17、系统性能与扩展行为

系统性能与扩展行为

1. 主要的视觉表示

为了实现对机器人手臂在深度上的运动进行有效引导,系统需要编码双眼视觉信息。这涉及到创建多个视差平面,每个平面包含对特定视网膜视差值粗略调谐的单元。这些视差平面的创建遵循灵长类视觉系统的结构,涉及对不同视差值的处理。研究表明,有三类宽泛的视差调谐神经元(近处、远处和注视点),最多需要十类这样的神经元。由于单元是粗略调谐的,这意味着存在大量的可区分的视差值(远多于10个)。此外,使用对与手臂尺寸更匹配的空间尺度敏感的视觉单元也是有益的。

视差平面的创建

视差类型 描述
近处 对近距离物体敏感的神经元
远处 对远距离物体敏感的神经元
注视点 对注视点附近的物体敏感的神经元

2. 单元数量的估算

为了适应更复杂的任务,如增加自由度或处理三维空间,系统中单元的数量需要相应增加。例如,从3个自由度增加到6个自由度,视觉场单元的数量将从4096增加到40,960,方向选择性视觉单元从24增加到240,关节角度和速度单元从794增加到近1600,从而使总单元数达到约43,000。

单元数量估算公式

[ \text{总单元数} = \te

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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