3、机器人编程:DISPLAY 块的使用与探索

机器人编程:DISPLAY 块的使用与探索

1. 引言

在编程领域,有一个传统,即编写的第一个程序通常是在屏幕上显示“Hello World!”。今天,我们将为 SPOT 机器人创建一个简单的此类程序,以此来介绍 NXT 软件中一个非常基础的块——DISPLAY 块。通过这个过程,你将学会如何在机器人的 LCD 屏幕上显示文本,并且了解 DISPLAY 块的更多功能。

2. 前期准备与伪代码

2.1 伪代码示例

在开始编程之前,我们先给出一个简单的伪代码指令给 SPOT:“SPOT,我希望你在你的 LCD 屏幕上显示‘Hello World!’。”这是一个非常基础的伪代码,我们的目标就是将其转换为 NXT - G 程序。

2.2 示例问题的解决方案

在之前,还涉及到一些示例问题的解决方案,这里简单回顾一下:

示例 2 - 1

指导伙伴将一个物体移动到另一个物体旁边的步骤:
1. 伙伴:拿起你左边的物体 1。
2. 伙伴:将物体 1 放在物体 2 的右边。
3. 伙伴:拿起你右边的物体 2。
4. 伙伴:将物体 2 放置在物体 1 大致原来的位置。

示例 2 - 2

让伙伴在两个角落各放下一个物体的步骤:
1. 伙伴:沿着你右边的墙走,在遇到的第一个角落停下。
2. 伙伴:将物体 2 放在地上。
3. 伙伴:不返回起点,沿着墙走到下一个角落并停下。
4. 伙伴:将物体 1 放在地上。
5. 伙伴:转身,沿着墙返回起点。

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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