增量式PID算法,在移动机器人定位系统中,如何提升的定位精度?

增量式PID定位校准流程:由于外部环境因素的影响,机器人初步定位不能达到预期的定位精度,所以需要局部调整位置坐标。首先机器人完成对目标位置的初步定位后,通过将陀螺仪和激光测距模块采集到当前位置坐标信息,传递给增量式PID控制器,以此输出PWM脉冲信号实现对步进电机的闭环控制,直到机器人达到定位精度要求。其闭环控制...

清华校友用AI破解162个高数定理,智能体LeanAgent攻克困扰陶哲轩难题

灾难性遗忘恢复力(CFR):这个指标捕捉了LeanAgentAI智能体在其最弱任务上,相对于其最佳表现保持性能的能力,这在存在多样化数学领域的情况下至关重要。增量可塑性(IP):IP提供了比总体措施更细粒度的可塑性视图,并对任务顺序敏感,这在定理证明的终身学习中特别相关。综合得分:目前应该还没有广泛建立的综合指标能够...

大盘点 | 自动驾驶中的规划控制概述

与最优控制公式类似,成本函数表示由阶段成本(stagecost)L(x,y,u)和终端成本(terminalcost)F(x)组成的性能目标。其中t是离散时间索引。向量v(h|t)表示基于直到t的信息、以时间t做参考在h时间步长预测的v值。在上面f(x,u)和h(x,u)表示的系统动力学离散时间模型中,x∈Rn是系统的状态,u∈Rm...

脑启发的ANN学习机制综述

其中y是真实输出,y’是网络输出。在这种情况下,我们将最小化平方误差,但可以很好地优化任何平滑和可微分的损失函数。接下来,我们使用链式法则来计算相对于网络权重的损失。设wl是层l中的神经元I和层l+1中的神经元j之间的权重,并且设al是层l中的神经元I的激活。然后,损失相对于权重的梯度由下式给出:其...

挑战Transformer的Mamba是什么来头?作者博士论文理清SSM进化路径

Transformers因其处理长程依赖关系的能力和可并行性而获得巨大成功,但在序列长度上存在二次扩展问题。另一个最新的模型系列是神经微分方程(NDE),这是一种有理论基础的数学模型,理论上可以解决连续时间问题和长期依赖关系,但效率非常低。这些问题显示了深度序列模型面临的三大挑战。

从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)

通过计算图和自动微分的结合,可以有效地计算复杂神经网络中大量参数的梯度,从而实现模型的训练和优化(www.e993.com)2024年11月22日。1.数值与解析微分1.1.数值微分导数是函数图像在某一点处的斜率,也就是纵坐标增量(Δy)和横坐标增量(Δx)在Δx->0时的比值。微分是指函数图像在某一点处的切线在横坐标取得增量Δx以后,纵坐标取得的增...

当x=1时,计算y=2x^2+x+1的增量和微分

当x=1时，计算y=2x^2+x+1的增量和微分。主要内容：本文介绍二次函数y=2x^2+x+1在x=1时，自变量增量△x分别在1、0.1、0.01情形下增量和微分得计算步骤。解：y=2x^2+x+1,方程两边同时求微分，得：dy=(4x+1)dx,此时函数的增量△y为：△y=2(x+△x)^2+1(x+△x)+1-(2x^2+x+1),即：...

图神经常微分方程,如何让 GNN 在连续深度域上大显身手?

三、图神经常微分方程图神经常微分方程(GDE)定义如下:GDE的一般公式其中,H是节点特征矩阵。上式中定义了函数F参数化的H的向量场,其中函数F可以是任意已知的图神经网络(GNN)层。换句话说,F利用图G节点的连接信息及其节点特征来描述H在S中的变化过程。其中,S是模型的深度域;不同于...

导数和极限的关系

导数定义为:当自变量的增量趋于零时,因变量的增量与自变量的增量之商的极限。在一个函数存在导数时,称这个函数可导或者可微分。可导的函数一定连续。不连续的函数一定不可导。因此导数也是一种极限。导数:当函数y=f(x)的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时,函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于...

基于STM32的智能物流机器人

在接收到目标物品的相对坐标x、y、z后,先通过正运动学由当前关节角度计算出当前末端执行器的坐标,然后再加上物品的相对坐标,就可得到目标物品的绝对坐标X、Y、Z。通过逆运动学将目标绝对坐标位置转换为目标关节角度,利用增量式PID完成对机械臂的控制输出。