1770-CP

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1770-CP  Viewer是一款3D图形显示软件，*终小车的动态运行效果可以在Scene Viewer中查看。当控制策略设计不当的情况下，也可以在Scene Viewer中看到AGV在拐弯时撞到边界的报警。这里Scene Viewer软件是一款开源的软件。

MapleSim软件是建立在*的数学软件Maple之上，Maple软件具有强大的数值和符号计算能力，特别是Maple的符号计算，也就是数学公式推导，在世界上是首屈一指，比如微积分、求微分方程的通解和特解等。Maple和MapleSim是课堂教学和实践之间的桥梁工具。


赛题中的控制对象是一个AGV小车，我们在设计中无法使用实际小车，只能用仿真模型代替。AGV小车模型包括机构、电机和车轮，由电机驱动车轮在的赛道上运动。这个模型通过MapleSim与Automation Studio之间的接口连接，实现了控制算法与受控对象模型的集成闭环测试。


我们针对赛题已经提供了一个AGV仿真模型，软件内置的帮助系统列出了不同建模元件底层的数学方程，大家可以通过这些理解模型原理，然后动手实践，修改和改进模型。相信大家能够取得*！首先这次比赛所采用的AGV模型，我们采用*简单的三轮结构，其中一个是单舵轮，两个是被动轮。


在单舵轮的两个电机中，一个负责转向，一个负责驱动。另外我们把AGV的机械物理模型在MapleSim中已经搭建好，也已经转化为FMU导入到了Automation Studio，同时我们也在Automation Studio中给出了一个简单的控制模型的demo来帮助大家，把机械和控制的模型联合运行起来。


在*开放题目中涉及到AGV物理模型的修改，这时需要大家打开MapleSim，在相应的模块中进行摩擦力参数修改，然后将新的模型导入到Automation Studio中，验证控制算法对新模型的适应程度，开放题目将会有附加分。另外对于电机的三环控制，大家可以采用两种方法来解决，一种是自己在Automation Studio中搭建位置环，速度环和电流环的控制模型，另外一种是直接调用贝加莱的伺服驱动器，这样控制模型就不用自己再搭了，只需要调节参数进行适当的配置即可。这里我们更的是*种方法，如果同学可以将两种方法都实现，也会有额外的附加分。




另外对于电机的三环控制，大家可以采用两种方法来解决，一种是自己在Automation Studio中搭建位置环，速度环和电流环的控制模型，另外一种是直接调用贝加莱的伺服驱动器，这样控制模型就不用自己再搭了，只需要调节参数进行适当的配置即可。这里我们更的是*种方法，如果同学可以将两种方法都实现，也会有额外的附加分。
*步 – 熟悉建模仿真软件MapleSim：参考手册和视频资料，动手练，了解建模方式和原理。这个AGV小车模型的重点是动力学仿真部分。如果能对模型，特别是车轮模型的原理能够加以解释说明，相信会给答题加分

第二步 – 调整模型参数：按照赛题要求，针对车轮中的接触元件，调整其中的摩擦参数，通过参数扫描和优化，仿真不同参数条件下AGV小车的运动学和动力学特性。

第三步 – 将仿真模型输出到控制软件Automation Studio中：使用MapleSim中的Automation Studio FMU 接口工具箱，将修改后的模型输出成为FMU文件。在Automation Studio中调试AGV小车的运动姿态，验证控制策略

第二，这次比赛的赛题需要参赛者具备扎实的机电一体化理论基础，了解运动控制中的伺服电机控制模型，知道如何调节伺服驱动的三环控制参数，来提高系统快速响应能力，稳定性和控制精度。还要研究如何把电机位置坐标系与AGV位置坐标系进行坐标变换。


第三，这次比赛中的其中两个任务涉及到*化理论，一个是时间*短，一个是能耗*低，这两个优化目标在现实生活中都有相应的相关场景。

近期，ABB为东莞国贸中心提供了*的电气解决方案和i-bus智能建筑控制系统。在设备层，通过低压设备，打造安全、可靠、稳定的配电系统；在控制层，提供i-bus系统，实现对公共区域场景化的灯光控制，创造更智能、更舒适的生活空间， 同时满足绿色低碳的环境要求，减少建筑物的碳排放。在项目中，涉及1000多个回路，相比传统照明解决方案，预计可节能30%以上。国贸中心项目定位一线城市综合体，用电负荷大，用电设备种类多。其中的高层建筑体量巨大、功能复杂，在配电系统的选择上需要满足更严苛的标准。根据客户需求，ABB梳理出由空气断路器、塑壳断路器、微型断路器、双电源转换开关、隔离开关熔断器等组成的低压元器件产品组合。即使在大负荷的情况下，也能确保国贸中心配电系统的安全、稳定运行。



此外，客户提出楼宇智能控制系统不仅需具备照明控制等基本功能，还需具备稳定性、节能性与可拓展性，保证与时俱进。ABB i-bus®智能建筑控制系统通过实时监控、场景控制、定时控制等功能，对不同区域，按照不同时间段设定场景，满足客户节能降耗的要求。与此同时, ABB i-bus®智能建筑控制系统通过光纤传输方案，与楼宇自控系统集成，在监控中心远程控制不同区域的照明，满足了客户对公共区域各类场景的统一控制的要求, 让国贸中心塔楼全面智能升级。取指令与输出指令（LD/LDI/LDP/LDF/OUT）
2016年3月，AlphaGo与职业围棋选手的对局引发了人们对于人工智能的高度关注。计算机在一个*的非常复杂的计算与智力任务中，打败了人类的*选手，靠的是类人脑的智能吗？从系统的结构看，AlphaGo结合了深度神经网络训练与蒙特卡洛模拟[1]。广义的说，深度神经网络是类脑的计算形式，而蒙特卡洛方法则是发挥机器运算速度的优势，模拟出数量巨大的可能性用以进一步判断，这现在看来不是大脑工作的机制。所以AlphaGo 可以说是结合了类脑与非类脑的计算与智能，*发挥其各自特长所取得的*。除了AlphaGo 所运用的深度神经网络之外，现在研究的类脑计算和智能还有哪些方面？可能会在不久的将来带来什么样的突破呢？