机器人的控制方法，根据控制量、控制算法的不同分为多种类型。下面分别针对不同的类型，介绍常用的机器人控制方法。 一、根据控制量分类 按照控制量所处空间的不同，机器人控制可以分为关节空间的控制和笛卡尔空间的控制。对于串联式多关节机器人，关节空间的控制是针对机器人各个关节的变量进行的控制，笛卡尔空间控制是针对机器人末端的变量进行的控制。按照控制量的不同，机器人控制可以分为：位置控制、速度控制、加速度控制、力控制、力位混合控制等。这些控制可以是关节空间的控制，也可以是末端笛卡尔空间的控制。 位置控制的目标是使
在网上找关于dsp28335移相寄存器的配置问题，找了好多还是没有百度到现在这个问题终于解决了于是吧关于epwm的配置贴到这里，具体配置看图
在电路中将直流电转换为交流电的过程称之为逆变，这种转换通常通过逆变电源来实现。这就涉及到在逆变过程中的控制算法问题。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201710/366918.htm
最近在学习电机的智能控制，上周学习了基于单神经元的PID控制，这周研究基于BP神经网络的PID控制。
我国智能驾驶车辆起源于1980年，然而在1992年国防科技大学研发真正第一辆智能车。2003年，清华大学研发的THMR-V可在清晰的车道线上完成车道保持，而且它的最高时速可达到150km/h，如图1所示。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 0.背景 1.粒子群算法 1.1.算法简介 1.2.算法步骤 1.3.算法举例 2.PID自整定 2.1.基于M文件编写的PID参数自整定 *2.2.复杂系统的PID自整定（基于simulink仿真） 2.2.1.PSO优化PID的过程详解 2.2.2.在PSO优化过程中修改参数价值权重 阅读前必看： 本代码基于MATLAB2017a版本，如果版本不同可能会报错 请从set_para.m文件开始运行，其他M文件（+下载的资源包里面的slx文件）放在
当今时代的科技越来越发达，控制系统也随之不断提高。其中，控制器 PID 技术在现代工业中被广泛应用。它不仅可以控制各种物理过程，也可以应用于汽车、电子、建筑、航空航天、自动化等众多领域。在我们日常生活中，PID 技术也无处不在，如温度控制、水位控制和电动机控制等。那么，PID 技术是什么？它能如何帮助我们更好地控制各种系统？本篇文章将为您详细介绍 PID 技术的原理和应用。
控制系统应用是MATLAB和Simulink的重点应用领域，它包括了被控对象建模、控制器设计、自动代码生成部署和系统验证全流程。具体如下：
机器人学代表了当今集成度高、具有代表性的高技术领域，它综合了多门学科。其中包括机械工程学、计算机技术、控制工程学、电子学、生物学等多学科的交叉与融合，体现了当今实用科学技术的先进水平。 一般而言，机器人由几大部分组成，分别为机械部分（一般是指通过各关节相连组成的机械臂）、传感部分（包括测量位置、速度等的测量装置），以及控制部分（对传感部分传来的测量信号进行处理并给出相应控制作用）。 作为机器人的“大脑”，机器人控制技术的重要性不言而喻 它主要是通过传感等部分传送的信息，采用控制算法，使得机械部分完成目标操作
自动驾驶汽车先使用感知模块了解其环境，并通过定位模块了解其在环境中的位置，然后使用规划模块进行决策并生成轨迹。
2020 年4月2日 由于浏览数量的增加，这里做了一些增补及修改。有问题请大家指出。
车辆控制是自动驾驶汽车、车联网和自动化汽车中最关键的挑战之一，在车辆安全、乘客舒适性、运输效率和节能方面至关重要。本次调查试图对车辆控制技术的现状进行全面彻底的概述，重点关注从微观层面的车辆状态估计和轨迹跟踪控制到宏观层面的CAV协同控制的演变。首先从车辆关键状态估计开始，特别是车辆侧滑角，这是车辆轨迹控制的最关键状态，以讨论具有代表性的方法。然后提出了用于AVs的符号车辆轨迹跟踪控制方法。除此之外，还进一步审查了CAV的协作控制框架和相应的应用程序。最后对未来的研究方向和挑战进行了讨论。本次调查旨在深入了解AVs和CAV车辆控制的最新技术，确定关键的重点领域，并指出进一步探索的潜在领域。
