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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 0.背景 1.粒子群算法 1.1.算法简介 1.2.算法步骤 1.3.算法举例 2.PID自整定 2.1.基于M文件编写的PID参数自整定 *2.2.复杂系统的PID自整定（基于simulink仿真） 2.2.1.PSO优化PID的过程详解 2.2.2.在PSO优化过程中修改参数价值权重 阅读前必看： 本代码基于MATLAB2017a版本，如果版本不同可能会报错 请从set_para.m文件开始运行，其他M文件（+下载的资源包里面的slx文件）放在
PSO（粒子群算法）在处理连续问题上有着较强的能力，因此很适合用来做参数优化，而PID控制器由三个参数组成，它们分别是：Kp 、Ki 、Kd 。
扁平数组转树形结构可以通过递归实现，但是为了实现时间复杂度、空间复杂度最优，该选用什么方法呢
粒子群优化算法（PSO）最初是由Kennedy和Eberhart博士于1995年受人工生命研究的结果启发，在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的一种基于群体智能的演化计算技术。 PSO是一种随机全局优化技术，通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。由于PSO算法独特的优势，在工程领域中收到研究者的广泛关注。 PSO算法归根到底是一种利用随机法求多维函数特定区域的最值的算法。
粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。试想一下枚举法，假设问题的解空间很小，比如一个函数 y = x^2 ，解空间在[-1,1],现在求这个函数的最小值，我们完全可以使用枚举法，比如在这里，在解空间[-1,1]上，取1000等分，也就是步长为0.002，生成1000个x值，然后代入函数中，找到这1000个最小的y就可以了。然而实际情况不是这样的，比如为什么选1000等分，不是1w，10w等分，很显然等分的越大，计算量也就越大，带来的解当然也就越精确，那么实际问题中如何去平衡这两点呢？也就是既要计算量小（速度快），也要准确（精度高），这就是智能算法的来源了，一般的智能算法基本上都是这样的，在很大的搜索空间上，即保证了速度快，也能比较好的找到最优解。
作者 | vivo 互联网算法团队 - Shen Jiyi 本文根据沈技毅老师在“2022 vivo 开发者大会"现场演讲内容整理而成。 混排层负责将多个异构队列的结果如广告、游戏、自然量等进行融合，需要在上下游和业务多重限制下取得最优解，相对复杂和难以控制。本文主要从业务、模型等角度介绍了 vivo 广告策略团队在信息流和应用商店混排上的一些探索和思考。 一、背景介绍 首先介绍一下什么是混排。所谓混排，如图所示就是需要在保障用户体验前提下，通过对不同队列中的异构内容进行合理混合，实现收益最优，更好
混排层负责将多个异构队列的结果如广告、游戏、自然量等进行融合，需要在上下游和业务多重限制下取得最优解，相对复杂和难以控制。本文主要从业务、模型等角度介绍了vivo广告策略团队在信息流和应用商店混排上的一些探索和思考。
该算法利用扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）实现传感器混合本地化。
其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。
链接：http://www.cis.upenn.edu/~jean/math-basics.pdf
我们的要求很简单，可以先不用考虑性能问题。实现功能即可，回头分析了面试的情况，结果使我大吃一惊。
也很庆幸最后有机会参与到历时四天三夜的电赛，可能是第一次参加这么大的比赛，很激动，也很紧张，那些天我估计自己总的睡眠时间不足10个小时，是蛮累的，但是现在想起来，很充足，很开心~
上周《PID是什么及在TIA平台上的应用（附：PID模拟器）》发布后，很多剑控友人询问PID模拟器的使用方法，因此，今天我专门写一篇了《PID控制器模拟器使用方法简介》，希望能帮到有需要的朋友们
