14、机器人决策编程:从基础到实践

机器人决策编程:从基础到实践

1. 基础概念

1.1 语句体与循环

一系列语句被称为语句体。能替代 «test» 的布尔表达式与 if 语句中使用的相同。像 while 语句这样重复执行动作的语句通常被称为循环。

if while 语句语法相似,结构相近,但语义不同。 if 语句决定是否执行一系列语句,而 while 语句决定执行一系列语句的次数。

1.2 机器人可询问的问题

if while 语句都会询问问题以了解程序的当前状态。例如,之前提到的问题是机器人前方是否有障碍物。下面将介绍机器人可以询问的其他问题,这些问题的答案可用于控制机器人的行为。

1.2.1 内置查询

机器人提供了一些查询服务,用于回答诸如“你在第几大道?”“你面向哪个方向?”“你能从当前所在的十字路口捡起一个物品吗?”以及“你前方是否有障碍物?”等问题。以下是机器人能回答的部分查询的类图:

Robot
int street
int avenue
Direction direction
ThingBag backpack
+Robot(City aCity, int aStreet, int anAvenue,
      Direction aDirection)
+boolean ca
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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