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多智能體系

本系統(tǒng)實現(xiàn)了一種具有語音播報、語音提示的高性能、高智能的實用型遠距離多路數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

本系統(tǒng)實現(xiàn)了一種具有語音播報、語音提示的高性能、高智能的實用型遠距離多路數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

標(biāo)簽： 性能多路數(shù)據(jù)采集語音播報

上傳時間： 2017-07-03

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。整個系統(tǒng)涉及車模機械結(jié)構(gòu)調(diào)整、傳感器電路設(shè)計及信號處理、控制算法和策略優(yōu)化等多個方面。為了提高智能賽車的行駛速度和可靠性

。整個系統(tǒng)涉及車模機械結(jié)構(gòu)調(diào)整、傳感器電路設(shè)計及信號處理、控制算法和策略優(yōu)化等多個方面。為了提高智能賽車的行駛速度和可靠性，對比了不同方案的優(yōu)缺點，并結(jié)合Labview 仿真平臺進行了大量底層和上層測試，最終確定了現(xiàn)有的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和各項控制參數(shù)。

標(biāo)簽： 模機械傳感器

上傳時間： 2017-07-19

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51單片機在微型智能控制系統(tǒng)中應(yīng)用很廣,隨著人們對控制系統(tǒng)的要求不斷提高, 51 單片機的功能局限越發(fā)明顯。特別是51系列單片機不具有實時多任務(wù)支持功能,大大限制其在控制系統(tǒng)中的進一步發(fā)展。而多任務(wù)恰

51單片機在微型智能控制系統(tǒng)中應(yīng)用很廣,隨著人們對控制系統(tǒng)的要求不斷提高, 51 單片機的功能局限越發(fā)明顯。特別是51系列單片機不具有實時多任務(wù)支持功能,大大限制其在控制系統(tǒng)中的進一步發(fā)展。而多任務(wù)恰恰是現(xiàn)代操作系統(tǒng)的突出特點,將多任務(wù)機制引入單片機系統(tǒng)。

標(biāo)簽： 控制系統(tǒng) 單片機 51 51單片機

上傳時間： 2014-11-23

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基于AVR—AT90S8515的多通道智能大廈自動抄表系統(tǒng)

0578、基于AVR—AT90S8515的多通道智能大廈自動抄表系統(tǒng)

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上傳時間： 2014-04-09

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實時控制與智能儀表多微機系統(tǒng)的通信技術(shù) 482頁 12.7M.pdf

超聲,紅外,激光,無線,通訊相關(guān)專輯 183冊 1.48G實時控制與智能儀表多微機系統(tǒng)的通信技術(shù) 482頁 12.7M.pdf

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上傳時間： 2014-05-05

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基于單片機的多功能智能小車的設(shè)計

該文檔為基于單片機的多功能智能小車的設(shè)計簡介資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………

標(biāo)簽： 單片機智能小車

上傳時間： 2021-10-25

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30個數(shù)學(xué)建模智能算法及MATLAB程序代碼: chapter10基于粒子群算法的多目標(biāo)搜索算法.r

30個數(shù)學(xué)建模智能算法及MATLAB程序代碼:chapter10基于粒子群算法的多目標(biāo)搜索算法.rarchapter11基于多層編碼遺傳算法的車間調(diào)度算法.rarchapter12免疫優(yōu)化算法在物流配送中心選址中的應(yīng)用 .rarchapter13粒子群優(yōu)化算法的尋優(yōu)算法.rarchapter14基于粒子群算法的PID控制器優(yōu)化設(shè)計.rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于動態(tài)粒子群算法的動態(tài)環(huán)境尋優(yōu)算法.rarchapter17基于PSO工具箱的函數(shù)優(yōu)化算法.rarchapter18魚群算法函數(shù)尋優(yōu).rarchapter19基于模擬退火算法的TSP算法.rarchapter1遺傳算法工具箱.rarchapter20基于遺傳模擬退火算法的聚類算法.rarchapter21模擬退火算法工具箱及應(yīng)用.rarchapter22蟻群算法的優(yōu)化計算——旅行商問題(TSP)優(yōu)化 .rarchapter23基于蟻群算法的二維路徑規(guī)劃算法.rarchapter24 基于蟻群算法的三維路徑規(guī)劃算法.rarchapter25有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸擬合——基于近紅外光譜的汽油辛烷值預(yù)測.rarchapter26.rarchapter27無導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——礦井突水水源判別.rarchapter28支持向量機的分類——基于乳腺組織電阻抗特性的乳腺癌診斷 .rarchapter29支持向量機的回歸擬合——混凝土抗壓強度預(yù)測.rarchapter2基于遺傳算法和非線性規(guī)劃的函數(shù)尋優(yōu)算法 .rarchapter30極限學(xué)習(xí)機的回歸擬合及分類.rarchapter3基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法 .rarchapter4sa_tsp.rarchapter5基于遺傳算法的LQR控制器優(yōu)化設(shè)計.rarchapter6遺傳算法工具箱詳解及應(yīng)用 .rarchapter7多種群遺傳算法的函數(shù)優(yōu)化算法.rarchapter8基于量子遺傳算法的函數(shù)尋優(yōu)算法 .rarchapter9基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化算法.rar

標(biāo)簽： 數(shù)學(xué)建模 matlab

上傳時間： 2021-11-28

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基于單片機的多功能智能小車設(shè)計論文(電路+程序+論文)講解

