3、机器人编程基础与示例解析

机器人编程基础与示例解析

1. 处理器对比与选择原因

在1997年,顶级的奔腾处理器大约有750万个晶体管,每秒能执行约3亿条指令。而像Sojourner这样的设备使用相对原始的处理器,如80C85,主要是因为它与先进的同类处理器相比,功耗极低,并且在宇宙射线和极端温度环境下更有可能正常运行。

2. 理解Karel的世界

Karel所在的城市相当简单,这里有其他具备不同能力的机器人,城市由街道和大道连接的交叉路口组成,机器人可以在这些道路上移动,交叉路口可能存在各种物品,但城市中没有办公楼、餐厅、红绿灯、报纸售卖机或住宅。随着编程学习的深入,你可以改变这些设定。
- 街道、大道和交叉路口 :城市中的道路分为东西走向的街道和南北走向的大道。为了便于记忆,“Avenue”中的“A”和“v”在地图上指向上下方向,即南北方向;而“Street”中“t”的横笔画代表东西方向。街道和大道的编号从0开始,这在城市规划者中不太常见,但在Java程序员中很正常。0号街道在北面(顶部),0号大道在西面(左侧),它们的交汇处被称为原点。我们可以用简洁的符号表示交叉路口,例如“1号街道和2号大道”可以写成(1, 2),其中第一个数字表示街道,第二个数字表示大道。交叉路口非常宽阔,多个机器人可以同时位于同一个交叉路口而互不干扰。
- 墙壁和其他物品 :交叉路口可能在一侧或多侧被墙壁环绕。墙壁位于交叉路口的边缘,会阻挡机器人从该方向进入或离开交叉路口,机器人无法推开墙壁。图1 - 6中的城市包含三面墙,其中两面位于(1, 3)交叉路口的边缘,另一个墙在(1, 2)处机器人的正前方,阻止它向南移动,不过机器人可

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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