雾计算使能的移动机器人编队跟随研究与设计

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多机器人系统中的跟随控制一直是研究热点,新兴的雾/边缘计算技术为机器人系统设计提供了新思路。本文提出无需全局定位信息的机器人编队控制方案,在系统实现上引入雾计算技术,卸载机器人计算任务。雾计算节点提供无线网络接入,运行跟随控制程序。跟随控制方案中,利用领航者航速信息计算期望跟随轨迹;通过视觉测量方法得到实时跟踪误差;采用航速重放和PD型迭代学习控制相结合的方法实现轨迹跟踪控制。原型实验表明,雾节点提供的网络可以满足实时控制需求,跟随控制程序的卸载降低了机器人本地算力要求,并节约了25%的计算能耗。3
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由于半导体产业的设计和外包代工制造全球化趋势,使得集成电路容易受到硬件木马造成的严峻威胁。基于电路退化模型等的隐秘硬件木马通常将恶意行为隐藏在正常的芯片行为中,从而难以被传统的测试和验证方法发现。建立一个高效的机器学习框架,利用指令级侧信道功耗特征对无木马和插入木马的芯片电路进行分类。算法模型采用不同的指令和木马构造提取的特征向量集。为评估检测方法性能,在Altera StratixⅡFPGA中实现基于MC8051微控制器的基准电路,并详细分析在有监督和无监督模式下的5种机器学习算法模型。测试结果表明,综
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模拟飞秒涡旋光在空气中成丝产生涡旋3次谐波的过程。研究初始基频波的扰动分布和峰值功率对双色涡旋光演化的影响。对于具有对称扰动分布的初始基频波,双色涡旋不受初始峰值功率影响,能够在成丝过程中保持环形强度分布。但是,在高峰值功率情况下,涡旋的螺旋相位分布受到多丝的影响,多丝引起的相位积累效应破坏了双色涡旋的螺旋相位分布。对于具有不对称扰动的初始基频波,当形成多细丝时,双色涡旋的空间环形分布和螺旋相位分布都会被破坏。
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基于2018年夏季在古尔班通古特沙漠南缘采用波文比系统实测的气象及能量资料,分析该区不同天气条件下梭梭群落能量特征及能量分配的日变化特征。结果表明:1)该区夏季晴天和多云天各能量曲线变化趋势基本一致,呈单峰型,土壤热通量最小,晴天和多云天感热略高于潜热;阴天能量传输以感热为主;雨天整体热通量最小,且各能量曲线呈多峰形变化,能量传输以潜热为主。2)白天,波文比值雨天最小,且小于1,晴天、多云天、阴天依次增大,且大于1;夜间,晴天、阴天、多云天、雨天的波文比值依次增大,均小于1。3)不同天气条件下能量分配曲线