32、人工动机神经元、情感机器人与神经元化学记忆模型

人工动机神经元、情感机器人与神经元化学记忆模型

1. 人工动机神经元与情感机器人

在控制论中运用生理过程的某些特征这一想法由来已久,至今仍颇具吸引力。如今,人们开始探讨机器人系统的自我意识和情感概念。

1.1 人工动机神经元的设计

基于特定的模糊规则易于计算机化,我们可以设计新型的人工神经元——人工动机神经元(AMNn)。这种神经元有望成为“情感机器人”大脑的组成元素。

1.2 情感机器人的特点

  • 动机驱动行为 :情感机器人的行为由一般的“防御动机”引发,具体表现为能量恢复、避免受伤和追求生存等人工驱力。机器人的主要任务可类比为动物的性动机,使其能享受工作。
  • 神经元协作 :每种动机都可由一个AMNn模块实现,模块内的神经元通过间隙连接相互影响。主导动机传递到机器人的知识库和推理引擎,执行当前任务,并将命令发送到动作控制器。
  • 多种能力融合 :在情感机器人中,主要任务的执行、生存渴望、试错学习和“研究本能”能够自然融合。

以下是情感机器人的结构示意:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    AMNn(人工动机神经元模块):::process --> KB(知识库与推理引擎):::process
    KB --> AC
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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