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:
简介:随着CPU速度的迅速提高,CPU与片外存储器的速度差异越来越大,匹配CPU与外部存储器的方法通常是采用Cache或者片上存储器。微处理器中的片上存储器结构通常包含指令Cache、数据Cache或者片上存储器。对于嵌入式设备上数据密集的应用,数据Cache与片上存储器相比存在以下缺陷:①片上存储器是固定的单周期访问,可在设计时(不是运行时)研究数据访问模式;而Cache还要考虑不命中的情况,因而有可变的数据访问时间,执行时间的预测更加困难。②使用Cache执行时间的不可预测性影响编译器的优化。③细颗粒的Cache对于图像编码等的规则数据访问并不合适,因而使用Cache对于嵌入式设备可能不是最优的。对于大多数应用,使用片上存储器比使用数据Cache能耗平均节省约40%,芯片面积与时间的乘积仅为Cache的46%,因而对于嵌入式多媒体处理器,片上RAM作为数据Cache的替代,功耗更低。片上存储器的有效使用对于提高嵌入式应用的速度、降低功耗具有重要的意义。
简介:贸泽电子(MouserElectronics)即日起开始备货MicrochipTechnology的SAMR34LoRaSub-GHz系统级封装(SiP)系列。SAMR34SiP系列器件在6mm×6mm小型封装中集成32位微控制器、软件协议栈和sub-GHzLoRa收发器,超低功耗特性使其适用于各种物联网(IoT)应用。贸泽备货的MicrochipSAMR34LoRasub-GHzSiP采用基于32位ArmCortexM0内核的MicrochipSAML21单片机,具有高达256KB闪存和40KBRAM。其板载UHF收发器可支持LoRa和FSK调制,运行于137MHz至1020MHz频率范围内,无需外部放大即可支持最高达+20dBm的发射功率。