34、基于无源性的人 - 群机器人协作控制策略解析

基于无源性的人 - 群机器人协作控制策略解析

1. 场景与控制目标概述

在一个二维平面上,存在一个人类操作员和一组共 $n$ 个移动机器人 $V = {1, \ldots, n}$。每个机器人 $i$ 的动力学模型为 $\dot{q}_i = u_i$,其中 $q_i \in R^2$ 是机器人 $i$ 的位置,$u_i \in R^2$ 是其速度输入。机器人之间可相互通信,这种通信关系由无向图 $G = (V, E)$ 表示,$E \subseteq V \times V$。机器人 $i$ 能获取其邻居集 $N_i = {j \in V | (i, j) \in E}$ 中机器人的信息。

人类操作员只能访问部分机器人,这些可访问的机器人集合记为 $V_h$。操作员面前有一个显示器,用于显示来自 $V_h$ 中机器人反馈的信息 $y_h$。操作员借助类似游戏设备的装置,根据 $y_h$ 确定速度命令信号 $u_h \in R^2$,该装置会基于 $u_h$ 生成修改后的信号 $u \in R^2$,并将其发送给所有可访问的机器人,以此降低人类的操作复杂度。

机器人 $i$ 在接收到命令 $u$ 后,其速度输入形式为 $u_i = u_{r,i} + \delta_i u$,其中 $\delta_i = 1$(当 $i \in V_h$ 时),$\delta_i = 0$(否则),$u_{r,i}$ 是由邻居机器人反馈信息构成的信号。

操作员的主要职责是为机器人组指定目标,主要有位置同步和速度同步两个基本目标:
- 位置控制模式目标:$\lim_{t \to \infty} |q_i - r_q| = 0, \forall i \in V$。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常需要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为真正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安全特。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实需要在页面上呈现真实的HTML内容,这就需要借助特定的模板标签或过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML元素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安全的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线代数经典算法。 参考教材:《数值线代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 和 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转置、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、全主元Guass、列主元Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线方程组直接解法】 不选主元、全主元、列主元三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线方程组、最小二乘问题。 【report】 【线方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
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