38、迈向传感器管理的模型驱动方法

迈向传感器管理的模型驱动方法

1. 无线体域网(WBAN)与可穿戴设备现状

随着特定设备的使用,无线体域网(WBAN)应运而生。它具有大规模、灵活的架构等诸多优势,并且包含传感器功能以实现共同目标。在可穿戴设备的创建过程中,涉及到来自不同学科的技术人员,如电子工程师、数学家、电信工程师和计算机工程师。

然而,由于设备数量众多且种类繁杂,以及缺乏与传感器交互的标准化接口设计(通过定制 API),导致需要大量不同的软件组件来处理每个设备。这种缺乏标准化接口的情况不仅限制了设备的集成和互操作性,还增加了开发工作量和时间。因为针对每个传感器和每个平台都需要开发特定的源代码。

技术的动态性也是设备创建过程中的一个因素,新的通信协议(如蓝牙、Wi-Fi、ZigBee)或软件解决方案不时出现。如今,大多数新推出的可穿戴设备是无线的,能够实时传输数据,但旧设备只能将信息保存到内部存储介质(如 MMC、SD 卡、硬盘等)。因此,即使是由同一家公司、同一批工程师为同一目的设计的两个相同设备,在软件开发方面也可能存在显著差异。

2. 相关工作

可穿戴计算是一个新兴领域,随着新技术解决方案和设备的增加,基于 WBAN 概念的项目不断涌现,并应用于医疗保健、娱乐等多个领域。

一些项目将可穿戴设备在 WBAN 中的集成视为重要挑战,并提出了基于中间件等方法的设计解决方案来改善可穿戴设备的集成。但这些项目大多存在局限性,例如专注于特定的通信协议或特定领域(如电子健康),并且都存在非自动集成、缺乏异质性以及需要编写代码来完成集成过程等问题。

也有其他研究提出了基于模型驱动方法的解决方案,旨在解决 WBAN 的集成、标准化和异质性

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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