写在前面首先这里写的都是参考的CONTROL SYSTEM DESIGN GUIDE里面的位置控制环。做机器人（小车、无人机等）的位置控制时，都可以参考这里面的控制设计，书里面还附有调节参数的一些方法。P/PI控制环实际上P/PI控制的第一环P是要根据位置误差生成出当前的目标速度，然后PI根据速度误差生成出目标加速度，最后再根据机器人具体的动力学模型将目标加速度转换为具体的控制参数。一个典型的P/
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2023-12-31 15:12:18
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文章概述：将神经网络和模糊控制理论应用于水下机器人的运动规划和控制中，提出了能够实现自学习、自调整的规划算法，基于预测模糊控制进行水下机器人控制的方法。 正文： 水下机器人的运动控制系统，必须要考虑非线性流体动力学和以潮汐为代表的环境的变化。由于水下环境复杂，传统的PID控制一是参数的确定比较困难，二是当环境发生变化是，很难仍旧保持良好的控制性能。将神经网络应用于
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2023-08-13 16:56:06
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省去介绍TensorFlow，在这个部分我们想要实现使用神经网络来确定一个移动目标的位置，然后实现控制四轴飞行器来跟随目标。简要的介绍神经网络，内容大部分不是来自于Udacity课程，而是来自于《Tensorflow实战Google深度学习框架》（ps.这本书个人强推，我的深度学习入门书籍。），其中内容有部分增改。关于神经网络的介绍，相信很多大佬已经解释的很清楚了。下面重点记录理论部分，前面大部分
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2023-10-10 15:26:46
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基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统制作问答聊天数据集、RNN神经网络搭建、seq2seq模型训练、智能聊天。经过实验，确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应，且回复可以模仿朋友的语气风格。关键词: RNN神经网络； seq2seq模型； 聊天机器人；TensorFlow；一、设计目标1.掌握聊天机器人系统原理； 2.掌握循环神经网络（RNN）原理；&nbs
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2024-01-11 21:50:50
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1、计算机神经网络控制系统能干嘛？具有模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的神经网络计算机，可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。神经电脑除有许多处理器外，还有类似神经的节点，每个节点与许多点相连。若把每一步运算分配给每台微处理器，它们同时运算，其信息处理速度和智能会大大提高。神经电子计算机的信息不是存在存储器中，而是存储
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2023-08-11 08:41:50
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很多机器人的研究目标很多是模拟人的智能，所以研究人的控制系统，对于机器人有很大的借鉴意义。人体的神经系统由大脑、小脑、脑干、脊髓、神经元等共同构成，复杂而又完善。人体神经系统包括中枢神经系统和周围神经系统。中枢神经系统由脑和脊髓组成，是人体神经系统的最主体部分。周围神经系统是从脑和脊髓发出的分布到全身各处的神经。无数的神经元存在于神经系统各处，构成神经网络。中枢神经网络负责运动控制，主
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2023-12-18 23:44:49
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基于神经网络补偿的机器人滑模变结构控制李文波，王耀南【摘要】针对机器人控制系统中存在的建模误差和不确定性干扰，提出了基于神经网络补偿的滑模变结构控制。该方法采用双幂次快速终端滑模控制使得系统能在有限时间内快速达到滑模面和平衡点，采用径向基函数神经网络自适应地补偿建模误差和不确定干扰，并通过李雅普诺夫直接法设计权值更新率，确保了系统的全局稳定性，有效抑制了抖震。对两关节机器人的仿真结果表明了该方法的
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2024-04-29 19:43:51
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基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统本设计研究智能聊天机器人技术，基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统，系统将由以下几个部分构成：制作问答聊天数据集、RNN 神经网络搭建、seq2seq 模型训练、智能聊天。经过实验，确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应，且回复可以模仿朋友的语气风格。 关键词: RNN 神经网络； seq2seq 模型； 聊天机器人；TensorFl
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2023-12-25 05:52:02
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人工智能 Java 坦克机器人系列: 神经网络，下部Robocode 中团队作战是很复杂的应用，如何在多变的环境下找到自己想要的目标是团队作战的关键。本文将用贝叶斯网络来实现团队作战的目标的选择，贝叶斯网络是人工智能中机器学习的一种方法，它并不属于神经网络范围。由于本文不仅介绍了贝叶斯网络的应用，同样涉及到神经网络公共包的应用、Robocode 中使用神经网络的例子机器人分析，最后还介绍了 AI-
目录1. 卷积神经网络的应用2. 卷积神经网络学到了什么3. 图像风格转换-V13.1 内容特征&风格特征3.2 优劣4. 图像风格转换-V24.1 图像风格转换 V1和V2的异同（1）V1和V2的不同（2）V1和V2的相同4.2 图像风格转换V2的网络细节（1）不使用pooling层，使用strided和fractionally strided卷积来做downsampling 和 ups
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2024-02-16 09:38:09
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“机器人是否具有意识”这个问题一直是人们所争论的焦点之一，而在这其中，人工神经网络担当着不小的责任。
机器人、语音识别、人脸识别、自动驾驶……随着科技的发展，我们的身边正被人工智能所包围。与此同时，关于“机器人是否会有意识”的话题也渐渐受到人们的关注，一部分人认为未来的机器人将会拥有自我意识，还有一部分人则认为这是一个难以完成的任务。
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2023-08-28 19:31:23
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传统神经网络与递归神经网络对比传统神经网络递...
