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仿生

基于FPGA的數(shù)字圖像處理的研究.rar

圖像是人類智能活動重要的信息來源之一，是人類相互交流和認(rèn)識世界的主要媒體。隨著信息高速公路、數(shù)字地球概念的提出，人們對圖像處理技術(shù)的需求與日劇增，同時VLSI技術(shù)的發(fā)展給圖像處理技術(shù)的應(yīng)用提供了廣闊的平臺。圖像處理技術(shù)是圖像識別和分析的基礎(chǔ)，所以圖像處理技術(shù)對整個圖像工程來說就非常重要，對圖像處理技術(shù)的實現(xiàn)的研究也就具有重要的理論意義與實用價值，包括對傳統(tǒng)算法的改進(jìn)和硬件實現(xiàn)的研究。仿生算法的興起為圖像處理問題的解決提供了一條十分有效的新途徑；FPGA技術(shù)的發(fā)展為圖像處理的硬件實現(xiàn)提供了有效的平臺。 @@ 本文在詳細(xì)介紹鄰域圖像處理算法及其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、遺傳算法和蟻群算法基本原理的基礎(chǔ)上，將其應(yīng)用于圖像增強和圖像分割的圖像處理問題之中，并將其用FPGA技術(shù)實現(xiàn)。論文中采用遺傳算法自適應(yīng)的確定非線性變換函數(shù)的參數(shù)對圖像進(jìn)行增強，在采用FPGA來實現(xiàn)的過程中先對系統(tǒng)進(jìn)行模塊劃分，主要分為初始化模塊、選擇模塊、適應(yīng)度模塊、控制模塊等，然后利用VHDL語言描述各個功能模塊，為了提高設(shè)計效率，利用IP核進(jìn)行存儲器設(shè)計，利用DSP Builder進(jìn)行數(shù)學(xué)運算處理。時序控制是整個系統(tǒng)設(shè)計的核心，為盡量避免毛刺現(xiàn)象，各模塊的時序控制都是采用單進(jìn)程的Moore狀態(tài)機實現(xiàn)的。在圖像分割環(huán)節(jié)中，圖像分割問題轉(zhuǎn)換為求圖像的最大熵問題，采用蟻群算法對改進(jìn)的最大熵確定的適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并對基于FPGA和蟻群算法實現(xiàn)圖像分割的各個模塊設(shè)計進(jìn)行了詳細(xì)介紹。 @@ 對實驗結(jié)果進(jìn)行分析表明遺傳算法和蟻群算法在數(shù)字圖像處理中的使用明顯改善了處理的效果，在利用FPGA實現(xiàn)遺傳算法和蟻群算法的整個設(shè)計過程中由于充分發(fā)揮了FPGA的并行計算能力及流水線技術(shù)的應(yīng)用，大大提高算法的運行速度。 @@關(guān)鍵詞：圖像處理；遺傳算法；蟻群算法；FPGA