机械臂在不同环境下、不同任务条件下其控制的目的和策略也不同。当机械臂在自由空间中时，其主要进行位置和姿态的控制，根据任务轨迹的不同，其包括点到点的控制以及轨迹跟踪控制。
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
首先明确这两种格式都是音视频的封装格式，是由国际电信联盟出的具体标准，具体文档见ISO/IEC－13818。由于在安防和广电领域的使用，还有苹果在自家全系列产品的主推，导致目前还有一定的生存空间。在安防领域主要是因为GB28181-11标准规定了码流的封装格式是RTP+PS流。这样导致整个安防凡是和国标相关的码流封装格式都是PS流，目前依然是安防码流的主流封装标准，一时半会还看不到有任何问题。TS流主要是广电领域使用，我们看到的电视节目就是TS流封装，然后再在机顶盒解码解封装和播放。苹果HLS协议的推出，在整个苹果家族产品里面支持都非常友好，安卓阵营的主流浏览器也支持HLS协议。其中HLS协议的码流封装格式也是TS。
原文：https://blog.csdn.net/qq_45152498/article/details/124296963
MPEG2-TS（Transport Stream“传输流”；又称TS、TP、MPEG-TS或M2T）是用于音效、图像与数据的通信协定，最早应用于DVD的实时传送节目。 区别： DVD节目中的MPEG2格式，确切地说是MPEG2-PS，全称是Program Stream（程序流），而TS的全称则是Transport Stream（传输流）。MPEG2-PS主要应用于存储的具有固定时长的节目，如DVD电影，可添加字幕等一些程序操作。而MPEG-TS则主要应用于实时传送的节目，比如实时广播的电视节目。 简单地说，将DVD上的VOB文件的前面一截cut掉（或者是数据损坏数据）就会导致整个文件无法解码，而电视节目是任何时候打开电视机都能解码（收看）的。所以MPEG2-TS格式的特点就是从视频流的任一片段开始都是可以独立解码。
我们在使用ExoPlayer播放视频的视频发现一种特殊的M3U8视频，播放总是失败。 而且报如下的错误：
粒子群优化算法（PSO）最初是由Kennedy和Eberhart博士于1995年受人工生命研究的结果启发，在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的一种基于群体智能的演化计算技术。 PSO是一种随机全局优化技术，通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。由于PSO算法独特的优势，在工程领域中收到研究者的广泛关注。 PSO算法归根到底是一种利用随机法求多维函数特定区域的最值的算法。
先说结论：任何一个领域，就像世间的五行，阴阳结合，虚实结合，利弊结合。对于哪个更好，不能一概而论，最重要的是要搞清楚，你更适合哪个？
为保证移动机器人动态环境下的运行安全性，须结合轨迹重规划实现实时绕障；针对路径重规划会带来额外的计算负担、难以保证控制系统实时性的问题，为实现高效高精移动机器人运动控制，提出考虑绕障时耗的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制器。
自动驾驶的“大脑”——控制工程篇（一） 中国人工智能系列白皮书 -智能驾驶2017 中国人工智能系列白皮书 --智能交通2017（附报告pdf下载） 一文带你看懂自动驾驶 给自动驾驶一双"通天眼"——环境感知器篇 自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 ▌智能汽车控制架构设计 ---- 智能驾驶汽车通过搭载先进的车载传感器、控制器和数据处理器、执行机构等装置，借助车联网和 V2X 等现代移动通信与网络技术实现交通参与物彼此间信息的互换与共享，从而具备在复杂行驶环境下的传感感知、决策规划、控制执行等功能，以实现安
TS：全称为MPEG2-TS。TS即"Transport Stream"的缩写。它是分包发送的，每一个包长为188字节（还有192和204个字节的包）。包的结构为，包头为4个字节（第一个字节为0x47），负载为184个字节。在TS流里可以填入很多类型的数据，如视频、音频、自定义信息等。MPEG2-TS主要应用于实时传送的节目，比如实时广播的电视节目。MPEG2-TS格式的特点就是要求从视频流的任一片段开始都是可以独立解码的。简单地说，将DVD上的VOB文件的前面一截cut掉（或者是数据损坏数据）就会导致整个文件无法解码，而电视节目是任何时候打开电视机都能解码（收看）的。
