29、设计虚构:探索未来科技应用的多种可能

设计虚构:探索未来科技应用的多种可能

1. 无人机游戏:虚构世界中的执法系统

1.1 法规变革

在虚构世界里,我们考虑了一种未来情景,即原有的条款不再适用,于是用新法律取代了第167条,允许持有“无人机飞行员熟练证书”的用户在一定高度和距离限制内进行远程第一人称视角(FPV)飞行。这一立法变化虽是更全面设计虚构世界的一部分,但本身也是一个设计虚构原型,它预示了美国联邦航空管理局随后实施的强制无人机注册和商业飞行员强制认证,以及英国近期对机场相关的额外限制。这凸显了设计虚构可用于解决特定技术相关的政策或监管问题,并揭示潜在的采用障碍。

1.2 所需基础设施

“无人机游戏”中包含了许多硬件技术细节,如当时可用的消费级无人机和相机模型(试验中使用)、对接站设计草图、标识照片和控制设备示意图。无人机硬件在设计虚构中起辅助作用,让我们思考其当前能力对拟议系统设计的影响。基于真实灯柱设计的无人机对接站,因电池动力飞行器飞行时间有限,是该系统基础设施的必要部分。为增强虚构的合理性,对接站融入了无线充电技术(引用真实研究)和自动着陆信标。后来,亚马逊在2016年7月获得的专利US009387928描述的基于灯柱的无人机对接站与我们提出的极为相似。

1.3 细节决定成败

试验中添加了许多额外细节,旨在高度还原现实,同时为“无人机游戏”世界增添微妙变化。这些细节不仅增加了设计虚构的合理性,还引发了有意义的讨论。例如,制作了利用英国官方道路标识设计的“无人机执法区”标志,使用真实地理信息系统(GIS)数据构建试验城市地图,标注执法区和着陆站。还提到了为特殊区域(如铁路线)设置的编程强制禁飞区。试验参与者为退役人员(警察和军人),他

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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