【编者按】这是知乎上的一个问题：“机器学习，神经网络在控制科学中的前景和应用大吗？为什么？”提问者怀疑自动控制领域是否应该偏向纯数学的建模，赫尔辛基大学的@高源回复，分别从机器学习的角度和控制算法的角度进行分析，解答了为什么控制算法转向学习算法是不可避免的。答案颇具参考价值。 疑问： 看到有应用算法来训练新式机器人自我移动的案例（来自斯坦福机器学习老版本课程），觉得很激动，因为这个过程很像生物界的学习过程。 自控理论的老师认为当前行业里不太看好神经网络控制的论文，认为水分大，也不够有技术含量。 自动控制领域
机器之心发布 机器之心编辑部 近日，百度强化学习团队发布了四足机器人控制上的最新研究进展，采用自进化的步态生成器与强化学习联合训练，从零开始学习并掌握多种运动步态，一套算法解决包括独木桥、跳隔板、钻洞穴等多种场景控制难题。百度已开源全部仿真环境和训练代码，并公开相关论文。 足式机器人的控制一直是机器人控制领域的研究热点，因为相比于常见的轮式机器人，足式机器人可以像人类一样灵活地跨越障碍，极大地扩展机器人的活动边界。波士顿动力（Boston Dynamics）此前对外发布了其商用的第一款四足机器人 Spot
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 3TS 项目Proposal 3TS 项目介绍 腾讯公司CynosDB（TDSQL）团队与中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室，联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，对目前主流的并发控制算法在相同的测试环境下进行公平的性能比较，选
机器人的算法大方向可以分为感知算法与控制算法，感知算法一般是环境感知、路径规划，而控制算法一般分为决策算法、运动控制算法。环境感知算法获取环境各种数据，通常指以机器人的视觉所见的图像识别等，当然还有定位机器人的方位——slam，对于不同的机器人而言所处的环境各有千秋。其实我们常见的扫地机器人就是一种定位机器人（slam算法控制的），扫地机器人的行为决策和控制算法都是极其简单的，当遇到阻挡物时调整运动方位即可，扫地部件一致处于工作状态，当然这也是最原始最简单的。
技术解析是由美团点评无人配送部技术团队主笔，每期发布一篇无人配送领域相关技术解析或应用实例，本期为您带来的是无人车横向控制解读
在强化学习（六）时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA，而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论，因此本文我们关注于时序差分离线控制算法，主要是经典的Q-Learning算法。
自动化控制系统是工业生产中不可或缺的重要组成部分。作为自动化控制系统的核心，PLC (可编程逻辑控制器)凭借其编程灵活性、可靠性和经济性，广泛应用于各种工业领域。PLC编程中的控制算法是实现自动化控制的关键所在，直接决定了控制系统的性能和效果。本文将介绍几种在PLC编程中常用的控制算法，结合具体案例和ST编程示例，帮助读者深入理解这些算法的工作原理及其在实际生产中的应用。
车辆控制是自动驾驶汽车、车联网和自动化汽车中最关键的挑战之一，在车辆安全、乘客舒适性、运输效率和节能方面至关重要。本次调查试图对车辆控制技术的现状进行全面彻底的概述，重点关注从微观层面的车辆状态估计和轨迹跟踪控制到宏观层面的CAV协同控制的演变。首先从车辆关键状态估计开始，特别是车辆侧滑角，这是车辆轨迹控制的最关键状态，以讨论具有代表性的方法。然后提出了用于AVs的符号车辆轨迹跟踪控制方法。除此之外，还进一步审查了CAV的协作控制框架和相应的应用程序。最后对未来的研究方向和挑战进行了讨论。本次调查旨在深入了解AVs和CAV车辆控制的最新技术，确定关键的重点领域，并指出进一步探索的潜在领域。
如何将强化学习用于火箭发动机引擎研发的创新解决方案中。本文作者Bird公司的数据科学家Edward Mehr，将分享他是如何同各领域专家合作，以及介绍机器学习技术在制造业中的应用以及机器学习产品经理的职责。
