志有一个创客空间目录(https://spaces.makerspace.com/ ),也可以通过谷歌地图搜索附近的创客空间和黑客空间。

创客空间也被称为创客集体、黑客空间和制造实验室。它们通常希望在搜索引擎和社交媒体上被找到,所以搜索起来并不困难。如果所在地区没有,可以通过社交媒体联系其他创客,组织小型团体。但要注意场地的使用规定,比如在找到合适的集体空间之前,焊接可能会是个问题。

1.2 创客活动

  • 创客节(Maker Faires) :许多国家都会举办这类制作节,人们聚集在一起展示和共同制作物品,机器人技术常常是这类节日的一部分。活动可能是为期一天的活动,也可能是像英国的EmfCamp(https://www.emfcamp.org/ )这样的露营节。在这里可以学习新技能、展示自己的作品并了解他人的创作。
  • 树莓派
【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作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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