12、静止车载云增值服务与计算网格容错调度策略解析

静止车载云增值服务与计算网格容错调度策略解析

1. 静止车载云增值服务

静止车载云(SVC)提供了多种增值服务,这些服务在资源管理和任务处理方面发挥着重要作用。

1.1 SaaS存储与检索
  • SaaS存储 :当进行SaaS存储时,系统会在SaaS_trace表中记录作业ID、客户端ID、文件名以及存储该文件的SVC - P的ID。随后,SVC - M通过SaaS请求数据包与相应的SVC - P节点进行通信,并将关联的存储文件发送给SVC - P。同时,SVC - P在resource_table中的内存条目会相应减少,SVC - P将数据存储在自身的存储位置。
  • SaaS检索 :客户端若要检索存储在SVC中的数据,会通过SaaS检索请求数据包向SVC - M发起请求。SVC - M利用SaaS_trace表中的客户端ID和文件名等字段,查找当前持有请求内容的SVC - P。接着,SVC - M通过SaaS检索请求数据包与该SVC - P联系,并发送要检索的文件名。SVC - P通过SaaS检索响应数据包将存储的文件内容返回给SVC - M。SVC - M会更新SaaS_trace表,移除当前存储历史,并在svc_history表中更新SVC - P的内存单元。最后,SVC - M通过SaaS检索响应数据包将存储内容发送给请求的客户端。

以下是SaaS存储与检索的流程:

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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,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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