导读 常规的推荐系统范式已经逐渐走入瓶颈，原因是在当前固定化的问题描述下模型和系统几乎已经发展到极限。当前的主要范式在模型上为召回+排序+重排，系统上为样本挖掘+特征工程+线上打分预估能力建设。一线大厂在上述领域已经把空间挖掘殆尽。同时可以看到，我们的用户对当前推荐系统的满意度仍然未达到理想状态。推荐系统是一个非常面向于用户满意度的平台系统，而用户满意是一个永远存在不同理解的问题，一千个用户眼里有一千种对好的推荐系统的理解。
自动驾驶的“大脑”——控制工程篇（一） 中国人工智能系列白皮书 -智能驾驶2017 中国人工智能系列白皮书 --智能交通2017（附报告pdf下载） 一文带你看懂自动驾驶 给自动驾驶一双"通天眼"——环境感知器篇 自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 ▌智能汽车控制架构设计 ---- 智能驾驶汽车通过搭载先进的车载传感器、控制器和数据处理器、执行机构等装置，借助车联网和 V2X 等现代移动通信与网络技术实现交通参与物彼此间信息的互换与共享，从而具备在复杂行驶环境下的传感感知、决策规划、控制执行等功能，以实现安
自动驾驶的3大核心科技是定位（在哪里），感知（周围是啥）以及控制（咋开车呢）。通过车道检测，我们可以对车的行进路线进行路径规划。本篇文章主要通过一个自行车的动力学模型讨论车辆的加速、刹车和转向的模型预测控制。目的不仅在于尽可能地控制车辆轨迹，同时也还要尽可能使速度平滑以避免晕车和频繁的刹车。
很多同学都不清楚 PID 是个什么东西，因为很多不是自动化的学生。他们开口就要资料，要程序。这是明显的学习方法不对，起码，首先，你要理解 PID 是个什么东西。
粒子群优化算法采用一种人工智能的形式来解决问题。这种算法对于求解那些使用了多个连续变化的值的函数来说，尤为有效。这篇文章将会介绍如何修改粒子群算法，以使用离散固定值来解决诸如旅行商（TSP，Travelling Salesman Problem）这样的问题。
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
通常，控制器使用一系列路径点来接收轨迹。控制器的任务是使用控制输入让车辆通过这些路径点。
学习ADRC先从提出这个算法的论文《从 PID 技术到“自抗扰控制”技术》开始。 https://download.csdn.net/download/qq_34445388/10309935 调试四轮智能车，板球控制系统，两轮直立车，舵机控制，这些控制系统用的都是PID控制，虽然我已经有很多种改进方法，但是还是很难突破传统PID的限制，调节速度和超调一定同时存在，想要得到较好的控制效果，用现代控制理论解决，要知道精确的系统模型。从网上看到有ADRC这种综合了PID和现代模型的优势的控制算法，想要学习一下。 一、先回味一下传统的PID控制技术 PID控制技术相对于是非常简单的，很容易就理解了，基于误差进行控制，只要有误差，就会往无限逼近误差为零的方向调节。
总第506篇 2022年 第023篇 在深度学习时代，算力的需求和消耗日益增长，如何降低算力成本，提高算力效率，逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对流量算力进行精细化和个性化分配，从而实现系统算力约束下的业务收益最大化。 本文主要介绍了美团外卖广告智能算力从线性规划算法到进化算法的技术演进过程，给出了一种基于进化算法的多动作算力分配方案，希望能给大家带来一些帮助或者启发。 1 业务背景 2 整体思路 2.1 算力分配问题形式化描述 2.2 挑战分析 3 方案设计 3.1 全链路最优算力决策 3.2 系
粒子群优化 PSO 引言 在机器学习问题中以及实际实践中，大多数的建模与控制问题最终都可以转化为一个约束或者无约束的优化问题，这些问题一般比较复杂，主要表现为规模大、维数高、非线性、非凸以及不可微等性质，而且由于非凸的原因往往存在较多的井点，传统的基于梯度的优化算法收敛速度快，但是对于初始值比较敏感，容易陷入局部最优(这也一直以来是bp神经网络的问题)，对于高维复杂的函数难以实现高效优化。 粒子群优化(Particle Swarm Optimization)，又称微粒群算法，是由J. Kennedy和R.
