摘要:自动驾驶汽车(AV)的路径跟踪控制性能至关重要地取决于建模选择和随后的系统识别更新。传统上,汽车工程已经建立在增加白色和灰色框模型以及系统识别的忠诚度之后。尽管这些模型具有解释性,但它们会遭受建模不准确,非线性和参数变化的困扰。在另一端,端到端的黑框方法(例如行为克隆和增强学习)提供了提高的适应性,但以解释性,可推广性和SIM2REAL间隙为代价。在这方面,诸如Koopman扩展动态模式分解(KEDMD)之类的混合数据驱动技术可以通过选择“提升功能”来实现非线性动力学的线性嵌入。但是,该方法的成功主要基于提升函数和优化参数的选择。在这项研究中,我们提出了一种分析方法,使用迭代的谎言支架向量字段来构建这些提升功能,考虑了我们Ackermann Steceer的自主移动机器人的配置歧管上的载体和非独立限制。使用标准车辆动力学操纵的轨迹跟踪以及沿闭环赛车轨道进行了轨迹跟踪,显示了所获得的线性KEDMD模型的预测和控制功能。
一些最引人注目的天体物理问题,如加速宇宙膨胀或星系形成的暗能量的性质,在很大程度上依赖于获取大量光谱数据样本的可能性。十八世纪的天文学家设想了经典的客观棱镜法,即通过与望远镜孔径大小相同的棱镜对天体进行成像。该方法可产生天体中每个光源的光谱。它特别适合明亮的光源,因为它有几个缺点:1) 整个光谱上积分的整个天空背景落在每个像素上,增加了噪声; 2) 如果不同光源的光谱沿色散方向排列,则它们的光谱会重叠; 3) 由于没有狭缝,有效分辨率取决于天体的表观大小。尽管存在这些问题,客观棱镜光谱法仍然在使用,因为它很简单,因为它可以使用光栅添加到传统成像仪中,光栅是一种表面蚀刻有光栅的棱镜,可保持所选中心波长的光不偏离。由于与地面相比,天体背景较低,因此它对于太空应用特别方便。哈勃太空望远镜上的成像仪器通常配备一个或多个光栅。还提出了以客观棱镜模式进行全天空勘测的专用卫星。1
由于自 1992 年以来进行的测试和特性分析工作,基于 DLP™ 技术的投影仪表现出优于竞争技术的可靠性和使用寿命。使用寿命估计超过 100,000 小时,且图像质量没有下降是常态。作为证据,TI 可靠性部门对 DLP™ 子系统和 DMD 芯片进行了持续的寿命测试。大屏幕电视在实验室中持续运行超过 10,000 小时,没有缺陷,也没有图像伪影。小型、便携、轻便的会议室投影仪在我们的可靠性实验室中运行了超过 26,000 小时,没有增加缺陷或图像质量下降。1995 年 12 月对 9 个 DMD 进行了测试,运行时间超过 56,500 小时,镜面循环次数超过 3x10 12(万亿次)(相当于典型办公室投影仪应用的 100 多年),没有出现任何缺陷。这些结果与建模预测相结合,支持了以下结论:DMD 极其坚固可靠。例如: • DMD MTBF > 650,000 小时 • DMD 寿命 > 100,000 小时 • 铰链寿命 > 3x10 12 镜面循环(相当于 >120,000 个工作小时) • 环境稳定性