81、科技前沿:电动轮椅与占星预测的创新融合

科技前沿:电动轮椅与占星预测的创新融合

电动轮椅设计与研发

近年来,科技在辅助设备领域取得了显著进展,尤其是电动轮椅的设计与研发。研究人员致力于开发一款具有眼控导航系统和避障技术的电动轮椅原型,旨在为瘫痪患者提供安全、自主的导航功能。

该系统不仅采用了眼控技术,还引入了移动控制界面,以扩大其适用范围,包括老年人和偏瘫患者。在设计过程中,为了实现简单、高感知率和快速处理时间,采用了带有直方图均衡化(用于照明控制)的Haar级联机器学习算法。

从实验数据来看,在眼控模式下,对3名受试者进行了每个方向5次试验,不同方向的平均准确率如下表所示:
| 移动方向 | 受试者1 | 受试者2 | 受试者3 | 每个方向平均准确率(%) |
| — | — | — | — | — |
| 右 | 85 | 90 | 90 | 88.3 |
| 左 | 90 | 85 | 85 | 86.67 |
| 前 | 85 | 85 | 85 | 85 |
| 后 | 100 | 95 | 95 | 96.67 |
| 每个受试者平均准确率(%) | 90 | 88.75 | 88.75 | 89.16 |

而在移动界面控制模式下,同样对3名受试者进行每个方向5次试验,各方向的平均准确率均达到了100%。
| 移动方向 | 受试者1 | 受试者2 | 受试者3 | 每个方向平均准确率(%) |
| — | — | — | — | — |
| 右 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| 左 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| 前 |

电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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