作者简介：申泽邦（Adam Shan），兰州大学在读硕士研究生，主攻无人驾驶，深度学习；兰大未来计算研究院无人车团队骨干，在改自己的无人车，参加过很多无人车Hackathon，喜欢极限编程。
作者喻超，加拿大滑铁卢大学在读博士，主要研究方向：基于机器学习的模型预测控制技术，及其在车辆动力学、自动驾驶规划和控制领域的应用，硕士毕业于上海交通大学，拥有8年电动汽车控制系统开发工作经验，曾担任上汽通用汽车电气化控制架构开发经理，美国通用汽车高级控制系统工程师。
http://www.cppblog.com/doer-xee/archive/2009/12/05/102629.html
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。
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
根据竞赛的特点，我们可以将赛前培训可划分为条件准备 和实践训练两大部分。我们的讨论以赛前条件准备工作为主。 刘开华条件准备工作可划分为: 组织准备:主要是邀请指导教师、组建队伍，主攻方向确定。 知识准备:包括基础知识、专业知识、通用元器件应用知识和电子系统设计知识。 能力准备:创新能力，软件编程能力，电路设计与调试能力，系统设计、制作与调试能力，仪器使用与参数测试能力，文档、数据归纳整理总结能力等。 资料准备:包括文字资料(参考书籍、数据手册、常用小程序、常用算法)和材料准备(常用器件、元件、部件等)。 我们将任务分析清楚了，同学们目前可以开展什么工作就明确了。今天重点讲讲现在可以完成的赛前准备工作。 知识准备 ③通用元器件应用知识 文开墙 L 例如: ADC， DAC,运算放大器，最小系统(单片机，嵌入式)，FPGA,常用传感器，电磁阀，继电器，电机，常用元件，接插件等等。 ④电子系统基本设计方法和注意事项。 确定选题后，通常首先是整体设计，然后是局部设计。同时要有系统的概念，即全局最优。 主要的赛前准备工作(3)能力准备①电路设计能力 绘图软件与仿真等软件;通用元器件的特点和应用原理(最小处理器系统) ;相关专用芯片的使用方法(选取原则)。②软件编程能力与选择的主攻方向有关，多多益善，上不封顶。③创新能力自主学习与知识使用能力，集成创新能力，分析问题与解决问题的能力等。
无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：
知道各位周六日不太爱看文章，哈哈，小编周末也不想写文章，所以，我就把这周的几个星球里面出现的问题贴出来吧 Q1 Action：项目部署到生产环境中用命令jstat gcutil查看gc情况 为什么永久代使用率一直是99% D1 我： 球友，你好，根据你提出的问题，现提出一种解决思路，首先讲解一下永久代，永久代在hotspot中，jvm方法区可以理解为永久代，其他的虚拟机中应该没有，我比较了解hotspot，其他的虚拟机没有研究过，解决思路如下， 1、一般出现高占内存的永生带，我们
做了几题区间动态规划的题目，觉得区间动态规划的题目是有点难的。区间DP大概是这一类的动态规划，在一个线性的数据上对区间进行状态转移，dp[i][j]表示i到j的区间。dp[i][j]可以由子区间的状态转移而来，关键是dp[i][j]表示的是什么，然后去找dp[i][j]和子区间的关系。要知道，在求dp[i][j]之前，i到j之间的子区间都已经求出来最优解。 一点一点说吧！ 首先我觉得首先区间DP的应用要先想到回文串的，包括一个字符串的最长的非连续的回文串，一个字符串非连续的回文串的数目。因为回文串的
不少搞IT的朋友听到“算法”时总是觉得它太难，太高大上了。今天，跟大伙儿分享一个比较俗气，但是却非常高效实用的算法，如标题所示Union-Find，是研究关于动态连通性的问题。不保证我能清晰的表述并解释这个算法，也不保证你可以领会这个算法的绝妙之处。但是，只要跟着思路一步一步来，相信你一定可以理解它，并像我一样享受它。
主函数首先初始化种群，对于第1代种群，个体极值和全局极值都在本代种群中；之后进行迭代，每次迭代根据公式更新速度和位置，并更新个体极值和全局极值，重复此过程直至迭代结束。
粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是计算智能领域一种群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究，鸟类捕食时，找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。PSO算法就是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。 假设在一个 D D D维的搜索空间中，由 n n n个粒子组成的种群 X = ( X 1 , X 2 , ⋯ , X n ) \boldsymbol{X}=(X_1,X_2,\dotsm,X_n) X=(X1,X2,⋯,Xn)，其中第 i i i个粒子表示为一个 D D D维的向量 X i = ( X i 1 , X i 2 , ⋯ , X i D ) T \boldsymbol{X_i}=(X_{i1},X_{i2},\dotsm,X_{iD})^T Xi=(Xi1,Xi2,⋯,XiD)T，代表第 i i i个粒子在 D D D维搜索空间中的位置，亦代表问题的一个潜在解。