8、意志系统架构解析

意志系统架构解析

1. 意志系统与能源需求

在自治系统中,意志系统与一线环境紧密相连,一线环境既是主要的感官来源,也是其容器。对于人类而言,这个环境就是身体及其器官,包含大脑、思维以及身体内部的传感器。在航天器领域,它则指的是航天器总线和推进系统,其中航天器总线包含了动力发电机。

动力即能量,对于生物来说能量就是“食物”,而在自治系统中,能量就是电力。无论能量来源或发电机的类型如何,都必须在合理的时间内进行补充。以旅行者号航天器为例,它配备了放射性同位素热电发生器(RTG),发射数十年后的今天仍有运行储备。但一旦能量储备耗尽,航天器将关闭并永远在星际空间中巡航。因此,自治系统中的意志系统需要寻找并获取能量以维持自身的存在,这意味着它要去探寻各种能源,如光子、恒星的等离子离子,或是小行星、彗星、行星上的矿物质等,这也是设计阶段的主要挑战之一。

2. 意志系统的一级接口

意志系统的一级接口包括现象网络和本体网络。使用希腊术语是为了便于软件工程团队更好地理解这一概念,同时也是因为伊曼努尔·康德曾对其进行过使用和详细分析。

现象网络可被视为感官系统的一个子系统,它在感官系统上进行调节和操作控制。该网络将所有感官信息传递给星座系统,尤其是意志系统,因为意志系统具有普遍性,是一切可见与不可见事物的起源。它首先传递来自直接环境(即身体及其组件)的所有感官信息,其次传递来自身体外部环境的所有感官数据。其任务是传递感官数据,以使意志系统能够生存和运行。内部传感器会监测内部组件的健康和运行参数,这些组件有特定的温度规格,在不同温度下需能安全运行而不损坏。感官数据还反映了环境的运动、光线、颜色、温度、声音、质地甚至“味道”等。感官数据/信息的类别在感官系统中

【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与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,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与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 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与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 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与实现方式,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与控制。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、状态约束与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与鲁棒性,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与代码资源,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与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与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与性能对比。; 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、约束处理与信息交互机制;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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