在局域网管理软件中，PID控制算法可能不是主流的算法，但在某些特定的应用场景下，它仍然具有一定的优势和适用性，但在整体网络管理中仅是众多算法中的一部分。所以，如果要用PID控制算法，得仔细考虑实际情况和需求，确保它合理有效。
机器之心报道 机器之心编辑部 最近，各式机器人可以说是十分火热了。今年，腾讯发布了多模态四足机器人 Max，继 Max 之后，轮腿式机器人 Ollie，也能完成跳跃、360 度空翻等高难度动作。而 MIT 的研究人员也推出了一种可以执行后空翻等杂技动作的新型类人机器人，并提出了设计核心「执行器感知的动力学运动计划器」和「着陆控制器」。 创造一个可以后空翻、旋转跳跃、越过障碍物的机器人是非常具有挑战性的，因为这些机器人通常需要复杂的硬件设计、运动计划器和控制算法。 后空翻领域最知名的机器人选手，是来自波士顿动
腾讯公司TDSQL团队与中国人民大学联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，在相同的测试环境下对目前主流的并发控制算法进行公平的性能比较，选择一种最佳的并发控制算法。目前，验证系统已集成13种主流的并发控制算法，提供了TPC-C、PPS、YCSB等常见基准测试。3TS还进一步提供了一致性级别的测试基准，针对现阶段分布式数据库系统的井喷式发展而造成的系统“选择困难症”问题，提供一致性级别判别与性能测试比较。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42881419/article/details/86551249
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向 81个子课题供大家选择 总有一
非常感谢本次腾讯举办的活动，能让我有幸尝试学习nxp的rt系列告高速嵌入式微控制器。由于后期疫情原因导致的一些列问题，没能赶上评选之前提交文章，并且后续作品完成方面也受了一些影响，但是举办方非常理解参赛选手的难处，平且给予了补作业的机会，再次对主办方再次便是感谢。
这是TCP/IP协议栈系列的第三篇文章，之前的一篇面试热点|理解TCP/IP传输层拥塞控制算法讲述了传统的拥塞控制算法基本原理，今天一起来学习下最新Linux内核中增加的拥塞控制算法：TCP BBR算法。
AI 科技评论按：富有挑战的新测试环境和任务，极具竞争力的基准模型，你感到兴奋和压力了吗？ 为了方便快速开发迭代以及对比测试，各大人工智能机构都会在专门开发的模拟器（实验平台）内布置测试环境和测试任务
近期，谷歌宣布将向Linux贡献BBRv3 TCP拥塞控制算法，这一举动引发了业内的广泛关注。TCP拥塞控制算法是计算机网络领域的关键技术，对于提高网络性能具有重要意义。
AI 研习社按：富有挑战的新测试环境和任务，极具竞争力的基准模型，你感到兴奋和压力了吗？ 为了方便快速开发迭代以及对比测试，各大人工智能机构都会在专门开发的模拟器（实验平台）内布置测试环境和测试任务，
最近在学习PID算法，在了解了算法的套路以后，就要进行实验。如何用C语言实现呢？在网络搜索发现了一篇很好的博客，不过里面的数据又臭又长。在这里转载过来，重下新整理了一下。（原文链接）整理中发现，原文参考的博文已无法访问
机器人的控制方法，根据控制量、控制算法的不同分为多种类型。下面分别针对不同的类型，介绍常用的机器人控制方法。 一、根据控制量分类 按照控制量所处空间的不同，机器人控制可以分为关节空间的控制和笛卡尔空间的控制。对于串联式多关节机器人，关节空间的控制是针对机器人各个关节的变量进行的控制，笛卡尔空间控制是针对机器人末端的变量进行的控制。按照控制量的不同，机器人控制可以分为：位置控制、速度控制、加速度控制、力控制、力位混合控制等。这些控制可以是关节空间的控制，也可以是末端笛卡尔空间的控制。 位置控制的目标是使
在强化学习（五）用时序差分法（TD）求解中，我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法，但是对控制算法的求解过程没有深入，本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论。
