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智能測(cè)量

介紹了如何利用Matlab/ Simulink的RTW (Real-Time Workshp)代碼生成上具將Simulink模型自動轉換成C/C++代碼的方法

介紹了如何利用Matlab/ Simulink的RTW (Real-Time Workshp)代碼生成上具將Simulink模型自動轉換成C/C++代碼的方法，通過這種方式可以利用Simulink方便地建立系統模型，同時也解決了Simlink模型在Matlab/ Simulink環境下速度較慢的問題，大大減少了軟件上程師的編程上作量.轉換后的C代碼能脫離Matlab環境獨立運行，這進一步擴大用以方法生成的C代碼的適用范圍.

標簽： Simulink Real-Time Workshp Matlab

上傳時間： 2013-12-26

上傳用戶：xhz1993
智能優化算法實驗報告.pdf

Visual C++ 6.0.zip智能優化算法實驗報告.pdf

標簽： AAA

上傳時間： 2015-05-13

上傳用戶：615585515
Boost C++ Libraries 1.35.0

Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個免費的 C++ 的跨平臺函式庫集合，基本上應該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸；他最大的特色在於他是一個經過「同行評審」（peer review，可參考維基百科）、開放原始碼的函式庫，而且有許多 Boost 的函式庫是由 C++ 標準委員會的人開發的，同時部分函式庫的功能也已經成為 C++ TR1 (Technical Report 1，參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標準了。它的官方網站是：http://www.boost.org/，包含了 104 個不同的 library；由於他提供的函式庫非常地多，的內容也非常地多元，根據官方的分類，大致上可以分為下面這二十類：字串和文字處理（String and text processing）容器（Containers） Iterators 演算法（Algorithms） Function objects and higher-order programming 泛型（Generic Programming） Template Metaprogramming Preprocessor Metaprogramming Concurrent Programming 數學與數字（Math and numerics）正確性與測試（Correctness and testing）資料結構（Data structures）影像處理（Image processing）輸入、輸出（Input/Output） Inter-language support 記憶體（Memory）語法分析（Parsing）程式介面（Programming Interfaces）其他雜項 Broken compiler workarounds 其中每一個分類，又都包含了一個或多個函式庫，可以說是功能相當豐富。

標簽： Boost C++ Libraries

上傳時間： 2015-05-15

上傳用戶：fangfeng
模擬智能手環類

基于C++開發模擬智能手環功能類

標簽： C++ 類

上傳時間： 2016-03-28

上傳用戶：aptc4869
智能遙控車代碼，可壁障，和避懸崖

智能遙控車代碼，可壁障，和避懸崖。我們做比賽時候做的，里面有詳細的C程序

標簽： 智能遙控代碼避障

上傳時間： 2016-07-05

上傳用戶：aga168
單片機的智能溫控風扇設計

51單片機設計的智能溫控風扇。有c程序電路圖仿真等等

標簽： 單片機智能溫控風扇

上傳時間： 2017-09-26

上傳用戶：zzxydz
電子書-單片機C語言程序設計實訓100例基于8051 Proteus仿真

單片機C語言程序設計實訓100例——基于8051 Proteus仿真本書簡介本書基于Keil μVision程序設計平臺和Proteus硬件仿真平臺，精心編寫了100余個8051單片機C語言程序設計案例。全書基礎設計類案例貫穿8051單片機最基本的端口編程、定時／計數器應用、中斷和串口通信；硬件應用類案例涵蓋常用外部存儲器擴展、接口擴展、譯碼、編碼、驅動、光機、機電、A／D與 D／A轉換等內容；綜合設計類案例涉及大量消費類電子產品、儀器儀表及智能控制設備的相關技術。本書可作為大專院校學生學習實踐單片機c語言程序設計的教材或參考書，也可作為電子工程技術人員或單片機技術愛好者的參考資料。

標簽： 8051 proteus 單片機

上傳時間： 2022-02-10

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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

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

標簽： 神經網絡智能機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

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基于人工神經網絡實現智能機器人的避障軌跡控制

基于人工神經網絡實現智能機器人的避障軌跡控制摘要：利用人工神經網絡中的二級 BP網。模擬智能機器人的兩控制參數(左、右輪速)間的函數關系。實現避障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制。并且通過調整橢圓長、短軸大小。能實現多個及多層障礙物的避障控制．該方法的突出特點是方法簡單、算法容易實現。使機器人完成多個及多層避障動作時。不滯后于動態環境里其它機器人(障礙物)位置的變化．在仿真實驗中。取得了理想的效果．關鍵詞；BP神經網絡I多個及多層避障控制I橢圓軌跡1 弓I言(Introduction) 在機器人中，避障軌跡的生成是一個重要的問題．對于不確定的動態環境下的實時避障軌跡生成，是較為困難的．有關這方面的研究，目前已有許多方法．一些神經網絡模型被設計出來，產生實時的軌跡生成．文獻113[23提供的神經網絡模型產生的軌跡生成僅能處理在靜態環境下及假設空間中沒有障礙物的情況．[3]提供的神經網絡模型，能為智能機器人產生導航的避障軌跡，然而模型在計算上相當復雜．文獻[43提供了Hopfield神經網絡模型，能在動態環境下產生時實的避障軌跡生成，并在文獻[5] 中，嚴格證明了因該方法生成的軌跡沒有遭受局部極小點逃離問題．并且文獻[63用兩個神經網絡層疊加起來，每層構造相似于[43中的網絡結構．它是利用第二層網絡來發現下一個機器人位置的無監督模型，然而它卻加倍了計算量，盡管文獻[4，6]提供的方法能在動態環境下，產生時實避障軌跡，但都具有較慢的運動速度，在快速變化的環境下不能恰當地完成動作執行，因為機器人要比較好地完成避障動作，必須不能滯后于障礙物動作變化

標簽： 神經網絡智能機器人

上傳時間： 2022-02-12

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超聲波測距在智能機器人中的開發與應用

超聲波測距在智能機器人中的開發與應用摘要：本文提出了在機器人控制中，使用軟件方法實現超聲波測距機器人避障功能的工作原理和設計方法。該系統在使用過程中，測量精度高，機器人避障準確，可靠，真正實現了智能化控制。關鍵詞：機器人超聲波測距軟件觸發 Abstract： The 0n pnnc eanddesignm d10d ofu]U~ sordc are descx'~edindetail fora intenigencero~ ic ． ByI|8i“gthissystem，therobotmakesaccta~elyavoidingdmwhackhi# reliability． 1畸 wo阿s：ro tultro-sor~c聊曲喀sot~aretrigger 1 引言在智能機器人的研制開發中，很重要的一部分就是機器人要能實現避障功能，即通過傳感器的作用，探測機器人行進道路上是否碰到障礙。若碰到了障礙，機器人應該自動轉向，躲避障礙。本文所介紹的超聲波測距方法，應用于 ET一18 Hem智能機器人中。通過超聲波測距，該智能機器人實現了對步進電動機的智能控制及運動控制方式的靈活應用。同時，超聲波測距作為一種非接觸的檢測方式，和紅外、激光及無線電測距相比，在近距范圍內有不受光線影響、結構簡單、成本低等優點 2 超聲波測距基本原理超聲波是指頻率在 2000Hz以上，不能引起正常人聽覺反應的機械振動波，是物體的機械振動在彈性介質中傳播所形成的機械振動波。由于超聲波具有非常短的波長，可以聚集成狹小的發

標簽： 超聲波測距智能機器人

上傳時間： 2022-02-16

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