Uncertainty in Aggregate Estimates from Sampled Distributed Traces

博客提供了一个Google的研究资料链接,链接为https://research.google.com/pubs/pub40378.html ,可用于获取相关研究信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

内容概要:本文详细介绍了基于滑模控制(SMC)和H∞控制相结合的方法应用于永磁直线同步电机(PMLSM)的鲁棒控制。首先阐述了PMLSM的基本数学模型及其物理意义,包括d-q坐标系下的电压方程和运动方程。随后解释了滑模控制的工作原理,重点在于如何构建滑模面并确保系统沿此面稳定运行。接着讨论了H∞控制的目标——即使在不确定条件下也能保持良好的性能表现。文中还提供了具体的Matlab代码实例,展示了如何利用Matlab控制系统工具箱进行H∞控制器的设计。最后给出了一段完整的Matlab程序框架,演示了两种控制方法的具体实现方式。 适合人群:从事电机控制领域的研究人员和技术人员,尤其是那些想要深入了解滑模控制和H∞控制理论及其在实际工程中应用的人士。 使用场景及目标:适用于需要提高永磁直线同步电机控制系统抗干扰能力和鲁棒性的场合,如工业自动化生产线、精密加工设备等。通过学习本篇文章提供的理论知识和编程技巧,读者能够掌握这两种先进控制策略的应用方法,从而提升自身解决复杂控制问题的能力。 其他说明:文中所涉及的内容不仅限于理论讲解,还包括了大量的实战经验分享,有助于读者快速上手并在实践中不断改进自己的设计方案。同时鼓励读者积极尝试不同的参数配置,以便找到最适合特定应用场景的最佳解决方案。
《Robot-Centric Elevation Mapping with Uncertainty Estimates》是一篇讨论自主机器人局部地形映射的论文。该论文提出了一种以机器人为中心的高程测绘方法,结合了距离传感器测量不确定度和机器人的姿态估计。该方法可以处理机器人姿态估计的漂移,并允许以高更新速率进行地形绘制。论文还介绍了一种有效的地图融合过程公式,并在一个走过障碍物的四足机器人上进行了展示。\[1\]\[2\] 该方法的核心思想是以机器人为中心进行距离测量,并根据机器人的运动信息更新整个高程图。以机器人为中心的高程图是系统从局部角度对地形的估计,前方区域通常具有最高的精度,因为它通过前视距离传感器的新测量值不断更新。然而,在传感器视野之外的区域,由于机器人相对姿态估计的漂移,确定性已经减少。\[3\] 这篇论文提供了一种新颖的方法,可以帮助自主机器人更准确地进行地形映射,并估计不确定度。这对于机器人在未知环境中进行导航和路径规划非常重要。 #### 引用[.reference_title] - *1* [camera+ 2d lidar+imu 创建3d地图 论文汇总](https://blog.youkuaiyun.com/zhangwenhou/article/details/109065103)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【论文翻译】Robot-Centric Elevation Mapping with Uncertainty Estimates---具有不确定性估计的机器人...](https://blog.youkuaiyun.com/cizhuo043691/article/details/85067058)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值