在应用层需要算法内容的应用的一个例子是无人机自主飞行控制。无人机自主飞行控制需要算法来确定无人机的位置、速度和方向，以便在复杂的环境中实现精确的导航和避障。
随着腾讯云业务的全球扩张，越来越多的海外节点在陆续的建立起来，跨海，跨洲的长距离传输也越来越成为业务的常态（像直播视频云业务就有海外主播国内乃至全球观看的业务形态）。这种远距离的数据传输，拥有长的RTT(Round Trip Time往返时间)和高的带宽，管道容量（BDP，即Bandwidth和RTT的乘积）大，被称作长肥管道。传统的TCP应用于网络不稳定的长肥管道，传输效率不高，已越来越不能满足业务稳定高速传输的苛刻要求。本文分析了长肥管道存在的问题，并提出了解决此问题的一个思路。
最近在学习电机的智能控制，上周学习了基于单神经元的PID控制，这周研究基于BP神经网络的PID控制。
机器人产业大热，很多想进入机器人行业的小伙伴却不知道该从何着手，让我们来看看过来人有什么建议吧。 知乎网友@吕朝阳的回答如下： 对于工科领域来说，脱离实践的学习都是肤浅的，对于控制这种强调经验的技术更是如此。如果去问一个程序员怎么学习一块技术，他必然让你去多编程。机器人领域也是。如果想把基本功打扎实，那么实践更是必不可少了。 对于普通学生入门来说 一款合适的机器人平台+入门级的控制算法进行试验。同时深入地学习相应地理论知识。 对于一个有控制基础，需要现学现用的工作者来说，啃一本诸如《现代控制工程》的
（一）初步认识 >>>> 前言 网络领域顶级会议SIGCOMM2016一次性发表了两篇关于多租户数据中心拥塞控制的论文“Virtualized Congestion Control”及“AC/DC T
AI 科技评论按，就在上个月，波士顿动力在 YouTube 上刷了一波 Atlas 2 的新技能。从视频中可以看到，相比今年五月在跨越障碍时还得停顿片刻，这次 Atlas 2 可以直接奔跑着跨越了。
我国智能驾驶车辆起源于1980年，然而在1992年国防科技大学研发真正第一辆智能车。2003年，清华大学研发的THMR-V可在清晰的车道线上完成车道保持，而且它的最高时速可达到150km/h，如图1所示。
本期将为大家介绍博世亚太研究院招聘机器人规划与控制算法开发研究员和 3D 计算机视觉研发工程师的相关信息。 作为专业的全球人工智能信息服务平台，机器之心不仅可以提供前沿的科研动态，还能帮你找到合适的工作或进修的机会。 本次的招聘需求来自博世亚太研究院，上海智能机器人组现在招聘机器人规划与控制算法开发研究员和 3D 计算机视觉研发工程师。 博世亚太研究院 博世公司从事汽车与智能交通技术、工业技术、消费品和能源及建筑技术的产业。作为全球领先的技术与服务供应商，2021 年博世的整体销售额达 787 亿欧元，同比
自学电机控制的难度还是不小的，一是否是相关专业，二适合初学者的资料。
先说结论：任何一个领域，就像世间的五行，阴阳结合，虚实结合，利弊结合。对于哪个更好，不能一概而论，最重要的是要搞清楚，你更适合哪个？
最近花了些时间在学习TCP/IP协议上，首要原因是由于本人长期以来对TCP/IP的认识就只限于三次握手四次分手上，所以希望深入了解一下。再者，TCP/IP和Linux系统层级的很多设计都可以用于中间件系统架构上，比如说TCP 拥塞控制算法也可以用在以响应时间来限流的中间件上。更深一层，像TCP/IP协议这种基础知识和原理性的技术，都是经过长时间的考验的，都是前人智慧的结晶，可以给大家很多启示和帮助。
控制目的： 控制的根本目的就是要使控制对象当前的状态值与用户的设定值相同（最大限度的接近）。
本文的主要内容参考了Kajita等人2003年的论文，Biped Walking Pattern Generation by using Preview control of Zero-Moment Point 以及《仿人机器人》一书，算法的代码已开源，详见文末链接。
机器人控制入门，我属于比较晚的那种，2014年6月才真正接触和了解机器人控制算法相关知识，非常感谢现在的领导和好哥们带我走入机器人控制世界。所有的机器人控制、算法方面知识都是在我工作之后学到的，以下内容纯属个人体验，如有错误，请各位前辈指正。
