54、基于驾驶行为模型的广域交通仿真与基于代理的医疗保健支持系统

基于驾驶行为模型的广域交通仿真与基于代理的医疗保健支持系统

在当今社会,交通拥堵和生活方式相关疾病是两个备受关注的问题。为了解决这些问题,科研人员在交通仿真和医疗保健支持系统方面进行了大量的研究。下面将为大家详细介绍基于驾驶行为模型的广域交通仿真以及基于代理的医疗保健支持系统。

基于驾驶行为模型的广域交通仿真

在交通领域,多智能体仿真为分析局部驾驶行为对整体交通模式的影响提供了有力工具。

  1. 构建驾驶行为模型
    • 首先要选择有意义的先验知识,并将其用形式化表达式表示出来。
    • 然后基于假设推理构建能够解释人类驾驶行为的模型。
  2. 执行基于多智能体的仿真
    • 以往的交通仿真研究主要集中在单条道路的局部驾驶行为或道路网络的路线选择上。而我们构建了一个基于多智能体的仿真平台,该平台可以结合复杂的驾驶员代理模型进行全市范围的交通仿真。
    • 例如,由于驾驶员行为会随年龄变化,且日本老年驾驶员数量不断增加,我们提取了不同年龄组的驾驶员模型,并进行大规模的多智能体仿真,以估计大量老年人出行产生的交通模式。
    • 但在整个交通环境中执行驾驶行为仿真计算成本巨大,因此本文的驾驶仿真仅针对主要道路,其他仿真则考虑简单的道路网络。
  3. 平台架构
    • 该平台具有三层架构:
      • 心理层
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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