平衡车事故频发,安全隐患该如何“平衡”

 

男孩马路骑电动平衡车摔倒与死神擦肩;

男童跪骑平衡车,遭转弯轿车碾压;

8岁女童骑平衡车不慎摔倒,导致骨折、脾挫裂;

知名的数码博主王奔宏骑平衡车严重骨折;

医生月接诊十几个孩子骨折,平衡车安全咋“平衡”

摔倒、骨折、挫裂、遭碾压,

一个个触目惊心的词汇戳痛着我们的心窝,

让我们看到了生命的脆弱,

也让我们对喜爱的平衡车渐渐的失去了原有的热情。

那我们要放弃所钟爱的平衡车吗?

不一定~

 

对于新时代科技的发展,小编还是很有信心的。

就像我们本次的课题:基于非线性鲁棒控制的自平衡车设计,就是针对车的安全性所建立的课题。

在本课题中,来自约翰霍普金斯大学的导师,将带领我们用非线性鲁棒控制尝试解决平衡车的安全隐患问题。

本课题的学习过程中,我们

  • 首先使用牛顿第二定律建立自平衡车的姿态动力学模型;
  • 随后基于鲁棒控制理论,进行自平衡车的控制算法设计。

对于鲁棒控制算法,我们

  • 首先使用计算机仿真进行验证;
  • 随后将其植入自平衡车样机中,并进行实验与测试,验证设计的反馈控制系统的稳定性以及鲁棒性。

相关学科

姿态动力学   旋转运动学   刚体动力学

控制理论     鲁棒控制   

计算机   人工智能   机器学习

应用数学     统计学    数据科学

导师:约翰霍普金斯大学   博士

约翰·霍普金斯大学博士;

 

  • 多次以第一作者身份,在Journal of Fluids and Structures、Journal of Fluid Mechanics、Journal of Vibration and Shock等国际知名期刊和杂志上发表过多篇专业学术论文;
  • 研究方向:Turbulence, Control Theory, Energy System。

课题研究方法

AI+X数据驱动型科研

AIX数据驱动型科研是指使用人工智能(AI)算法,收集、处理、分析具体学科(X)的海量数据,并基于此进行预测,从而获得科学发现的研究方法。与传统的、基于实验或逻辑推理的研究方式相比,AI+X数据驱动型科研可以借助AI算法强大的运算能力,高效地进行大数据分析,具有投入产出比高、适用范围广的优点。AI+X数据驱动型科研已被广泛地应用于各个领域,利用AI算法研究基因数据,从而进行早期的癌症筛查便是其中一例。基因组与癌症病患的数据千千万万,使用传统的科研方式对其进行分析,工程量大、过程繁琐,在客观上难以实现。但借助AI算法这一便捷的工具,生命科学家便能够以海量的患者的遗传信息为基础,建立数据库,与过往的研究成果进行对照,快速、准确地在两者中发现规律、建立联系,从而使癌症诊断的“标准化”成为可能。

整个科研教学流程中,每一位学员都将有学术督导协助保障研究阶段性作业和论文的进度,确保取得研究成果。
 

科研课题成果

成果1:在英文期刊中发表学术论文有方学者项目保证为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此,论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生,不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊,而且有机会参与全球顶级的学术会议。
成果2:第一作者身份
有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中,招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度,而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来,有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名,这使得第一作者身份的含金量更为突出
成果3:高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛
学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事,其中包括:被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、谷歌科学奖和达特茅斯大学举办的ISEC论文比赛。
成果4 :独一无二的课题
有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题,连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向,保证学生研究内容的差异性。
成果5:美国TOP30院校导师的推荐信
有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人,来自于美国顶尖学府的科研团队,保证了推荐信的可信度;而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处,从而大大提高了推荐信的价值。 

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