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2019-07-08 13:06:00
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传统神经网络与递归神经网络对比传统神经网络递...
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2019-07-08 13:06:00
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传统神经网络与递归神经网络对比传统神经网络递归神经网络等价于RNN网络细节xt表示第t=1,2,3…step的inputst为隐藏层的第t step的state，它是网络的记忆单元st=f(Uxt+Wst-1)，其中f一般是非线性的激活函数ot是第t step的output，如下个单词的向量表示softmax(Vst)RNN的反向传播RNN升级LSTMC：控制参数...
原创
2021-08-10 10:27:44
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传统神经网络与递归神经网络对比
传统神经网络
递归神经网络
等价于
RNN网络细节 xt表示第t=1,2,3…step的input st为隐藏层的第t step的state，它是网络的记忆单元 st=f(Uxt+Wst-1)，其中f一般是非线性的激活函数 ot是第t step的output，如下个单词的向量表示softmax(Vst)
RNN的反向传播
RNN升级LS
原创
2022-03-24 11:52:32
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某中心正在测试两种基于神经网络的客服系统，一种能自动处理常见请求，另一种辅助人工客服响应。新系统在自动化率指标上显著优于传统规则系统，采用模板排序器和生成模型，结合对话上下文和用户档案信息进行智能响应。
2021，SN Computer Science，A Contemporary Survey of Multimodal Presentation Attack Detection Techniques: Challenges and Opportunities摘要：生物特征识别是一个广泛而动态的研究领域，但该领域的主要问题是欺骗攻击或表示攻击“用假的生物特征代替原始用户的真实生物特征样本”。活性
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2023-10-24 10:38:59
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今天在查资料的时候无意间发现了一个很有意思的基于浏览器端运行的神经网络可视化应用，可以对网络从输入端到输出端的每一层进行可视化的展示，关键还是3D立体的展示方式，着实很惊艳。 地址首页在这里，截图如下所示： 左侧罗列了当前提供的模型信息：
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2023-12-01 14:00:35
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文章目录一、常用传感器及其原理1.位置传感器2.编码器3.传输时间测量（磁反射）型位移传感器4.速度传感器5.力和压力传感器6.力矩传感器7.可见光和红外传感器8.接触和触觉传感器9.接近觉传感器10.测距仪11.嗅觉传感器12.味觉传感器13.视觉系统 一、常用传感器及其原理1.位置传感器（1）电位器 电位器通过电阻把位置信息转化为随位置变化的电压。示意图和公式如下 电位器通常用来作为内部反馈
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2024-02-24 00:18:55
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仿pioneer3at的机器人，缺点当负载过大时，会产生跳齿等问题，效果一般电机使用的是富兴公司的伺服电机 控制参考：步进电机与ros通信，做的can与stm32通信，进行轮速的设定和位置的反馈，对反馈的编码值进行处理，得到移动平台的位置姿态，通过STM32的串口反馈给ros.加了遥控器遥控程序可参考https://www.ncnynl.com/archives/201703
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2024-06-14 08:38:07
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