Bộ điều khiển mờ là gì? Các công bố khoa học về Bộ điều khiển mờ

Bộ điều khiển Leap Motion là một thiết bị mới dành cho giao diện người dùng được điều khiển bằng cử chỉ tay với độ chính xác được công bố dưới một milimét. Tuy nhiên, cho đến hiện tại, khả năng của nó trong môi trường thực tế chưa được phân tích. Do đó, bài báo này trình bày một nghiên cứu đầu tiên về bộ điều khiển Leap Motion. Sự chú ý chính được tập trung vào việc đánh giá độ chính xác và độ lặp lại. Để đánh giá một cách thích hợp, một thiết lập thí nghiệm mới đã được phát triển nhằm sử dụng một robot công nghiệp với bút tham chiếu cho phép độ chính xác vị trí là 0,2 mm. Nhờ đó, sự sai lệch giữa vị trí 3D mong muốn và vị trí trung bình đo được là dưới 0,2 mm cho các thiết lập tĩnh và 1,2 mm cho các thiết lập động. Việc sử dụng kết quả của phân tích này có thể nâng cao sự phát triển của các ứng dụng cho bộ điều khiển Leap Motion trong lĩnh vực Tương tác Người-Máy.

Trong nghiên cứu này, khả năng đồng bộ hóa giữa các hệ thống hyperchaotic bậc phân số và bậc nguyên thông qua bộ điều khiển chế độ trượt được xem xét. Bằng cách thiết kế một bộ điều khiển chế độ trượt chủ động và lựa chọn các tham số điều khiển phù hợp, các hệ thống lái và phản hồi được đồng bộ. Việc đồng bộ giữa hệ thống hỗn loạn Chen bậc phân số và hệ thống hỗn loạn Chen bậc nguyên cũng như giữa hệ thống hyperchaotic Chen bậc nguyên và hệ thống hyperchaotic Rössler bậc phân số được sử dụng để minh họa tính hiệu quả của phương pháp đồng bộ hóa được đề xuất. Các mô phỏng số khớp với phân tích lý thuyết.

Với sự phát triển của công nghệ laser, các phản ứng hạt nhân có thể xảy ra trong các môi trường plasma nhiệt độ cao được tạo ra bởi laser và đã thu hút được nhiều sự chú ý từ các lĩnh vực vật lý khác nhau. Tuy nhiên, các nghiên cứu về phản ứng hạt nhân trong plasma vẫn bị giới hạn bởi công nghệ phát hiện. Nguyên nhân chủ yếu là do các xung điện từ cực kỳ mạnh (EMP) cũng có thể được tạo ra khi các tia laser cường độ cao tác động vào các vật thể để kích thích plasma, dẫn đến việc nhiều loại bộ phát hiện truyền thống bị mất chức năng. Do đó, rất cần thiết phải phát triển các công nghệ phát hiện hạt mới. Trong bài báo này, chúng tôi báo cáo về một bộ phát hiện sợi quang có điều khiển mới được phát triển gần đây có thể được sử dụng trong các môi trường EMP khắc nghiệt. Trong bộ phát hiện prototype này, các photon huỳnh quang được ghép với sợi quang và sau đó được chuyển tới một ống photomultiplier có điều khiển nằm ở xa nguồn EMP và được bảo vệ tốt. Với các biện pháp đó, các EMP có thể được tránh, giúp cho thiết bị có khả năng nhận diện một sự kiện đơn lẻ của các sản phẩm phản ứng hạt nhân được sinh ra trong plasma do laser gây ra từ các tín hiệu nền EMP gây nhiễu. Loại bộ phát hiện mới này có thể được sử dụng rộng rãi như một bộ phát hiện thời gian bay (TOF) trong các thí nghiệm vật lý hạt nhân laser cường độ cao để phát hiện neutron, photon và các hạt mang điện khác.

Phần lớn các nghiên cứu trước đây về hội thoại giữa con người và robot trong ngôn ngữ thứ hai đều được thực hiện với sự hỗ trợ của một người điều khiển Wizard-of-Oz. Lý do là việc nhận dạng giọng nói tự động đối với lời nói hội thoại không phải bản ngữ được coi là không đáng tin cậy và nhiệm vụ quản lý hội thoại trong việc lựa chọn các câu robot phù hợp trong một lượt nói nhất định là phức tạp trong các cuộc đối thoại xã hội. Nghiên cứu này do đó điều tra xem việc thực hành hội thoại do robot dẫn dắt trong một ngôn ngữ thứ hai với các cặp người học trưởng thành có thể được một robot tự động quản lý hay không. Đầu tiên, chúng tôi điều tra mức độ chính xác và khả năng hiểu của các bản sao lời nói từ người học ngôn ngữ thứ hai khi được thực hiện bởi một công nghệ nhận diện giọng nói tiên tiến. Chúng tôi phát hiện ra tỷ lệ sai sót từ vựng tương đối cao (41%) và một phần đáng kể (42%) của các câu nói được đánh giá là không thể hiểu hoặc chỉ có thể hiểu một phần bởi người đọc. Sau đó, chúng tôi đánh giá mức độ phù hợp của việc lựa chọn câu nói robot, khi được thực hiện thủ công dựa trên các bản sao giọng nói hoặc tự động sử dụng (a) các chuỗi câu nói robot được định trước, (b) một mô hình ngôn ngữ tiên tiến tổng quát mà lựa chọn các câu nói dựa trên đầu vào của người học hoặc câu nói trước đó của robot, hoặc (c) một phương pháp thống kê tùy chỉnh được huấn luyện dựa trên các quan sát về lựa chọn của người điều khiển trong các cuộc hội thoại trước đó. Kết quả cho thấy câu nói robot phù hợp hoặc ít nhất là chấp nhận được được người điều khiển chọn trong hầu hết các trường hợp (96%), mặc dù các bản sao ASR có tỷ lệ sai sót từ vựng cao. Hơn nữa, phương pháp thống kê tùy chỉnh hoạt động tốt như việc lựa chọn câu nói robot thủ công dựa trên bản sao ASR. Cũng đã được tìm thấy rằng chiến lược tương tác mà robot áp dụng, có sự khác biệt về mức độ mà robot duy trì sáng kiến trong cuộc trò chuyện và liệu trọng tâm của cuộc hội thoại nằm ở robot hay người học, có tác động nhỏ đến tỷ lệ sai sót từ vựng và khả năng hiểu của các bản sao nhưng có tác động lớn hơn đến tính phù hợp của việc lựa chọn câu nói. Do đó, các cuộc hội thoại do robot dẫn dắt có thể hoạt động tốt hơn với một số chiến lược tương tác của robot.