<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[studio504的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/studio504</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; studio504]]></copyright><item><title><![CDATA[智能车AI电磁部署学习 (二)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/studio504/article/details/114298589</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/studio504/article/details/114298589</guid><author>studio504</author><pubDate>Fri, 22 Nov 2024 17:56:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录思考优化转存信息数据转换LSTM
智能车AI电磁部署学习 (一)
思考
AI组本意是通过短前瞻短数据集去长前瞻的打脚值，来使得智能车通过短前瞻获得与长前瞻一致的速度。
相对于短前瞻，长前瞻的信息相对更加丰富、准确，短前瞻甚至会丧失一部分关键信息。经过了解、学习LSTM后，并与队友讨论，认为输入不仅要只有电感值，可以尝试输入一些前次或前前次的舵机打脚值与某些主要电感数值，来使得系统更加稳定，且与时间有关，前后联系更加紧密。因为电磁变化是个连续过程，相邻两次的数值是有关联的，而此关联与转角值恰好是有某种]]></description><category></category></item></channel></rss>