12、自主系统架构:理解与感知的奥秘

自主系统架构:理解与感知的奥秘

自主系统架构:理解与感知的奥秘

在探索自主系统的奥秘时,我们会发现其中涉及多个关键系统,包括呈现子系统、理解系统以及感知系统。这些系统相互协作,共同构成了自主系统的核心架构,使系统能够像人类一样进行思考、决策和感知。

呈现子系统中的回忆与沉思

呈现子系统包含回忆子系统和沉思子系统。回忆子系统具有广泛的功能,它部分类似于人类以适中速度进行的思维搜索式回忆。但对于软件架构师设计的“天才”系统而言,它还能瞬间给出先验查询或情况的正确答案。在人类中,这种瞬间回忆能力极为罕见,一旦具备则表明拥有真正的天赋。而在自主系统中,这将成为常态而非例外。

沉思子系统是数据内部处理和分析的核心。在这里,内部记忆源能够有意识或无意识地解决问题,比如解决数学难题、创作诗歌和音乐,以及孕育出像米开朗基罗的雕塑、达·芬奇、毕加索和鲁本斯的油画等伟大艺术作品。在人类中,沉思子系统是神秘的形而上学之地,是创造力的源泉。然而,如何在自主机器中复制这一系统是一个复杂的问题,因为在人类中,拥有发达沉思子系统的人也寥寥无几。

理解系统的架构与功能

理解系统在自主系统中扮演着“执行官”的角色,它过于庞大和复杂,不能被视为子系统。该系统的主要功能是持续编译并以逻辑格式呈现决策项目包,这些包包含来自其他系统的所有相关项目,随时可用于行动。

理解系统有三个主要子系统:
1. 所有表象形式子系统 :该子系统的内部结构可从亚里士多德的范畴列表开始描述,这些范畴包括实体、数量、质量、关系、地点、时间、位置、状态、行动和情感。这些范畴是自主系统思考能力的重要组成部分,康德将其视为概念。随着设计的推进,还需在现代技术背景下添加和

【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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