根据目标函数即可计算出每个粒子位置 X i \boldsymbol{X_i} Xi对应的适应度值。第 i i i个粒子的速度为 V = ( V i 1 , V i 2 , ⋯ , V i D ) T \boldsymbol{V}=(V_{i1},V_{i2},\dotsm,V_{iD})^T V=(Vi1,Vi2,⋯,ViD)T，其个体最优极值为 P i = ( P i 1 , P i 2 , ⋯ , P i D ) T \boldsymbol{P_i}=(P_{i1},P_{i2},\dotsm,P_{iD})^T Pi=(Pi1,Pi2,⋯,PiD)T，种群的群体最优极值为 P g = ( P g 1 , P g 2 , ⋯ , P g D ) T \boldsymbol{P_g}=(P_{g1},P_{g2},\dotsm,P_{gD})^T Pg=(Pg1,Pg2,⋯,PgD)T。 在每次迭代过程中，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置，即 V i d k + 1 = ω V i d k + c 1 r 1 ( P i d k − X i d k ) + c 2 r 2 ( P g d k − X i d k ) (1) V_{id}^{k+1}=\omega V_{id}^k+c_1r_1(P_{id}^k-X_{id}^k)+c_2r_2(P_{gd}^k-X_{id}^k)\tag{1} Vidk+1=ωVidk+c1r1(Pidk−Xidk)+c2r2(Pgdk−Xidk)(1) X i d k + 1 = X i d k + V k + 1 i d (2) X_{id}^{k+1}=X_{id}^k+V_{k+1_{id}}\tag {2} Xidk+1=Xidk+Vk+1id(2)其中， ω \omega ω为惯性权重； d = 1 , 2 , ⋯ , n d=1,2,\dotsm,n d=1,2,⋯,n； k k k为当前迭代次数； V i d V_{id} Vid为粒子的速度； c 1 c_1 c1和 c 2 c_2 c2是非负的常数，称为加速度因子； r 1 r_1 r1和 r 2 r_2 r2是分布于 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]区间的随机数。为防止粒子的盲目搜索，一般建议将其位置和速度限制在一定的区间 [ − X m a x , X m a x ] [-X_{max},X_{max}] [−Xmax,Xmax]、 [ − V m a x , V m a x ] [-V_{max},V_{max}] [−Vmax,Vmax]。
做题奖品 中秋节当天的题目。 获奖名单： 别说郁闷, 红鲤鱼与绿鲤鱼与驴, Maybe 答案： 起舞徘徊风露下，今夕不知何夕。 起舞弄清影，何似在人间？ 留言回复答案。选出3个最优先的答案，赠送作者签
建立的系统动力学模型必须按照控制的要求进行简化以便为控制系统的设计提供设计模型。大致可以划分为被动控制和主动控制两大类。
NSGA-II是一个很成熟的多目标优化算法了。根本原理还是Patero最优问题。
今天在和懒得勤快[1]聊天时谈到了树形表的处理时，发现目前我俩知道的查树形表都得递归查询，这种方式查询效率是非常底下且不好维护的，那么有没有一种又简单能平行查询的方式呢？后面我俩还真讨论了一种，他快速的修改到他的网站中了。
前端使用树插件是一个非常常见的使用场景。树插件的数据格式在我使用过的插件都是一样的。而这个数据格式是由后端组装好返回给前端还是前端自己组装，这个问题在前端和后端也经常拿来撕逼。
二、为什么PID好，以及，为什么PID不够好1.为什么PID好——基于模型的现代控制理论不实用
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
分享华南理工大学黄翰教授的工作 转载于学者网https://www.scholat.com/vpost.html?pid=165688 作者：黄翰 来源：学者网 原文：https://www.scho
机器之心报道 机器之心编辑部 5 月 24 日，在机器之心举办的「决策智能产业应用」在线圆桌论坛上，阿里巴巴达摩院决策智能实验室的杨超发表了主题演讲《Safe RL 介绍及在电网调度中的应用》。 机器之心对杨超的演讲内容进行了不改变原意的整理。感兴趣的小伙伴可以点击阅读原文查看回顾视频。 大家好，我是来自阿里巴巴达摩院决策智能实验室的杨超，今天主要分享一下 Safe RL，也就是安全强化学习的内容，及其在电网调度中的应用。 我今天的分享主要分为三部分：第一部分简单科普一下深度强化学习和电网调度；第二部分介
对于无人驾驶汽车来说，除了感知周边的环境、定位这两大方面之外，很重要的一点就是运动的控制。 对于无人驾驶汽车循着特定的轨迹稳定的运动并非易事，下面就根据MIT研究的无人驾驶汽车运动控制的视频来看看这
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