MPC,即Model Predictive Control(模型预测控制),是一种基于动态模型的控制算法。MPC算法通过建立系统的数学模型,根据当前状态和一定时间内的预测,优化未来的控制输入,从而实现对系统的控制。
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。
本篇笔记主要记录基于恩智浦MPC5744P的Flash模拟EEPROM存储参数和数据的算法,对官方给出的方案深入学习,并可以添加一些扩展内容。
当前,数据被称为“新时代的石油”,数据只有流动(共享)起来才能产生更大的价值。各个国家已经深刻认识到了数据的重要性,并开始通过立法手段保护数据安全,各大机构/企业再希望像以前一样,粗暴的、毫无底线的收集和共享数据越来越困难。这就导致,如何在保证各机构/企业/个人数据私密性的前提下,实现多方数据的联合查询、统计与建模,成为了数据处理领域新的研究方向。
《无人驾驶车辆的运动控制发展现状综述》是期刊《机械工程学报》在2020年第56卷10期上刊载的一篇论文。《机械工程学报》属于三类高质量期刊,是EI收录期刊,2019年复合影响因子2.346,综合影响因子1.421。
《A Two-Layer Controller for Lateral Path Tracking Control of Autonomous Vehicles》是期刊《Sensors》在2020年第20卷第13期上刊载的一篇论文。目前期刊《Sensors》的中科院大类分区是3区(工程技术),小类分区是3区(仪器仪表),2019年影响因子是3.275。
2个月前,我收到hacker dojo平台的邀约,才发现在这个浮躁的时代,有这样一个只关注底层技术并免费分享的平台。我也想尝试能否用直播的形式,为大家讲清楚4337账号抽象的底层逻辑。
责编 | 张红月 出品 | 区块链大本营(ID:blockchain_camp) 7月4日,蚂蚁集团宣布面向全球开发者正式开源可信隐私计算框架“隐语”,采用 Apache-2.0 协议,代码托管至 GitHub。“隐语”通过良好可扩展的架构设计,用一套通用框架统一支持了包括 MPC、TEE、FL、HE、DP 在内的多种主流隐私计算技术,可以对多种技术进行灵活组合,针对不同应用场景提供不同的解决方案。 六年技术沉淀,“隐语”攻破一道隐私计算应用难题 2016 年,“隐语”作为一个“实验项目”在蚂蚁诞生,从
作者:Jakub Łącki,Slobodan Mitrović,Krzysztof Onak,Piotr Sankowski
自动驾驶汽车先使用感知模块了解其环境,并通过定位模块了解其在环境中的位置,然后使用规划模块进行决策并生成轨迹。
对于公共数据库分析的文章而言。目前传统的差异表达分析的思路而言,已经比较老套了。目前更多的可能是基于某一个热点来进行相关的分析。比如之前我们介绍过的一些和免疫相关的分析。另外比如今天介绍的这个和代谢相关的文献。
在越来越多对数据隐私的担忧声中,政府开始行动制定数据使用合规法案。而另一方面,对数据的保护,却产生了一个矛盾:大量的数据因为需要依法保护而无法被联合在一起计算。
机器之心发布 机器之心编辑部 数据流通行业进入密态时代,可信隐私计算框架可满足各场景不同需求。 7 月 4 日,蚂蚁集团宣布面向全球开发者正式开源可信隐私计算框架 “隐语”。 隐语是蚂蚁集团历时 6 年自主研发,以安全、开放为核心设计理念打造的可信隐私计算技术框架,涵盖了当前几乎所有主流隐私计算技术。 据介绍,隐语内置 MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备,提供多类联邦学习算法和差分隐私机制。通过分层设计和开箱即用的隐私保护数据分析、机器学习等功能,有效降低了开发者应用的技术门槛,能助力隐私计算应用
随着人工智能的兴起,数据的质量和数量,已经成为影响机器学习模型效果最重要的因素之一,因此通过数据共享的模式来「扩展」数据量、从而提升模型效果的诉求也变得越发强烈。
随着人工智能的兴起,数据的质量和数量,已经成为影响机器学习模型效果最重要的因素之一,因此通过数据共享的模式来“扩展”数据量、从而提升模型效果的诉求也变得越发强烈。
不过,要想像人类一样思考和行动,对于机器人,特别是人型机器人来说,仍是个艰巨的工程问题。
版权声明:本文为zhangrelay原创文章,有错请轻拍,转载请注明,谢谢... https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/89639965
诚为读者所知,数据出域的限制约束与数据流通的普遍需求共同催生了数据安全计算的需求,近一两年业界又统将能够做到多方数据可用不可见的技术归入隐私计算范畴。粗略来说,隐私计算可分为以联邦学习为代表的机器学习类升级方案、以可信硬件为基础的可信执行环境类方案和以密码学相关技术为核心的多方安全计算类方案。
最关键的是Mini Cheetah使用改进自航模电机的执行器,致使Mini Cheetah的执行器硬件成本总计仅有3600美元,在零配件价格高企的机器人行业中,这一价格堪称天地良心。
