简介:研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计,采用改进岛深度Q网络(DeepQ-lesrningNet-work,DQN)算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况,改进奖利机制,增知实时奖惩作为补充,解决学习耗时长和练不稳定的问题:采用相对角度、位置金和距离等信息,相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法/可视图法等传统人为策略避障算法,深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力,因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。
简介:凌力尔特公司(LinearTechnologyCorporation)推出4端口以太网供电(POE)控制器LTC4266,用于需要提供IEEE802.3at(25.5w)专有功率级的供电设备(PSE)。LTC4266在4线对以太网电缆系统上提供高达100W的功率,并与新的IEEE802.3atPoE+标准完全兼容,以及与之前的IEEE802.3afPoE标准兼容。为了帮助节省功率,通过使用低RDS(ON)MOSFET和0.25f2检测电阻,LTC4266提供低热耗散,因此无需昂贵的散热器,并提供一个更加坚固的PSE解决方案。