24、网络安全与机器人通信信号研究

网络安全与机器人通信信号研究

在当今数字化时代,网络安全和机器人通信是两个备受关注的领域。网络安全关乎家庭网络中敏感数据的保护,而机器人通信则在灾难救援等场景中起着关键作用。本文将介绍一款名为 AgentHunt 的网络监控设备,以及对机器人通信中射频信号受障碍物影响的研究。

AgentHunt 网络监控设备
  1. 数据加密与安全机制
    • Zymkey 加密 :为了防止存储数据被未经授权访问,使用了 “Zymkey” 安全元素对数据进行加密。即使安全元素被移除,也能保证设备内敏感数据的安全性。
    • 密钥管理 :dm - crypt 负责主密钥的生成,LUKS 管理用于释放主密钥的用户密钥。不过,LUKS 密钥存储在树莓派的 SD 卡文件系统中,这增加了数据被篡改的风险。系统启动时,会对用户密钥进行签名验证和内容解密,然后将其交给 dm - crypt 继续启动过程。
    • Quad9 集成 :为了使 AgentHunt 成为集中式解决方案,在平台上集成了 Quad9。它支持 IPv4(通过 9.9.9.9)和 IPv6(通过 2620: fe:fe),满足了物联网环境对安全性、可扩展性和连接性的需求。
  2. 测试与结果
    • 测试设计 :对每个模块分别进行测试,集成后对整个 AgentHunt 设备进行测试。测试用例涵盖了高
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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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