首先下载相应的源代码: ftp://ftp.dti.ad.jp/pub/lang/gcc/releases/gcc-4.6.1/ #下载 gcc-4.6.1.tar.bz2
在我们之前的“多方安全计算”系列文章中,我们首先通过姚期智教授的“百万富翁问题”引出了数据安全计算这个密码学话题,并介绍了多方安全计算在数据隐私中的应用场景。第二期中,我们又简要的介绍了两种“多方安全计算”的技术路线以及理论知识。
请在电脑配置好的情况下使用此教程否则会造成显卡100%占用解析力不行导致播放4K 60帧卡顿
编译 | 王琪瑞 校对 | 青暮 波士顿动力一周前发布了一个长达90秒的视频。在视频中,Atlas完美地跑完了复杂的障碍赛。 于是有很多网友好奇是什么黑科技让机器人可以如此智慧。 机器人该怎么样才能像运动员一样奔跑、翻转、跳跃?创造这些高能演示的是一个有趣的挑战,但波士顿的技术目标不仅仅是创造一场华丽的表演。在Atlas项目中,他们以跑酷为实验主题,通过动态运动,感知和控制之间的联系,来研究相关的问题。这些问题的解决有助于机器人更加顺畅地运行。 1 机器人对跑酷的感知 机器人感知算法会被用到相机和激光雷达
作者 | 张俊宝 日前,IDC 开展了《IDC Perspective: 隐私计算全景研究》。通过调研发现,2021 年中国隐私计算市场规模已突破 8.6 亿元人民币,未来有望实现 110% 以上的市场增速。艾瑞咨询发布的《2022 年中国隐私计算行业研究报告》显示,2021 年至今年 3 月,隐私计算领域的累计融资额超过 18 亿元,占比超过过去 6 年的 60%,且至今投融资热度不减。隐私计算的投融资热度让更多隐私计算公司走到台前,也让更多开发者关注到了这项技术。 严格意义上来说,隐私计算目前没有一个
论文地址: http://arxiv.org/pdf/2007.14035v1.pdf
现如今已有大量提供深度学习服务的供应商,在使用这些服务时,用户需要将自己的信息包含在 prompt 中发送给这些服务商,这会导致隐私泄漏等问题。另一方面,服务商基本不愿意公开自己辛苦训练得到的模型参数。
分布式计算以及高性能计算在机器学习、大数据学习与高级建模与模拟等新兴技术上都有使用。在航天航空、制造业、金融、医疗等多个领域也有着非常重要的作用。
然后就去听了,感觉还不错,这里把PPT的截图分享一下,其实是有原版的,但是水印太多了。。。我不喜欢
AI 科技评论按:对于机器人强化学习来说,基于视觉的物块堆叠和推动是最常见的任务,为了减小训练过程的成本和安全问题,我们希望最小化训练过程中与环境交互的次数。但从相机这样复杂的图像传感器中进行高效学习却十分困难。为了解决这一问题,伯克利的研究人员提出了一种新型基于模型的强化学习方法并发表了相关文章介绍了这一成果,AI 科技评论将其编译如下。
恩智浦的MPC5744P,含有的ADC子模块有四个,我们使用ADC0的通道0,和ADC1的通道0来做电流的同步采样,通过PWM触发CTU,CTU事件触发ADC电流采样,在CTU的中断中去获取电流的ADC值,经过滤波后就可以做电流算法的闭环控制,这个芯片的ADC 有两种模式。
大家好,我是谢翔,来自矩阵元。今天很高兴能够与大家分享矩阵元最近的一些研究成果。主要的方向是隐私计算,以及基于密码学的隐私开源框架—Rosetta。
为体验C++17和C++20特性,需安装更新版本的GCC编译器。GCC官网为:https://gcc.gnu.org/,从这里可以下载最新版本的GCC。
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。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 摔!在线视频看到关键时刻,突然卡住了! 你遇到过这样的情况么?有时候是卡住了,有时候是画质猛降。出现这种情况,因为现在的算法把视频分解为小块,边
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《A Full Error Dynamics Switching Modeling and Control Scheme for an Articulated Vehicle》是期刊《International Journal of Control, Automation, and Systems》在2015年第13卷第5期上刊载的一篇论文。目前期刊《International Journal of Control, Automation, and Systems》的中科院大类分区是3区(工程技术),小类分区是4区(自动化与控制系统),2019年影响因子是2.733。
