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
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
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。
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：
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
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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？
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。
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
在计算机科学领域中，算法的设计和实现是非常重要的。而在大量的算法中，Chameleon算法以其独特的特点和应用广泛受到了研究者们的关注。本文将围绕Chameleon算法的C语言实现及其代码解析展开，通过具体的示例来解释其原理和应用。
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。
最近在学习PID算法，在了解了算法的套路以后，就要进行实验。如何用C语言实现呢？在网络搜索发现了一篇很好的博客，不过里面的数据又臭又长。在这里转载过来，重下新整理了一下。（原文链接）整理中发现，原文参考的博文已无法访问
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。
公众号的老观众们应该会记得，在去年这个时候我们公众号发布了有关自适应大领域搜索算法（adaptive large neighborhood search）的相关系列教程，有关传送门如下：
人员聚众监控视频分析检测系统通过python+yolov5深度网络模型技术，人员聚众监控视频分析检测算法对现场监控画面中人员异常聚众时，不需人为干预人员聚众监控视频分析检测算法提醒后台值班人员及时去处理、避免发生更大的不可控的局面。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
找出训练好的深度神经网络(DNN)的计算冗余部分是剪枝算法要解决的关键问题。许多算法都试图通过引入各种评估方法来预测修剪后的子网的模型性能 。在这个工作中，我们提出了一种称为EagleEye的剪枝方法，其中使用了一个基于自适应批归一化adaptive batch normalization 的简单而有效的评估组件，以揭示不同的修剪DNN结构与其最终确定精度之间的强相关性。这种强相关性使我们能够以最高的潜在准确率快速发现修剪后的候选对象，而无需实际对它们进行微调。该模块对一些已有的剪枝算法也具有通用性，便于插件化和改进。在我们的实验中，EagleEye获得了比所有研究的剪枝算法都要好的剪枝性能。具体而言，要修剪MobileNet V1和ResNet-50，EagleEye的性能要比所有比较方法高出 3.8 ％ 3.8％ 3.8％。即使在更具挑战性的修剪MobileNet V1紧凑模型的实验中，EagleEye修剪了50％的操作（FLOP），可达到70.9％的精度。所有精度结果均为Top-1 ImageNet分类精度。
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) …
查看进程使用gc情况: jstat -gc 16969<pid> 5000(打印时间间隔)
Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images In Proc. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2008
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
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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、
控制目的： 控制的根本目的就是要使控制对象当前的状态值与用户的设定值相同（最大限度的接近）。
当今的闭环自动控制技术都是基于反馈的概念以减少不确定性。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关键的是被控变量的实际值，与期望值相比较，用这个偏差来纠正系统的响应，执行调节控制。在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。
根据所得的公式可以发现，当T是一个恒定的，然后A、B、C都将是一个可以确定的值，这时只需要计算出ek、ek-1和ek-2三次的偏差值，就可以算出最后需要的控制量。
最近两天在考虑一般控制算法的C语言实现问题，发现网络上尚没有一套完整的比较体系的讲解。于是总结了几天，整理一套思路分享给大家。
作者：Haotian Wang，Xiaolong Zhou，Jianyong Li，Zhilun Yang，Linlin Cao
原文：https://blog.csdn.net/qq_45152498/article/details/124296963
由于负载的多样性，很难开发一个能够适用于各种负载的软件缓存管理策略。在本论文中，我们调研了一种用于软件缓存管理框架的自适应机制，通过调节参数来调节负载的最常(访问) vs 最近(访问)的缓存比例。最终目标是通过自动调节参数来获得最佳性能(而无需人工介入)。我们针对该问题研究了两种方案：爬山解决方案和基于指示器的解决方案。在爬山解决方案中，通过不断配置系统来获得最佳配置。在指示器方案中，我们评估了最常(访问) vs 最近(访问)对系统的影响，并根据单一变量调节参数。
算法：自适应阈值处理是使用变化的阈值对图像的阈值处理。自适应阈值处理的方式通过计算每个像素点周围临近区域的加权平均值获得阈值，并使用该阈值对当前像素点进行处理。与普通的阈值处理方法相比，自适应阈值处理能够更好地处理明暗差异较大的图像，保留更多的图像细节信息。
本文主要针对多场景建模提出的相关方法，通常我们是通过专家只是或者业务策略手动进行分组分场景，通过专家知识来分组可能会忽略数据底层的分布，针对这个问题，本文提出自适应分布学习ADL：一个由聚类过程和分类过程组成的端到端框架。
我们的要求很简单，可以先不用考虑性能问题。实现功能即可，回头分析了面试的情况，结果使我大吃一惊。
PID算法是一种具有预见性的控制算法，其核心思想是： 1>. PID算法不但考虑控制对象的当前状态值（现在状态），而且还考虑控制对象过去一段时间的状态值（历史状态）和最近一段时间的状态值变化（预期）,由这3方面共同决定当前的输出控制信号； 2>.PID控制算法的运算结果是一个数，利用这个数来控制被控对象在多种工作状态（比如加热器的多种功率，阀门的多种开度等）工作，一般输出形式为PWM，基本上满足了按需输出控制信号，根据情况随时改变输出的目的。
论文: Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection
随着人口老龄化的到来和人民对提升生活品质的需要， 人们对在现实生活场景中取代人力的服务机器人有着迫切的需要。 同时， 机电、 自动控制、 计算机、 传感器等技术的发展也为制造服务机器人提供了技术支持。 扫地机器人是服务机器人中技术最成熟和最为广泛使用的机器人。 它可以自动的在室内行走， 通过刷扫和吸尘将地面上的碎屑吸收进垃圾收集装置中， 完成清洁地面的任务，有效的减少了人们清洁地面这种简单重复的家务劳动， 节约了劳动力， 提高了生活品质。 对于许多忙于工作和生的人来说，扫地机器人已经成为家庭必备的产品。
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：
随着科技的发展，未来教育正迎来巨大的变革，其中自适应学习和机器辅助教学是引领未来教育的重要趋势。本项目旨在借助机器学习技术，构建自适应学习系统，同时探索机器辅助教学在不同学科和年龄段的应用。
由于语音特征的特别，我们很难在机器学习入门的文章中看到关于语音的案例或者实验，本文主要介绍说话人识别的大体流程与原理，不在具体的细节公式上做过多讨论（因为实在是太复杂了）。
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
3月份，中国科学院深圳先进技术研究院（简称“深圳先进院”）脑认知与脑疾病研究所脑图谱中心蔚鹏飞研究员团队（以下简称“脑所团队”）开发出用于自由移动小动物的超微型易兼容眼动追踪系统。相关研究成果以“An Easily Compatible Eye Tracking System for Free-moving Small Animals”为题发表在Neuroscience Bulletin期刊上。
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