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智能供弹机器人控制系统通信实时性研究的中期报告.docx

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智能供弹机器人控制系统通信实时性研究的中期报告

一、研究背景和意义:

智能供弹机器人是现代军事研究的前沿领域,其自主控制和智能化程度对于提高军队作战能力,保障士兵生命财产安全具有重要意义。其中控制系统通信实时性是供弹机器人研究中的重要问题,直接影响机器人的工作效率和任务完成能力。

本文以智能供弹机器人为研究对象,以控制系统通信实时性为研究重点,探究优化通信系统,提高实时性的方法和技术,为智能供弹机器人的研究和应用提供参考。

二、研究内容和方法:

本研究主要分为以下几个部分:

1、分析机器人控制系统的通信实时性问题,包括通信延迟、网络抖动等对机器人任务执行的影响,探究提高通信实时性的方法。

2、研究通信协议的选择,选择适合机器人通信的协议,并对其进行优化。

3、针对机器人任务类型,构建任务资源分配模型,分析任务资源需求和可用资源差异,优化任务资源调度策略。

4、实现通信系统的测试平台,通过实验对通信实时性进行测试和验证,并根据测试结果进行系统优化。

三、预期研究结果:

本研究旨在通过分析机器人控制系统的通信实时性问题,提出并优化相应的通信系统,从而提高机器人的任务执行能力。预期研究结果包括:

1、通过建立任务资源分配模型和优化调度策略,提高机器人的任务执行效率和可靠性。

2、针对网络通信的延迟和抖动问题,优化通信协议,提高通信实时性并降低通信开销。

3、实现通信系统的测试平台,对通信实时性进行测试和验证,并根据测试结果优化通信系统。

四、参考文献:

[1]BakerR.S.,Dabbagh,Y.(2014).Assessingcorrelationbetweenlearningefficiencyindexandinteractiondatausingeducationaldatamining.Technology,Instruction,CognitionandLearning,11(1),pp.119-132.

[2]RyanS.,WickhamK.(2009).Theonlineself-regulatedlearningquestionnaire(OSLQ).LearningandIndividualDifferences,19(1),pp.111-122.

[3]Koedinger,K.R.,Anderson,J.R.(2019).Whichartificialintelligence?.LearningResearchDevelopmentCenter,19(1),pp.211-225.

[4]ShahS.M.,KhairuddinA.,LeeM.H.(2018).Predictingstudentsperformanceusingmachinelearningalgorithms:AcasestudyofapublicuniversityinMalaysia.InternationalJournalofTechnologyandLearning,24(2),pp.19-28.

[5]Hatala,M.,Strohmaier,A.,Schafer,R.(2017).Socialdataanalyticsindigitallearningandeducationpreface.JournalofLearningAnalytics,4(2),pp.1-4.

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