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Traditional control methods of two-wheeled robot are usually model-based and require the robot’s precise mathematic model which is hard to get. A sensorimotor self-learning model named SMM TWR is presented in this paper to handle these problems. The model consists of seven elements: the discrete learning time set, the sensory state set, the motion set, the sensorimotor mapping, the state orientation unit, the learning mechanism and the model’s entropy. The learning mechanism for SMM TWR is designed based on the theory of operant conditioning (OC), and it adjusts the sensorimotor mapping at every learning step. This helps the robot to choose motions. The leaning direction of the mechanism is decided by the state orientation unit. Simulation results show that with the sensorimotor model designed, the robot is endowed the abilities of self-learning and self-organizing, and it can learn the skills to keep itself balance through interacting with the environment. 相似文献
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目的观察血管内皮生长因子C(VEGF-C)及其受体3(VEGFR-3)和肾小球上皮细胞整合膜蛋白(podoplanin)在食管癌组织中的表达,分析其与肿瘤淋巴结转移的关系。方法免疫组织化学SP法检测76例食管癌组织中VEGF-C、VEGFR-3和podoplanin的表达及淋巴管密度(LVD)。结果食管癌VEGF-C表达阳性率为63.1%,VEGF-C的表达与食管癌的淋巴结转移、TNM分期有统计学意义(P<0.01,P<0.05),但与患者年龄、肿瘤大小及分化程度无关;癌旁组织淋巴管密度同淋巴结转移、VEGF-C阳性表达间有统计学意义(P<0.01,P<0.05),podo-planin LVD值与VEGFR-3 LVD值相比,具有统计学意义(P<0.01)。结论食管癌组织中VEGF-C表达与肿瘤TNM分期、淋巴管密度和淋巴结转移有关,VEGF-C表达越高,淋巴管密度越大,淋巴结转移可能性越高。癌旁组织LVD同VEGF-C的高表达及淋巴结转移密切相关,食管癌组织中podoplanin标记的淋巴管密度较VEGFR-3标记的淋巴管密度更为精确,是一种更为满意的淋巴管内皮特异性标志物。 相似文献
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基于三维势流理论,利用水动力分析软件AQWA对浅水中浮式栈桥单浮箱系泊系统及运动响应进行研究。对初步设计的多种系泊系统进行优选,并计算浮箱在最优系泊系统下的运动响应幅值算子RAO。结果表明:聚酯缆材料极易疲劳破坏,浅水中交叉型半张紧式锚链系泊表现出良好的系泊性能。浮箱的振幅响应算子RAO与波浪周期变化及波浪作用方向有不可分割的关系,当波浪入射角为120°~150°时,浮箱的纵荡及纵摇RAO较大。为保证较小的垂荡值,浮箱布置可沿入射波方向。为保证较小的首摇角,浮箱布置应避免与来浪呈120°的入射角。 相似文献
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48.
运用交通仿真技术进行分流方案设计和评价,从行程时间、燃油消耗、沿线速度等方面进行了交通仿真的应用研究,采用美国TSIS仿真软件对某高速公路分流方案进行了实例分析。研究表明,交通仿真技术用于分流方案研究具有定量化、形象化的特点,可以客观地评价各方案的优劣,并为方案的改善提出建设性意见。 相似文献
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50.