36、基于事件的神经形态系统硬件基础设施解析

基于事件的神经形态系统硬件基础设施解析

1. AER 事件映射

1.1 映射功能与模式

映射主要实现 AE 源地址空间和目标地址空间之间的地址转换,或者将来自 AE 源(类似于轴突)的单个输入事件扇出到多个目标地址(类似于突触)。映射器有一对一和一对多两种工作模式,但其架构通常都包含 FIFO、FPGA 和一块存储查找表的 RAM。
- 一对一模式 :FPGA 从 FIFO 读取 AE 后,将其作为查找表的地址进行读取,读取的数据即为新的输出 AE。
- 一对多模式 :存在固定长度目标地址列表和可变长度目标地址列表两种情况。

1.2 固定长度与可变长度目标地址列表

类型 特点 优点 缺点
固定长度目标地址列表 每个源地址对应固定大小(Fmax 字)的映射器内存用于存储目标地址 易于构建和编程,可通过源地址简单计算目标地址块的内存地址 灵活性受限,若多数源地址的扇出小于 Fmax,会浪费大量内存
可变长度目标地址列表 每个源地址的扇出仅受总可用内存限制,目标地址列表长度可变 更灵活,能更有效地利用内存 构建
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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