本次演讲来自Demux-SF Video Technology July 2020，主讲者是Facebook的软件工程师Nitin Garg，介绍了怎样通过更好的拥塞控制进行更有效的传输，进而提高视频质量。
四轴硬件部分先暂告一段落了， 现在集成的这些硬件资源足矣使四轴平稳飞行了，至于ADC采集锂电池电压电量，什么气压光流都是后面的事，没这些也能飞，所以这篇文章开始研究PID控制算法。
最近花了些时间在学习TCP/IP协议上，首要原因是由于本人长期以来对TCP/IP的认识就只限于三次握手四次分手上，所以希望深入了解一下。再者，TCP/IP和Linux系统层级的很多设计都可以用于中间件系统架构上，比如说TCP 拥塞控制算法也可以用于以响应时间来限流的中间件。更深一层，像TCP/IP协议这种基础知识和原理性的技术，都是经过长时间的考验的，都是前人智慧的结晶，可以给大家很多启示和帮助。
大家好，我是网易云信音视频工程师肖磊，目前致力于实时音视频领域的QoS研究，通过优化拥塞控制算法，为用户提供高带宽利用率，低延时，抗抖动能力强的实时音视频服务。
作者 | 核子可乐、钰莹 四十年过去了，此番新协议的出炉也许又将掀起一波变革浪潮...... 作为过去四十年间最根深蒂固的标准之一，大家耳熟能详的传输控制协议（TCP）没准即将走向生命周期的终点。而这波变革的起点，应该会从全球规模最大的数据中心应用场景开始。但对于其他日常应用场景来说，哪怕有望把消息传递速度提升 100 倍，似乎也无法抵偿协议转变带来的巨大麻烦。 不过从历史经验来看，一切曾经专属于超大规模企业的技术优势，最终都将为中型 IT 部门所用。所以……我们不妨拭目以待。 1 TCP 协议不适
北京科技大学机械工程学院刘立教授团队长期从事路径跟踪控制算法研发工作，发表了多篇论文，在铰接式车辆、履带式机器人等平台实现了应用。
Apollo1.0源码注释项目Github地址：https://github.com/slam-code/apollo
PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了。小到控制一个元件的温度，大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等，都可以使用PID控制。这里我们从原理上来理解PID控制。 PID(proportion integration differentiation)其实就是指比例，积分，微分控制。先把图片和公式摆出来，看不懂没关系。（一开始看这个算法，公式能看懂，具体怎么用怎么写代码也知道，但是就是不知道原理，不知道为什么要用比例，微分，积分这3个项才能实现最好的控制，用其中两个为什么不行，用了3个项能好在哪里，每一个项各有什么作用）
接下来研究团队将持续改进算法，让其在各种环境下都可以应用自如。 对于人类而言，走路是一件很简单、很自然的事。但其实走路是一个十分复杂的动作，它需要多块肌肉之间恰好的平衡。所以，近年来机器人领域发展迅速
我的计算机网络专栏，是自己在计算机网络学习过程中的学习笔记与心得，在参考相关教材，网络搜素的前提下，结合自己过去一段时间笔记整理，而推出的该专栏，整体架构是根据计算机网络自顶向下方法而整理的，包括各大高校教学都是以此顺序进行的。 面向群体：在学计网的在校大学生，工作后想要提升的各位伙伴，
机器之心报道 作者：蛋酱 多亏昇腾 AI 的助力，我们才能看到这么稳的「机器狗巡检员」。 自上世纪「机器人」概念被提出以来，人们就对各种形态的机器人产品寄予厚望。在普通人最初的想象中，机器人能和我们聊天，帮我们打扫房间、端茶递水，甚至能帮我们驾驶车辆…… 直到近年来大数据技术、人工智能专用芯片、人工智能算法突飞猛进，智能机器人才真正进入增长爆发期，让我们有了「梦想照进现实」的感觉。 从爆火的四足机器狗，到初具雏形的人形机器人，众多先进的机器人产品开始走进人类社会生活的方方面面。当然，除了生活服务之外，机器人
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