標(biāo)簽： FPGA 數(shù)字圖像處理

上傳時間： 2013-06-03

上傳用戶：小火車?yán)怖怖?/p>
基于ARM的導(dǎo)航移動機器人控制系統(tǒng)研究

隨著新的控制算法的應(yīng)用和電子技術(shù)的發(fā)展，移動機器人正朝著高速度、高精度、開放化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展，對控制系統(tǒng)也提出了更高的要求。移動機器人要實現(xiàn)高速度、高精度的位置控制和軌跡跟蹤，必須依賴先進(jìn)的控制策略和優(yōu)良的運動控制系統(tǒng)。導(dǎo)航是移動機器人最具挑戰(zhàn)性的能力之一，機器人感知、定位、認(rèn)知及運動控制的性能是決定導(dǎo)航成功的關(guān)鍵因素。根據(jù)課題“仿生導(dǎo)航系統(tǒng)”的要求，本文選擇“主控制器+運動控制器+英特網(wǎng)遠(yuǎn)程無線監(jiān)控”結(jié)構(gòu)進(jìn)行導(dǎo)航移動機器人控制系統(tǒng)的設(shè)計。首先分析導(dǎo)航移動機器人體系結(jié)構(gòu)，建立機器人運動學(xué)模型，最后詳細(xì)闡述控制系統(tǒng)的全部開發(fā)過程，包括控制系統(tǒng)需求分析、總體設(shè)計、功能模塊的劃分及軟硬件的設(shè)計與實現(xiàn)，并對無線通信及英特網(wǎng)通訊做了一些基礎(chǔ)研究，開發(fā)了無線通訊模塊軟件和上位機軟件。在控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計方面，主要包括基于 LPC2138 的主控制單元、基于HCTL-1100 的運動控制單元、基于 6N137 的光電隔離單元、基于 LMD18200 的功率放大單元、傳感器接口單元及上位機無線通訊單元的電路設(shè)計。軟件方面，在μC/OS-Ⅱ?qū)崟r操作系統(tǒng)的多任務(wù)環(huán)境下，利用其任務(wù)調(diào)度功能，合理地協(xié)調(diào)和組織了控制系統(tǒng)的各項硬件資源，提高了整個系統(tǒng)的實時性和可靠性。上位機采用的無線通訊、Internet 通訊以及可視化監(jiān)控程序界面，讓用戶可以方便直觀地遠(yuǎn)程觀察和控制機器人。該控制系統(tǒng)的研制為仿生傳感器性能測試提供了一個良好的實驗平臺，經(jīng)過實驗，驗證了系統(tǒng)的可行性，系統(tǒng)的各項功能及控制精度滿足設(shè)計要求。

標(biāo)簽： ARM 導(dǎo)航移動機器人控制

上傳時間： 2013-05-22

上傳用戶：Zxcvbnm
蛇形機器人的運動分析以及步態(tài)研究

近年來，蛇形機器人作為一類有重要應(yīng)用前景的仿生機器人受到了國內(nèi)的廣泛關(guān)注，并取得了很多進(jìn)展。蛇形機器人跟傳統(tǒng)的兩足式機器人或者履帶機器人比較，具有更好的運動穩(wěn)定性和環(huán)境適應(yīng)能力。蛇形機器人是一種新型的仿生機器人，與傳統(tǒng)的輪式或兩足步行式機器人不同之處在于，它實現(xiàn)了像蛇一樣的基本運動模式。本文提出了一種類似正弦波形的7關(guān)節(jié)三動桿蛇形機器人結(jié)構(gòu)模型，并對該機器人的基本步態(tài)進(jìn)行了分析研究，對其前進(jìn)的方式進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模設(shè)計，為該蛇形機器人在具體設(shè)計制造前提供了理論分析基礎(chǔ)。

標(biāo)簽： 蛇形機器人運動分析

上傳時間： 2013-11-04

上傳用戶：lilei900512
基于仿生原理的架空輸電線路巡線機器人越障模型

針對目前架空輸電線路巡線機器人連續(xù)巡線能力低、對大型障礙物越障適應(yīng)能力弱的問題，提出基于仿生學(xué)原理的巡線機器人越障模型。設(shè)計兩吊臂式巡線機器人，建立機器人的動力學(xué)模型，通過調(diào)整機器人兩個手臂的相對角度和輪爪與障礙物的相對位置，求解模型的周期跨越動作，通過連續(xù)的兩次擺動，完成了巡線機器人在輸電線路上的越障過程。結(jié)果表明，當(dāng)θ1為2.41（rad）時，巡線機器人以靜止?fàn)顟B(tài)開始擺動，完成了周期的越障的運動過程。文中為巡線機器人的越障問題提供了新的思路和設(shè)計方法。