在不谈及 dubbo 时，我们中的大多数人对 URL 这个概念并不会感到陌生。统一资源定位器 (RFC1738――Uniform Resource Locators (URL)）应该是最广为人知的一个 RFC 规范，它的定义也非常简单
Created with Raphaël 2.2.0 开始 选择正交变换，把时域信号转变为变换域信号 变换后的信号用其能量的平方根归一化 采用某一自适应算法进行滤波 结束
清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁移学习算法库：Transfer-Learn。使用该库，可以轻松开发新算法，或使用现有算法。
唐聪，腾讯云容器技术专家，极客时间专栏《etcd实战课》作者，开源项目kstone和crane内部雏形版 founder，etcd活跃贡献者，主要负责腾讯云大规模k8s和etcd平台稳定性和性能优化、业务集群成本优化、有状态服务容器化等产品研发设计工作。 背景 2021年下半年以来，在新冠疫情和互联网政策的冲击之下，各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本，本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例，详细阐述如何从 0到1（成本数据采集与分析、优化措施、行
我记得之前在多媒体文件格式剖析：M3U8篇中讲解了什么是流式视频，什么不是流式视频？其实有一个更简单更明确的解释，能够用于直播的格式是流式视频格式，反之则不是。
唐聪，腾讯云容器技术专家，极客时间专栏《etcd实战课》作者，开源项目kstone和crane内部雏形版 founder，etcd活跃贡献者，主要负责腾讯云大规模k8s和etcd平台稳定性和性能优化、业务集群成本优化、有状态服务容器化等产品研发设计工作。 背景 2021年下半年以来，在新冠疫情和互联网政策的冲击之下，各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本，本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例，详细阐述如何从 0到1（成本数据采集与分析、优化措施、
Trans-Learn是基于PyTorch实现的一个高效、简洁的迁移学习算法库，目前发布了第一个子库——深度域自适应算法库（DALIB），支持的算法包括：
Clarivate Analytics“高引学者”数据是全球历史最悠久、最具影响力的顶级大学年度调查之一。
信息与通信工程学院 阵列信号处理实验报告(自适应波束形成 Matlab 仿真) …
视频在线观看的用户体验是视频行业差异化的一个关键点，而自适应码流技术便是其中的关键技术。本周的技术解码就由楚雄老师带大家玩转视频播放，解码自适应码流技术. 随着泛娱乐行业的兴起，音视频服务已经逐渐成为人们生活不可或缺的部分，Cisco Study指出截止2019年，音视频已经占据了互联网上80%以上的流量。 Statista 对 2017-2022 年的全球音视频流量进行了预估，结果表明在未来的 2-3年内视频产业将继续保持强劲的增长趋势。在如此巨大的流量下，各视频厂商也在积极探索视频产业的盈
本文讲的回声（Echo）是指语音通信时产生的回声，即打电话时自己讲的话又从对方传回来被自己听到。回声在固话和手机上都有，小时还可以忍受，大时严重影响沟通交流，它是影响语音质量的重要因素之一。可能有的朋友要问了，为什么我打电话时没有听见自己的回声，那是因为市面上的成熟产品回声都被消除掉了。
在线“看片”时，我们经常会遇到这些事情：视频画面突然卡住进入缓冲状态或者视频画面突然变得模糊而不忍直视。这些事情的背后很可能是网络环境突然变差了导致下载速度很慢，也可能是码率调整算法没有对当前环境做出合理的决策导致。 事实上，如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户端都提供了几种码率档位（标清、高清、超清、蓝光等）供用户自主选择，在网络环境好时用户可以自主切到高码率档位，网络环境差时切到低码率档位。 当然，有些主流的视频播放客户端也提供了自适应（自动）这个选项，比如Y
