19、常识在实际行动中的运用

常识在实际行动中的运用

1. 类比规划的原理

当面临一个新的目标条件,且尚未考虑过可能实现该目标的具体行动时,我们仍有可能在世界模型中找到处理类似情况的计划,然后利用这个现有计划来构建新的计划。

在计算层面,这种类比的实现较为复杂。最简单的情况是,选取一个已知的个体行动,用不同的事物来扮演相关角色,从而实例化一个相同的行动。这涉及构建新的符号表示。概念模型中对这些角色的价值限制,会指导我们判断手头的事物是否能够扮演相应的角色。

例如:
- 你可能从未在这家餐厅付过账,但在其他类似的场所付过账。
- 你看到有人修理烤面包机的视频,然后考虑自己修理面前的烤面包机。

更普遍地说,类比过程包括在源领域和目标领域的个体行动之间找到对应关系。这些对应关系可能通过相似性注释预先建立。通过将源活动的各个部分映射到新的目标领域,就可以构建出源活动的类比行动。

比如,幼儿时期学会绕过物体爬行(如向右、向左、向左、向右),以绕过沙发或避开可怕的叔叔。通过类比,同样的动作可以应用到其他移动方式中,如刚开始学走路、游泳、滑雪或骑自行车时绕过障碍物。

2. 中断旅程的实例分析

为了更具体地了解上述概念在实际中的应用,我们来看一个日常案例:

假日的一个早晨,你出发去杂货店为下午的烧烤采购食材。当你开车前往琼斯杂货店时,在布拉德福德和维多利亚的十字路口遇到红灯,你停车等待。然而,三分钟过去了,灯还是红色;五分钟过去了,灯依旧是红色。你知道在一些繁忙的十字路口,红灯可能会持续很长时间,但这个路口并非如此,显然出了问题。

此时,你可能会有以下疑问:这些意外情况能否包含在原计

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与仿真验证;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与实践能力; 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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