气球算法教程

同时，气球上的有效载荷电子设备包负责飞行安全、导航和通信。气球还辅以专有的机器学*算法，该算法可以预测风向并实时融合传入的传感器数据。

我们将我们的控制器部署在全球多个地点的Loon超压气球上，包括在太平洋上空的39天控制实验。分析表明，该控制器优于Loon以前的算法，并且对平流层风的自然多样性具有鲁棒性。

另外，在仿真分析*也发现了存在的末端“气球效应”等局部非线性变形情况，为数学建模*简化模型起到了关键可视化参考作用。然后，提出了一种具有创新性的双向气动软体驱动器的动态建模方法，利用达朗贝尔原理在静态模型的基础上建立了软体驱动器的初步未补偿的动态模型。因为该动态模型主要基于复杂的微分方程，所以在处理动态微分方程过程*，提出了一种基于泰勒展开式和龙格-库塔法的融合求解算法。求解得到的动态曲线并不收敛，换而言之，动态模型无法表示驱动器的动态特性，但是本章的求解结果为后一章的动态模型补偿奠定了基础。

除此之外，有的还是气球和无人机的结合，比如**雷文工业公司的研制的高空气球，它包括一个飞行控制单元，由使用可再生太阳能电池板充电的电池来供电，甚至还使用了一种专有的机器学*算法，可以预测风向，并实时融合传入的传感器数据。而更高级的应用，则是用气球带着无人机长期在高空待机，一有需要则派出无人机去执行任务，就像我国的“快云”工程一样，飞碟形的银色气球加无人机，科幻极了。

普通级别和方式的（大数据固定场景已知算法盲*），产业方面仍然可以有更多落地，那么不需要AI专业能力的公司，而是拿来现成AI技术去拼应用的公司，可以是目前的电子产品公司，和互联网公司。这其*有很少一部分*小公司，在它自己落地过程*，去做单一领域上的“垂直优化”，理解好所用AI技术，并且从自己应用的方向是做深入的体验提升。其它绝大部分都是大路货，拿来的AI技术自己不懂。这路不会冷却，但单纯靠资本吹起来的气球击鼓传花快到头了。