Mathematical Control Theory

DRLND-project-2 该存储库包含项目2的实现。 项目详情 到达者 该项目实现了PPO，用于解决Unity环境中的连续控制问题-使机械臂跟随旋转的航点-在具有20个代理的变体版本上。 最终执行记录： 当手臂末端位于目标球体内/目标航路点的固定范围内时，每个代理随时间累积的奖励。 代理的目标是遵循路标。 对于每个代理，状态空间具有33个维度，而动作空间具有4个连续维度。 该任务是情节性的，当特工在100个连续情节中获得+30的平均分数时，该任务被认为已解决。 履带式 该项目的可选/额外/挑战部分是控制爬虫。 在面对正确方向和该方向的速度时，每个四脚实体尝试遵循目标目标时，每个代理随时间累积的奖励。 该环境具有12个代理，每个代理以129维观察状态，并以20维控制动作。 该环境基于。 入门 依存关系 可以根据依赖关系来设置此项目的依赖关系。 以下说明将引导您逐步设置该

该书于2008年由springer出版。是基于matlab实现的模型预测控制，里面的例子采用matlab编程，并介绍实际工程例子。

Lobot Servo Control setup.exe

基于FPGA的掌静脉采集系统设计

共三部分：清晰非扫描电子原版,Author(s): Richard C Dorf, Robert H. Bishop

控制流图 Java中的控制流图模型 作者 佩纳安东尼 布朗丁·尼古拉斯 巴登·杰里米 编译 mvn compile 执行 mvn exec:java or mvn exec:java -Dexec.mainClass="fr.univnantes.controlflowgraph.App" 添加为库 检索项目 git clone https://github.com/masterALMA2016/control-flow-graph.git 在 control-flow-graph 根目录（pom.xml 文件所在）中执行这些命令 mvn package mvn install or mvn install:install-file -Dfile=target/controlflowgraph-1.0.jar -DgroupId=fr.univnantes.controlflowg

Robot Manipulator Control Theory and Practice - Frank L.Lewi 伺服系统 机器人 控制器 运动控制

在本文中，我们考虑了为连续时间非线性系统开发控制器的问题，其中控制该系统的方程式未知。 利用这些测量结果，提出了两个新的在线方案，这些方案通过两个基于自适应动态编程（ADP）的新实现方案来合成控制器，而无需为系统构建或假设系统模型。 为了避免对系统的先验知识的需求，引入了预补偿器以构造增强系统。 通过自适应动态规划求解相应的Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程，该方程由最小二乘技术，神经网络逼近器和策略迭代（PI）算法组成。 我们方法的主要思想是通过最小二乘技术对状态，状态导数和输入信息进行采样以更新神经网络的权重。 更新过程是在PI框架中实现的。 本文提出了两种新的实现方案。 最后，给出了几个例子来说明我们的方案的有效性。 （C）2014 ISA。 由Elsevier Ltd.出版。保留所有权利。

面向大气和海洋科学家的Python 该存储库包含有关在大气和海洋科学中使用python（和git）的单日研讨会的课程材料： : 该课程材料由根据在2014-2017年于澳大利亚气象和海洋学会（AMOS）召开的年度会议上教授通用软件木工研讨会的经验编写。 该课程资料已用于以下讲习班和大学课程： 3月 2月 2020年10月 2月 6月 2019年5月 不断变化的全球环境，卧龙岗大学大学本科三年级，2018年第2学期 ，2018年8月 2月的2月 在美国气象学会2020年年会的Python座谈会上，对课程材料的发展和未来计划进行了概述（请参见）。 教师社区 在过去的几年中，诸如生态学和