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整套代码用到了FreeRTOS,但任务划分很讲究——把PWM生成、保护检测这些高实时性的放在裸机循环里,而通讯、显示这些丢到RTOS任务中。原理图上有个细节:DCBUS电容并了三个不同材质的电容——电解电容扛大容量,CBB吸收高频,陶瓷电容处理尖峰。原理图上那个LM393比较器不是白给的,配合STM32的刹车功能,响应时间控制在3us内。风扇智能控制,提供过流、过压、短路、过温等全方位保护。STM

基于强化学习的车间调度,dqn,ppo在当今制造业追求高效、智能生产的大背景下,车间调度这一古老而又关键的问题,正借助强化学习的力量焕发出新的活力。今天,咱们就来深入探讨一下基于强化学习的车间调度,重点聚焦深度 Q 网络(DQN)和近端策略优化算法(PPO)在其中的应用。

构建了基于合作博弈多产消者电能共享模型,在社区微网储能装置的约束下进行P2P电能交易,以社会福利最大化为目标函数,构建了P2P交易模型,并通过ADMM法进行交替求解,通过纳什谈判法计算多产消者的合作剩余。构建了基于合作博弈多产消者电能共享模型,在社区微网储能装置的约束下进行P2P电能交易,以社会福利最大化为目标函数,构建了P2P交易模型,并通过ADMM法进行交替求解,通过纳什谈判法计算多产消者的合

基于强化学习的车间调度,dqn,ppo在当今制造业追求高效、智能生产的大背景下,车间调度这一古老而又关键的问题,正借助强化学习的力量焕发出新的活力。今天,咱们就来深入探讨一下基于强化学习的车间调度,重点聚焦深度 Q 网络(DQN)和近端策略优化算法(PPO)在其中的应用。

Matlab环境下实测有效,先看效果:红色是全局路径,蓝色轨迹实时扭得跟贪吃蛇似的绕过突发障碍。完整代码已打包,评论区自取,调参时记得备够咖啡——别问我怎么知道的。最后说个压箱底的技巧:在RRT*的Cost计算里加入方向权重,能让全局路径更贴近DWA的运动特性。:全局路径每5秒要重新生成一次,但别在DWA执行中途打断,否则会出现路径抽搐。这么一调,全局路径自然就带弧度了,DWA执行起来更顺滑,实测

基于大语言模型的低碳电力市场发展应用前景(LLM示例课题)这篇文章探讨了在“双碳”目标背景下,低碳电力市场面临的机遇与挑战文章的核心是探讨大语言模型(LLMs),如GPT-3、BERT等,在低碳电力市场中的潜在应用,包括电源结构调整、电力需求预测、风险预警等方面文章的亮点在于,LLMs能够通过提示语设计、微调和语义嵌入等技术,有效适应电力领域的专业化需求特别是,LLMs在处理电力系统中的复杂性、非

MATLAB仿真Gough-Stewart并联机器人斯图尔特6自由度并联机器人逆运动学仿真 动力学控制pid控制1.搭建了六自由度Stewart并联机器人simulink/simscape仿真模型2.建立了逆向运动学仿真 输入位置和姿态求解各个杆长3.运用pid控制器进行动力学跟踪控制使用MATLAB进行了Gough-Stewart并联机器人的仿真。首先,我搭建了一个六自由度的Stewart并联机

纯verilog逻辑udp,arp,imcp千兆网万兆网,支持各种fpga 平台送仿真文件搞FPGA的兄弟应该都懂,直接拿现成IP核搭网络模块虽然省事,但总感觉少了点硬核操作的快乐。最近在Xilinx和Intel全家桶上折腾了一波纯Verilog实现的UDP/ARP/ICMP协议栈,支持千兆万兆切换,代码全开源还带仿真套餐,今天给大伙唠唠实现细节。

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本系统基于经典的8051架构单片机,融合了红外寻迹、超声波避障与基础运动控制三大核心功能模块,构成一套具备环境感知与自主导航能力的智能扫地小车原型。系统以低成本、高可靠性为设计原则,适用于教学演示、小型机器人竞赛及智能家居清洁设备的初级开发验证。基于51单片机的扫地小车,扫地机器人设计。有原理图,程序代码,原文。可做实物。主要功能有寻迹避障,来回清扫功能,往返清扫功能。