該文檔為基于單片機的多功能智能小車設(shè)計論文(電路+程序+論文)講解文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………

標(biāo)簽： 單片機智能小車

上傳時間： 2021-12-09

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用對環(huán)境的感知，環(huán)境模型妁表示是非常重要的。未知環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足精度要求的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵格法進行路徑規(guī)劃，其計算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織神經(jīng)瞬絡(luò)為機器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮。基于網(wǎng)絡(luò) 的這些特性，可采用K0h0n曲神經(jīng)元的權(quán)向量來表示自由空間，其方法是在自由空間中隨機地選取坐標(biāo)點xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通過對大量的輸八樣本的學(xué)習(xí)，其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的分布形式學(xué)習(xí)過程如下：開始時網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機地賦值，其后接下式進行學(xué) 習(xí)：，、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其中M(f1：神經(jīng)元 1在t時刻對應(yīng)的權(quán)值；a(∽ 謂整系數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學(xué)習(xí)的 I域。每個神經(jīng)元能最大限度地表示一定的自由空間。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最小生成樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (，) 可以動態(tài)地定義成矩形、多邊形。神經(jīng) 元數(shù)量的選取取決于環(huán)境的復(fù)雜度，如果神經(jīng)元的數(shù)量太少．它們就不能覆蓋整十空間，結(jié)果會導(dǎo)致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域如果節(jié)點妁數(shù)量太大．節(jié)點就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點是對整個自由空間的學(xué) 習(xí)，而不是學(xué)習(xí)最小框架空間。節(jié) 點的數(shù) 量可以動態(tài) 地定義，在每個學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬．機器人會檢查所有的路徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物，就意味著沒有足夠的節(jié)點來覆蓋整十自由窯間，需要增加網(wǎng)絡(luò)節(jié)點來重新學(xué) 習(xí) 所 138一以為了收斂于最小框架表示，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點升始學(xué)習(xí)，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí)，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問較大，就需要由二維結(jié)構(gòu)表示。采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個新的方法。由于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時間內(nèi)進行大量的計算。并且不需要了解障礙物的過細(xì)信息．如形狀、位置等通過學(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問的基本框架，起、終點問路徑可利用樹的遍歷技術(shù)報容易地被找到在機器人對環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲絡(luò)技術(shù)對多傳感器的信息進行融臺。由于單個傳感器僅能提供部分不完全的環(huán)境信息，因此只有秉甩多種傳感器才能提高機器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用局部路徑規(guī)刪足稱動吝避碰規(guī)劃，足以全局規(guī)荊為指導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內(nèi)

標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機器人導(dǎo)航

上傳時間： 2022-02-12

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嵌入式智能機器人平臺研究

嵌入式智能機器人平臺研究摘要：針對傳統(tǒng)工業(yè)機器人采用的封閉式結(jié)構(gòu)的局限性，在WindowsCE．NET系統(tǒng)基礎(chǔ)上，通過剪裁定制，去除冗余的功能，搭建嵌入式智能機器人平臺．該智能機器人系統(tǒng)具有移動機器人需要的主要感知模塊，并有豐富的運動控制接口及驅(qū)動模塊．同時，設(shè)計了多傳感器數(shù)據(jù)融合、軌跡規(guī)劃、運動控制、無線網(wǎng)絡(luò)通信、圖形人機界面等智能機器人的測試軟件和應(yīng)用模塊．該智能機器人平臺具有模塊化、易擴展、可移植、可定制、硬件體積小、功耗低、實時性強、可靠性高等優(yōu)點．關(guān)鍵詞：智能機器人平臺；WindowsCE．NET；實時控制；自主機器人；雙目視覺；語音識別引言(Introduction) 隨著計算機技術(shù) 的快速發(fā)展，機器人技術(shù)也得到了飛速發(fā)展．然而，現(xiàn)有機器人系統(tǒng)在硬件和軟件開發(fā)方面雖然已經(jīng)趨于成熟，但依然存在一些問題．它們的硬件多是專用的，軟件系統(tǒng)也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系統(tǒng)…．這些機器人系統(tǒng) 主要存在以下一些缺點： (1)系統(tǒng)的實時性差．機器人控制系統(tǒng)是一個實時性要求非常高的控制系統(tǒng)，作為一般桌面應(yīng)用的 Windows和 Linux操作系統(tǒng)很難達到高實時性的要求．． (2)開放性以及擴展性差．常見的機器人控制系統(tǒng)存在的一個問題就是系統(tǒng) 的冗余大、開放性擴展基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(60475036) 收稿日期：2005—05—16 性差，系統(tǒng)適用于特定的應(yīng)用，不便于在硬件和軟件上進行擴展和剪裁． (3)軟件的獨立性差．軟件結(jié)構(gòu)及其邏輯結(jié)構(gòu)依賴于處理器硬件，難以在不同的系統(tǒng) 間移植． (4)缺少友好的人機交互界面． 2 系統(tǒng)概述(System description) 為促進當(dāng)前智能機器人研究和應(yīng)用，迫切需要開發(fā)“具有開放式結(jié)構(gòu) 的、模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化的嵌入式智能機器人平臺”．這種智能機器人平臺具

標(biāo)簽： 嵌入式智能機器人

上傳時間： 2022-02-12

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