Optimal control is a widespread field that involve finding an optimal sequence of future actions to take in a system or environment. This is the most useful in domains when you can analytically model your system and can easily define a cost to optimize over your system. This project focuses on solving model predictive control (MPC) with the box-DDP heuristic. MPC is a powerhouse in many real-world domains ranging from short-time horizon robot control tasks to long-time horizon control of chemical processing plants. More recently, the reinforcement learning community, strife with poor sample-complexity and instability issues in model-free learning, has been activelysearching for useful model-based applications and priors.
对于任何科学测量,误差的准确计算几乎与数字本身的准确报告一样重要,甚至更重要。例如,假设我正在使用一些天体物理观测来估计哈勃常数,即宇宙膨胀率的局部测量值。我知道目前的文献显示,它是大约71 (km/s)/Mpc,我用我的方法测得的值为74 (km/s)/Mpc。这些值是否一致? 鉴于此信息,唯一正确的答案是:没有办法知道。
大家好,我是来自清华大学计算机系的博士生王莫为,导师是崔勇教授,本次分享的主题是机器学习在ABR算法中的应用,机器学习在网络、系统和流媒体中都有各种各样的应用。
模型预测控制(MPC,Model Predictive Control)属于优化和控制两个领域的交叉,实际上是以优化的方法来求解控制问题。
人工智能(AI)算法、移动机器人和无人机(无人机)等新兴技术使得电影摄影如虎添翼。
1.I2C协议 2条双向串行线,一条数据线SDA,一条时钟线SCL。 SDA传输数据是大端传输,每次传输8bit,即一字节。 支持多主控(multimastering),任何时间点只能有一个主控。 总线上每个设备都有自己的一个addr,共7个bit,广播地址全0. 系统中可能有多个同种芯片,为此addr分为固定部分和可编程部份,细节视芯片而定,看datasheet。 1.1 I2C位传输 数据传输:SCL为高电平时,SDA线若保持稳定,那么SDA上是在传输数据bit; 若SDA发生跳变,则用来表示一个会话的开始或结束(后面讲) 数据改变:SCL为低电平时,SDA线才能改变传输的bit 1.2 I2C开始和结束信号 开始信号:SCL为高电平时,SDA由高电平向低电平跳变,开始传送数据。 结束信号:SCL为高电平时,SDA由低电平向高电平跳变,结束传送数据。 1.3 I2C应答信号 Master每发送完8bit数据后等待Slave的ACK。 即在第9个clock,若从IC发ACK,SDA会被拉低。 若没有ACK,SDA会被置高,这会引起Master发生RESTART或STOP流程,如下所示: 1.4 I2C写流程 写寄存器的标准流程为: 1. Master发起START 2. Master发送I2C addr(7bit)和w操作0(1bit),等待ACK 3. Slave发送ACK 4. Master发送reg addr(8bit),等待ACK 5. Slave发送ACK 6. Master发送data(8bit),即要写入寄存器中的数据,等待ACK 7. Slave发送ACK 8. 第6步和第7步可以重复多次,即顺序写多个寄存器 9. Master发起STOP 写一个寄存器 写多个寄存器 1.5 I2C读流程 读寄存器的标准流程为: 1. Master发送I2C addr(7bit)和w操作1(1bit),等待ACK 2. Slave发送ACK 3. Master发送reg addr(8bit),等待ACK 4. Slave发送ACK 5. Master发起START 6. Master发送I2C addr(7bit)和r操作1(1bit),等待ACK 7. Slave发送ACK 8. Slave发送data(8bit),即寄存器里的值 9. Master发送ACK 10. 第8步和第9步可以重复多次,即顺序读多个寄存器 读一个寄存器 读多个寄存器 2. PowerPC的I2C实现
为推动隐私计算产业进一步发展,由中国通信标准化协会指导,中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)、隐私计算联盟主办的2022隐私计算大会于7月13日在北京召开。
选自MIT 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 人们对于在线视频加载速度与清晰度的要求总是无止境的。最近,来自麻省理工学院(MIT)的研究者们展示了使用机器学习进行视频缓存优化的新方法。在实践中,这种名
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。
