LQG主动悬架控制

8.11压力测量XPT2046能有效处理触摸压力。为了区分笔和手指触摸，必须进行压力测量。一般情况下，采用8位分辨率模式足以满足性能要求（但以下计算采用12位分辨率模式）。有多种方法可以实现此测量。第一种方法需要知道X面板的电阻和X位置的测量值，以及两个附加面板之间的测量值（Z1和Z2），如图8所示。触摸电阻可通过公式（3）计算：R触摸 = RX面板 · (1 - Z / ZX位置)。第二种方法需要测量X和Y面板的电阻、X和Y的位置，以及Z1的位置。触摸电阻可通过公式（4）计算：R触摸 = 1 / 4096 * (1 - Y / Y位置)。图13展示了压力测量模块的数字接口，XPT2046使用串行接口，通信时序如图9所示。完整的转换需要24个串行同步时钟周期完成。

相机属性控制器 (cam_attr_controller) 该项目提供一个主动相机控制器，用于控制相机的曝光时间和增益。项目包含图像合成、指标评估和控制三个模块，并提供 Matlab 和 C/C++ 代码实现。 代码实现 代码需配合相机驱动程序使用，示例代码中使用了 Bluefox 相机驱动程序。 实验中使用了由三个 Bluefox 相机组成的传感器装置。 参考文献 该项目基于以下论文： Joowan Kim, Younggun Cho and Ayoung Kim, Proactive Camera Attribute Control Using Bayesian Optimization for Illumination-Resilient Visual Navigation. IEEE Transactions on Robotics, 2020.

在研究LQG主动悬架控制过程中，学习了Matlab的基本使用方法和Simulink的仿真过程。该过程对于理解LQG主动悬架控制的应用至关重要，能够有效提高悬架系统的动态响应性和舒适性。 希望通过本帖能够帮助大家更好地理解该控制方法，同时提供一个讨论和学习的平台。 :victory: ——车行南粤的小明哥~新浪围脖

汽车的7自由度模型通常用于设计悬架系统。在1/4悬架中，包括簧上部分和簧下部分的垂直运动，而半车悬架则是4自由度模型。整车的7自由度模型考虑了车身的Z轴上下运动以及沿X轴和Y轴的转动。空间刚体的6个自由度中的其他3个与悬架系统无关，因此未被考虑。总结来说，汽车悬架系统涵盖了车身的3个自由度和悬架系统的4个自由度，共计7个自由度。

条件检测在主动数据库系统中是至关重要的技术之一，涉及动态、多重和交叉条件的复杂性。交叉条件指的是条件之间可以互相覆盖，某些子条件可能属于多个主条件。因此，高效地评估条件是系统的关键目标。

这几天我仿制了一个基于Matlab Simulink的主动滤波器模型，觉得效果不错，现在分享给大家。

近年来，基于主动数据选择的半监督聚类技术成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。该技术通过利用少量标签数据，显著提高了聚类精度。然而，现有的半监督聚类算法在处理大规模数据时仍面临挑战。

Matlab中的主动轮廓模型是一种用于图像分割的算法，根据图像的特定特征和边界识别过程。这些代码提供了关于如何实现和优化该模型的详细说明。

半监督聚类技术近年来在数据挖掘和机器学习领域备受关注，尤其是在利用少量标签数据获得高精度聚类方面。然而，现有算法在处理极少标签和多密度不平衡数据集时的表现有限。基于主动学习技术改进了聚类算法，通过最小生成树聚类结合主动学习思想，选取信息丰富的数据点作为标签，并采用类KNN方法传播类标签。实验结果表明，新算法在UCI标准数据集和模拟数据集上展现出更高的聚类精度和稳定性。

高斯过程模拟器(GPE)是一种复制计算要求高的模型训练运行的机器学习方法。在贝叶斯推理背景下，构建这样的代理非常具有挑战性。提供了贝叶斯主动学习(BAL)在伴随贝叶斯主动学习(BAL)框架下对GPE进行的全面贝叶斯观点。我们介绍了三种BAL策略，它们利用信息论自适应地确定GPE的训练集。BAL-GPE Matlab工具箱通过贝叶斯推理和BAL策略，提供了对GPE的全面贝叶斯视角。作者：谢尔盖