9、自主系统中的意志与理性系统解析

自主系统中的意志与理性系统解析

1. 意志系统的修复子系统

意志系统的修复子系统为意志以及通过意志为自主系统提供了监测系统和整个系统集群状态的能力。这个全面的系统状态需要包含所有与外部和内部传感器健康状况相关的数据,比如所有系统组件(包括硬件和软件)的运行参数。当它检测到软件中的错误,或者程序、程序集、子系统或系统的性能发生变化时,就需要对问题进行实时分析和评估,并进行修复。修复操作可能很简单,比如重新编程软件路由,或者物理更换组件。需要注意的是,在星际巡航期间,更换光学传感器或重新编程程序集通常不是时间紧迫的任务。

2. 理性系统概述

理性系统的架构和概念基于康德的巨著。其功能类似于自主系统的“良知”,主要作用是确保意志系统在执行任务目标的过程中,不会做出违背既定操作规则的决策。

2.1 理性与伦理

构建自主系统时,必须谨慎考虑其意图。如果设计和构建得当,自主系统将具备卓越、高度设计和编程的智能。从软件架构的角度来看,与亚瑟·叔本华的观点有所不同,认为理性在概念构建中应与其他系统共同参与,这样在架构上更易于定义、理解和实现。

理性系统是意志系统构建心智系统的起点,是公理、规则和法律的存储和处理之处,也是关乎系统集群和自主系统整体物理生存的能力和行动的所有者。同时,它也是伦理的所在之处。构建具有完整认知能力的自主系统时,应使其成为一个符合伦理的系统,因为构建不道德的系统既不符合逻辑,也不可接受。

意志可能是存在和生存的驱动因素,但理性是谨慎和审慎的声音。拥有理性并不断努力获取和发展它的个人、物种和群体是幸运的,而忽视理性的则可能陷入困境或走向灭绝。理性系统与智力系统紧密相连,并与自主系统集群中的其他系统相互关

【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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