4、Azure IoT Edge核心概念深度解析

Azure IoT Edge核心概念深度解析

1. 模块孪生体(Module Twins)

在Azure IoT Edge中,孪生体的概念不仅适用于边缘设备,还适用于运行在该设备上的每个模块。边缘设备有一个孪生体,每个模块也有自己的孪生体。由于边缘设备的所有代码和配置都在模块级别进行,因此与边缘设备的设备孪生体的交互很少,但你需要知道它是存在的。之前关于设备孪生体的所有内容同样适用于模块孪生体,模块孪生体具有相同的部分、相同的限制和相同的API访问模型。IoT Hub中的任何设备最多可以关联20个模块孪生体。

以下是一个模块孪生体的示例:

{
    "deviceId": "device-2222",
    "moduleId": "moduleA",
    "etag": "AAAAAAAAAAc=",
    "status": "enabled",
    "statusReason": "provisioned",
    "statusUpdateTime": "0001-01-01T00:00:00",
    "connectionState": "connected",
    "lastActivityTime": "2015-02-30T16:24:48.789Z",
    "cloudToDeviceMessageCount": 0,
    "authenticationType": "sas",
    "x509Thumbprint": {
        "primaryThumbprint": null,
        "secondaryThumbprint": null
   
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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