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RSS订阅原创 支撑人工智能研究的基础学科
第三层包括许多自然科学学科，主要有数学相关学科（系统科学、统计学）、物理、化学、生物等，研究：什么是”能够被用于推导出有效结论“的形式化逻辑，如何用不确定的信息来推理等。- 第二层是智能产生的生物结构和心理活动的基础，即神经科学和心理学。研究：大脑是如何处理信息的，人类和动物是如何思考和行动的？回答：形式化规则和形式化逻辑能够被用于推导出有效的结论吗？人工智能的研发内容包括人工智能的基础和人工智能的应用两个层面。人工智能的基础，分为四个层次。- 第四层即为计算机科学，是人工智能的技术层面的基础。
2025-04-06 21:43:15
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原创 Simulink中PWM Generator的配置问题（inital phase）
PWM Generator这一内部延时在帮助文件里没有提及，其产生机理也未知，使用时需特别注意，搭建好系统后可以首先看看各个环节的输入输出信号，是否与设想相同。最近，在Simulink中搭建一个并网逆变器控制系统，使用系统自带的PWM Generator时，发现这一模块内部的延迟时间有问题，特记录如下。仿真实验，第一个波形为PWM Genarator输入信号，第二个波形为此模块调制信号和调制载波。需要产生4个PWM信号，驱动单相逆变器，单极性调制，开关频率20e3，三角载波峰峰值3V，单沿调制。
2024-11-03 11:54:38
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原创 matlab绘制纯滞后环节的注意事项--正确使用tf函数
硕士毕业近10年，才发现tf函数不能用于纯滞后环节，真是离了大谱，特此记录一下。以下是bode图，相位呈线性下降，显然错误。tf对象主要用于表示有理传递函数（分子分母为多项式形式的传递函数），而纯滞后环节是超越函数，不能直接用tf对象表示。在matlab help中，tf函数的limitation也有类似表述，即非线性模型不能直接使用tf。
2024-09-19 22:14:12
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原创 很好奇，为什么能做人形机器人的公司变多，双足行走等底层技术发生了哪些突破？
对机器人这种多输入、多输出的系统，模型预测控制（MPC）被广泛使用，但其缺点是需要精确的数学模型，单步所需计算时间较长。因为机器人系统的物理精确模型建立有难度，且以往嵌入式芯片的算力有限，难以满足实时性要求，导致这项技术不能走出实验室。双足行走功能属于运动控制，对运动控制系统来说，要想稳定，一看执行器和传感器，即硬件平台，二看控制算法。现在，强化学习被引入机器人运动控制系统中，与MPC实现联合控制，其不需要数学模型就能控制。并且，随着AI的使用，嵌入式芯片的计算能力也越来越强，能够实现MPC的实时计算。
2024-09-17 22:52:07
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空空如也
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