15、知识表示与推理:从世界模型到命题语言

知识表示与推理:从世界模型到命题语言

1. 世界模型的扩展

随着我们注意力的转移,可能需要扩展世界模型以包含更多的事物和属性。例如,当我们将苏视为一个独立的人,而非仅仅是约翰的母亲时,就会想要了解更多关于人的属性。

1.1 扩展的条件

扩展世界模型的条件主要是我们的关注点发生了转移,这种转移可能源于自下而上或自上而下的推动。
- 自下而上的推动 :可能是我们在周围环境中观察到了新事物,或者被告知了一些新的事物或属性。
- 自上而下的推动 :可能是我们决定执行某种感知行动,如查看盒子里有什么;或者为了实现某个目标而需要考虑新的对象,如拿热锅需要烤箱手套,在雪地外出需要靴子。

1.2 扩展的过程

以苏的出生事件为例,当我们关注苏作为一个独立的人时,会使用 GET - PARTS 程序来查找人的概念的角色。出生角色可能很重要,根据其值限制,填充者应该是一个出生事件,所以模型中需要有一个新的苏的出生事件。
- 实例化 birthEvent 概念,查看该概念的所有角色,确定哪些角色的填充者需要被表示。
- 例如,出生事件的婴儿角色应该由一个人填充,根据角色链相等性,苏的出生事件的婴儿角色填充者就是苏。其他角色如母亲、时间和地点等可能暂时不填充。

1.3 特殊情况处理

  • 信息明确时 :如果被告知苏的母亲是一个我们之前不知道的人,我们会扩展模型以包含她,以及一个以苏为婴儿、该人为母亲的新出生事件,并可能添加注释说明模型的扩展是由于被告知的信
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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