图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）
查看进程使用gc情况: jstat -gc 16969<pid> 5000(打印时间间隔)
事实上，如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户端都提供了几种码率档位（标清、高清、超清、蓝光等）供用户自主选择，在网络环境好时用户可以自主切到高码率档位，网络环境差时切到低码率档位。
本文简要介绍了基于强化学习的码率自适应算法，在实践预研验证和分析的基础上，将该AI算法模型应用于实际项目。
由于训练时间短，越来越多人使用自适应梯度方法来训练他们的模型，例如Adam它已经成为许多深度学习框架的默认的优化算法。尽管训练结果优越，但Adam和其他自适应优化方法与随机梯度下降(SGD)相比，有时的效果并不好。这些方法在训练数据上表现良好，但在测试数据却差很多。
此部分学习内容适合工业工程，管理科学与工程，信息管理，物流管理，系统工程等相关专业的2021级（大一）本科生。只需要有C++，Java编程基础即可，不需要任何数学基础，也不需要运筹学基础，推文由简到难递进，适合自学！大一可以把这些文章掌握，你就真正入门决策优化算法这个领域了。 在朋友圈转发此推文，并且集齐20个赞，可被邀请加入数据魔术师2021级本科学习交流群，会有高年级本科生，硕士生、博士生和老师在群里提供指导和讨论。入群方式见文末！ 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated
龙游神州，一场将古老庙会与现代科技完美融合的云 VR 体验，近期成为北京地坛新春庙会的网红打卡项目。这场由央博数字文化艺术博物馆和火山引擎云游戏团队联手打造的沉浸式体验，究竟是如何通过技术魔法实现的呢？让我们一起来揭开这层神秘的面纱。
系统自适应目的在于在保证系统稳定的同时尽可能提高吞吐量，是一种从整体维度综合考虑的一种限流方法。包括：系统Load、CPU使用率、整体入口QPS、总的并发线程数、平均RT。
本文来自快手科技算法科学家，快手传输算法团队负责人周超博士在LiveVideoStackCon 2020线上峰会的分享，介绍了快手基于流式直播多码率的实践与优化，以及LAS (Live Adaptive Streaming)标准的架构、原理、自适应算法与未来规划。
算法核心思想：飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰，痛过对火焰的筛选，不断选出离目标函数极值最接近的位置。刚刚开始时候，飞蛾和火焰位置是一致的；以螺旋线方程更新飞蛾位置，接着以飞蛾位置计算火焰位置，再对火焰位置进行筛选，选出最优，不断重复迭代这个过程，得到的最优解位置就会不断接近于目标函数极值。具体内容在代码注释中。 论文地址 ---好像要期刊会员才能下载
比较常用的插值算法有这么几种：最邻近插值，双线性二次插值，三次插值，Lanczos插值等等
图像由像素组成，每个像素都有一种颜色，包括黑色和白色。色调映射是一种数字图像处理技术，用于修改像素的色调值。换句话说，色调映射包括调整具有高动态范围的图像的色调值，以便可以在数字显示器上查看。它会缩小动态范围，同时尝试保留原始图像的外观。因此，色调映射应用于 HDR 图像，以揭示其完整细节并赋予其动态扭曲和逼真的外观。
TLDR： 我们将意图解耦的思想与自动化的对比学习相结合，通过学习包含全局信号的解耦意图特征和自适应的图掩码增强模块，来提供有效的自监督信号，以提高推荐算法的性能。
作者喻超，加拿大滑铁卢大学在读博士，主要研究方向：基于机器学习的模型预测控制技术，及其在车辆动力学、自动驾驶规划和控制领域的应用，硕士毕业于上海交通大学，拥有8年电动汽车控制系统开发工作经验，曾担任上汽通用汽车电气化控制架构开发经理，美国通用汽车高级控制系统工程师。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