標(biāo)簽： 仿生架空輸電巡線機器人線路

上傳時間： 2013-10-11

上傳用戶：zhuyibin
現(xiàn)代傳感器技術(shù)與應(yīng)用

現(xiàn)代傳感器技術(shù)與應(yīng)用,本書共分為三編。第一編分為三章，重點介紹了傳感器技術(shù)的基礎(chǔ)知識，介紹了傳感器的基本概念、基本特性、數(shù)學(xué)模型以及傳感器的標(biāo)定和選用規(guī)則，第二編分為七章，重點介紹了常見傳感器的基本原理、特性、測量電路以及應(yīng)用；第三編分為十一章，重點介紹了新型傳感器的工作原理、特性以及應(yīng)用。在每一章后給出了思考題和練習(xí)題，在部分章節(jié)中給出了例題分析。.本書的內(nèi)容整體上以信號與信息處理為主線，由淺人深，以傳感器的基本概念和工作原理為基礎(chǔ)，突出各類傳感器的應(yīng)用，便于讀者理解和掌握。..本書可以作為理工科高等院校的教材和教學(xué)參考書，也可供有關(guān)工程技術(shù)人員參考. 第一編傳感器技術(shù)總診第1章傳感器概論第2章傳感器的基本特性第3章傳感器的選用與標(biāo)定第二編常見傳感器原理及應(yīng)用第4章電容式傳感器第5章壓電式傳感器第6章電阻應(yīng)變式傳感器第7章光電式傳感器第8章熱電式傳感器第9章電感式傳感器第10章磁電式傳感器第三編新型傳感器原理及應(yīng)用第11章光導(dǎo)纖維與光纖傳感器第12章氣敏傳感器第13章濕敏傳感器第14章仿生傳感器第15章超聲波與超聲傳感器第16章紅外輻射與紅外探測器第17章微波傳感器第18章射線式傳感器第19章生物傳感器第20章超導(dǎo)傳感器第21章智能傳感器參考文獻(xiàn)

標(biāo)簽： 現(xiàn)代傳感器

上傳時間： 2013-11-15

上傳用戶：rnsfing
蟻群算法( ant colony algorithm) 是由意大利學(xué)者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世紀(jì)90 年代初期通過模擬自然界中螞蟻集體尋徑的行為而提出的一種基于種群的啟

蟻群算法( ant colony algorithm) 是由意大利學(xué)者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世紀(jì)90 年代初期通過模擬自然界中螞蟻集體尋徑的行為而提出的一種基于種群的啟發(fā) 式仿生進(jìn)化系統(tǒng)。蟻群算法包含兩個基本階段:適應(yīng)階段和協(xié)作階段。在適應(yīng)階段,各候選解根據(jù)積累的信息不斷調(diào)整自身結(jié)構(gòu)。在協(xié)作階段,候選解之間通過信息交流,以期望產(chǎn)生性能更好的解,這類似于學(xué)習(xí)自動機的學(xué)習(xí)機制。蟻群算法最早成功應(yīng)用于解決著名的旅行商問題(t raveling salesman problem , TSP) ,該算法采用了分布式正反饋并行計算機制,易于與其他方法結(jié) 合,而且具有較強的魯棒性[325 ] 。蟻群算法創(chuàng)立十多年來,無論在算法理論還是在算法應(yīng)用方面都取得了很多突破性研究進(jìn)展。

標(biāo)簽： algorithm Dorigo colony ant

上傳時間： 2016-01-18

上傳用戶：xyipie
目前己存在許多優(yōu)化算法用來解決該問題

目前己存在許多優(yōu)化算法用來解決該問題，但不少算法都存在一定局限性，如當(dāng)算法的約束條件較多時，很難求解復(fù)雜環(huán)境的路徑規(guī)劃問題等。本文根據(jù)機器人路徑規(guī)劃算法的研究現(xiàn)狀和向智能化、仿生化發(fā)展的趨勢，研究了一種基于改進(jìn)蟻群算法的機器人全局路徑規(guī)劃方法。

標(biāo)簽： 優(yōu)化算法

上傳時間： 2014-01-25

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DE 生物進(jìn)化算法的matlab實現(xiàn)

DE 生物進(jìn)化算法的matlab實現(xiàn)，一類優(yōu)化仿生算法

標(biāo)簽： matlab DE 進(jìn)化算法

上傳時間： 2017-04-18

上傳用戶：wys0120
人工魚群算法

人工魚群算法，自己編的，比較簡單、易懂。注：魚群算法是一種比較新的仿生算法。

標(biāo)簽： 人工魚群算法

上傳時間： 2017-07-10

上傳用戶：xuan‘nian
基于遺傳算法的測站資源優(yōu)化分配研究

基于遺傳算法的測站資源優(yōu)化分配研究，遺傳算法簡介，只能仿生算法概述

標(biāo)簽： 算法分配資源

上傳時間： 2013-11-25

上傳用戶：weiwolkt