神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環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境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．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點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 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 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
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摘要: 智能機器人仿真系統，由于智能機器人受到自身多傳感器信息融合和控制多樣性等因素的影響，仿真系統設計主要都 是以數學建模的形式化仿真為主，無法實現數學建模與場景實現協調仿真。為此，首先分析兩輪移動機器人數學運動模型， 然后設計與機器人控制系統相關的傳感器數據采集分析、機器人智能自動控制和人工控制等模塊，以實現機器人控制的真 實場景。仿真系統利用 LabVIEW 設計控制界面，并結合 Robotics 工具包的建模、計算和控制功能。仿真結果表明設計的平 臺更適合教學和實驗室研究，并可為實際的物理過程提供數據參考和決策建議。 關鍵詞: 機器人; 虛擬; 系統仿真 中圖分類號: TP242 文獻標識碼: B1 引言 隨著測控技術的發展，虛擬儀器技術已成為工業控制和 自動化測試等領域的新生力量［1］。而機器人作為一種新型 的生產工具，應用范圍已經越來越廣泛，幾乎滲透到各個領 域，是一項多學科理論與技術集成的機電一體化技術。目前 機器人仿真系統主要集中在復雜的機器人數學模型構建與 形式化仿真，無法實現分析機器人運動控制的靜態和動態特 性，更加無法實現控制的真實場景［2］。為了改善專業控制軟 件在硬件開發周期較長的缺點，本文擬建立一個基于通用軟 件的實時仿真和控制平臺，以更適合教學和實驗室研究。本 文以通用仿真軟件 LabVIEW 和 Robotics ［3］為實時仿真與控 制平臺，采用 LabVIEW 搭建控制界面，利用 Robotics 在后臺 進行系統模型和優化控制算法計算，使其完成機器人控制系 統應有的靜態和動態性能分析，不同環境下傳感器變化模擬 顯示以及目標路徑形成等功能。 2 系統構成 仿真系統的構成主要包括了仿真界面、主控制界面、障 礙檢測、智能控制和人工控制模塊。其中主要對人工控制和 智能控制進行程序設計。仿真運行時，障礙檢測一直存在， 主要是為了在智能控制模式下的智能決策提供原始數據。 在人工控制模式下，障礙檢測依然存在，只不過對機器人行 動不產生影響，目的是把環境信息直觀
標簽： 智能機器人
上傳時間： 2022-03-11
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上傳時間： 2013-06-12
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21世紀大學新型參考教材系列 集成電路B 荒井
上傳時間： 2013-04-15
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家電維修(最基礎的教程B)1-20.Torrent
上傳時間： 2013-06-10
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jk-b交通信號控制機原理圖
上傳時間： 2013-07-13
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專輯類-實用電子技術專輯-385冊-3.609G jk-b交通信號控制機原理圖-1.3M.zip
上傳時間： 2013-08-02
上傳用戶：zhf1234
專輯類-電子基礎類專輯-153冊-2.20G 21世紀大學新型參考教材系列-集成電路B-荒井-159頁-2.8M.pdf
上傳時間： 2013-05-16
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三次B樣條曲線源代碼,C語言編寫的三次B樣條曲線源代碼，希望大家喜歡。
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上傳時間： 2013-07-13
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超聲理論與技術的快速發展，使超聲設備不斷更新，超聲檢查已成為預測和評價疾病及其治療結果不可缺少的重要方法。超聲診斷技術不僅具有安全、方便、無損、廉價等優點，其優越性還在于它選用診斷參數的多樣性及其在工程上實現的靈活性。 全數字B超診斷儀基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平臺、LINUX嵌入式操作系統，是一種新型的、操作方便的、技術含量高的機型。它具有現有黑白B超的基本功能，能夠對超聲回波數據進行靈活的處理，從而使操作更加方便，圖象質量進一步提高，并為遠程醫療、圖像存儲、拷貝等打下基礎，是一種很有發展前景、未來市場的主打產品。全數字B型超聲診斷儀的基本技術特點是用數字硬件電路來實現數據量極其龐大的超聲信息的實時處理，它的實現主要倚重于FPGA技術。現在FPGA已經成為多種數字信號處理（DSP）應用的強有力解決方案。硬件和軟件設計者可以利用可編程邏輯開發各種DSP應用解決方案。可編程解決方案可以更好地適應快速變化的標準、協議和性能需求。 本論文首先闡述了醫療儀器發展現狀和嵌入式計算機體系結構及發展狀況，提出了課題研究內容和目標。然后從B超診斷原理及全數字B超診斷儀設計入手深入分析了B型超聲診斷儀的系統的硬件體系機構。對系統的總體框架和ARM模塊設計做了描述后，接著分析了超聲信號進行數字化處理的各個子模塊、可編程邏輯器件的結構特點、編程原理、設計流程以及ARM處理模塊和FPGA模塊的主要通訊接口。接著，本論文介紹了基于ARM9硬件平臺的LINUX嵌入式操作系統的移植和設備驅動的開發，詳細描述了B型超聲診斷儀的軟件環境的架構及其設備驅動的詳細設計。最后對整個系統的功能和特點進行了總結和展望。
上傳時間： 2013-05-28
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