VSVPWM_BALANCE.zip下载

weixin_39820780 2023-11-18 23:00:27

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内容概要：本文全面介绍了在Linux环境下开发移动机器人控制系统及路径识别的关键技术和流程，涵盖理论背景与工程实践，旨在使读者深入理解和掌握这一领域的知识。具体来说，首先阐述了机器人控制系统的基本概念及其在不同行业内的应用场景，如工业制造和服务型机器人的广泛应用。重点介绍了ROS平台作为机器人程序开发的主要载体，在传感器数据处理、路径规划以及控制算法的设计等方面的作用。接下来详细解释了图像处理技术和A*算法等路径识别方式的工作机制，并展示了基于摄像头采集图像进行简单黑线跟随的例子，同时加入了平滑路径中心点的技术，使得即使存在外部干扰因素仍能保持较好的识别效果。另外，还涉及了PID控制器的应用，以确保机器人能够精确沿着既定轨迹行驶，并且探讨了利用SLAM技术和深度强化学习来优化整个系统的可行性。此外，最后的部分则针对可能出现的问题提供了调试技巧和支持资料查询的方式。适合人群：具备一定机器人基础知识和技术储备的学生或者从事自动化设备研制的专业技术人员。使用场景及目标：①学习如何建立自己的移动机器人项目，包括但不限于软硬件选型和集成；②熟练运用ROS构建复杂的任务规划系统和高效的感知决策

内容概要：本文提出了一种新的深度联合源信道编码（deep JSCC）方法，用于端到端无线高保真图像语义传输。传统deep JSCC系统通常采用如PSNR或MS-SSIM的传统失真度量进行优化，在低带宽情况下这些度量失效。为此，本文引入了对抗损失和感知损失，使模型能够捕捉全局语义信息和局部纹理特征，从而在低带宽条件下重建更接近人眼视觉质量的图像。文中详细介绍了系统的架构与训练方法，展示了与现有编码传输方案对比时的优势，并进行了广泛的实验评估与用户研究验证其有效性。结果表明，相比最新工程化的图像编码传输方案和其他现有的deep JSCC方法，新方法可以节省约50%的无线通道带宽成本。适合人群：对计算机视觉、通信理论有兴趣的研究者和技术爱好者，尤其是从事无线通信和深度学习交叉领域的科研工作者。使用场景及目标：适用于希望利用深度学习改进无线网络性能的项目，特别是在提升视觉内容质量和减少所需带宽资源的应用场景。其他说明：文中所提出的新型deep JSCC模型不仅实现了更高的人工观感质量，同时也降低了通信链路所需的带宽消耗。这将对未来更加高效的图像数据传输提供重要指导和支持。

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