8、机器人设计中的故事板应用与软硬件需求分析

机器人设计中的故事板应用与软硬件需求分析

在机器人设计过程中,为了更好地理解机器人在执行任务时需要完成的各项工作,我们可以借助故事板这一工具。故事板的概念源自电影行业,它能将文字信息转化为一系列图片或卡通画,传达剧本中未包含的额外信息,如取景、背景、动作、道具、场景和镜头移动等。在机器人设计中,故事板同样能传达用例文字中未体现的信息,且应简洁、快速,只需传达足够的信息以帮助我们理解机器人的任务即可。

故事板:收拾玩具任务流程
  1. 等待指令 :机器人开启后处于待机状态,等待接收开始清洁的语音指令。
  2. 寻找玩具
    • 选用普通 USB 相机作为检测玩具的传感器,因为我们可以控制光照,玩具与周围环境温度差异不大,且需要足够信息来按类型识别物体。
    • 运行算法对物体进行分类,将物体从地面背景中分离出来,并将其分为玩具和非玩具两类。我们只需关注玩具,在相机画面中圈出玩具,意味着要确定它们在画面中的位置。
    • 这一步让我们明确了几个任务:分割相机图像中的物体、定位物体在相机画面中的位置、对物体进行玩具或非玩具的分类,以及存储和记忆这些信息。
  3. 选择最近的玩具 :由于机器人一次只能拿起一个玩具,我们选择离机器人最近或最容易到达的玩具作为目标。
  4. 规划路线 :机器人要从当前位置规划一条路线到可以尝试拿起玩具的地点,目标设定在离玩具中心一个手臂长度的距离。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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