使用在AI项目中,由于需要用到tensorflow,scipy,sklearn等这些库,所以需要libstdc++库。
在gcc-4.8.2和gcc-4.1.2基础上编译gcc-5.2.0,有可能会遇到一些问题。 要想成功编译gcc,则在编译之前需要安装好它的至少以下三个依赖: gmp mpfr mpc 而mpc又依赖gmp和mpfr。 1) 安装gmp ./configure --prefix=/usr/local/gmp-6.0.0 make make install 2) 安装mpfr ./configure --prefix=/usr/local/mpfr-3.1.3 make make install 3) 安装mpc ./configure --prefix=/usr/local/mpc-1.0.3 --with-gmp=/usr/local/gmp-6.0.0 --with-mpfr=/usr/local/mpfr-3.1.3 make make install 为了成功的编译gcc,建议设置环境变量: export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/mpc-1.0.3/lib:/usr/local/gmp-6.0.0/lib:/usr/local/mpfr-3.1.3/lib:$LD_LIBRARY_PATH 4) 安装gcc-5.2.0 ./configure --prefix=/data/gcc-5.2.0 --with-mpfr=/usr/local/mpfr-3.1.3 --with-gmp=/usr/local/gmp-6.0.0 --with-mpc=/usr/local/mpc-1.0.3 make make install 4) 安装gcc-4.8.2 ./configure --prefix=/data/gcc-4.8.2 --with-mpfr=/usr/local/mpfr-3.1.3 --with-gmp=/usr/local/gmp-6.0.0 --with-mpc=/usr/local/mpc-1.0.3 make make install 常见错误: 错误1) configure: error: C compiler cannot create executables 请尝试设置下LD_LIBRARY_PATH后,再执行configure,再make: export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/mpc-1.0.3/lib:/usr/local/gmp-6.0.0/lib:/usr/local/mpfr-3.1.3/lib:$LD_LIBRARY_PATH 错误2) ../.././libgcc/config/t-softfp:106: 在“else”指令之后含有不该出现的文字 ../.././libgcc/config/t-softfp:113: *** 每个条件只能有一个“else”。 停止。 首先通过find命令找到t-softfp(注意是config目录下的t-softfp): find . -name "t-softfp" 然后进入t-softfp的第106行: vi ./libgcc/config/t-softfp 98 ifeq ($(enable_shared),yes) 99 $(call softfp_set_symver,__$(*F)) 100 if grep strong_alias $(srcdir)/soft-fp/$@ > /dev/null; then \ 101 alias=`grep strong_alias $(srcdir)/soft-fp/$@ | sed -e 's/.*, *//' -e 's/).*//'`; \ 102 $(call softfp_set_symver,$$alias); \ 103 fi 104 endif 105 echo '#endif' >> $@ 106 else ifneq ($(softfp_wrap_start),) 107 softfp_file_list := $(addsuffix .c,$(softfp_func_list)) 108 109 $(softfp_file_list): 110 echo $(softfp_wrap_start) > $@ 111 echo '#include "soft-fp/$@"' >> $@ 112 echo $(softfp_wrap_end) >> $@ 113 else 114 softfp_file_list :=
通过apt-get方式下载的Qt5.9的gcc编译器版本只是4.8.3,无法打开一些Qt5的库头文件,所以准备在Llinux下再安装一个gcc5.3.0。
用实验车运行Autoware,首先要调通控制底层,底层一般是CAN通讯,有pci接口的can或者usb-can,调试相关驱动使得程序能够控制车辆的油门、制动和转向,有这些最基础的功能后就够了。
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