基于arm的智能灌溉控制系統(tǒng)這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
標(biāo)簽： arm 智能灌溉控制系統(tǒng)
上傳時間： 2021-12-29
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基于89C51單片機(jī)控制的智能濕度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
標(biāo)簽： 89c51 單片機(jī) 智能濕度控制系統(tǒng)
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帶風(fēng)扇控制的智能溫度監(jiān)控系統(tǒng)源碼帶風(fēng)扇控制的智能溫度監(jiān)控系統(tǒng)源碼
標(biāo)簽： 智能溫度監(jiān)控系統(tǒng)
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挑戰(zhàn)杯“基于單片機(jī)控制的智能循跡避障小車”演示文稿這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
上傳時間： 2022-01-27
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基于MSP430單片機(jī)和藍(lán)牙的智能家居控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)基于MSP430單片機(jī)和藍(lán)牙的智能家居控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
標(biāo)簽： msp430 單片機(jī) 藍(lán)牙 智能家居
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該文檔為基于單片機(jī)控制的智能小車制作講解文檔，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………………
上傳時間： 2022-02-05
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機(jī)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(jìn)行路徑規(guī)劃，其計(jì)算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機(jī)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(shí)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(jī)地選 取坐標(biāo)點(diǎn)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(jī)地賦值 ， 其后接下式進(jìn)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(diǎn)穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點(diǎn) 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(jī)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(diǎn) 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)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(jìn)行大量的計(jì)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(diǎn)問路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報容易地被找到 在機(jī)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(jìn) 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(jī)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(jī)器人 導(dǎo)航
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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器人的避障軌跡控制摘 要：利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的二級 BP網(wǎng)。模擬智能機(jī)器人的兩控制參數(shù)(左 、右輪速)間的函數(shù)關(guān)系。實(shí)現(xiàn)避 障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調(diào)整橢圓長、短軸大小。能實(shí)現(xiàn)多個及多層障礙物的避障控制．該方法 的突出特點(diǎn)是方法簡單、算法容易實(shí)現(xiàn) 。使機(jī)器人完成多個及多層避障動作時。不滯后于動態(tài)環(huán)境里其它機(jī)器人(障 礙物)位置的變化．在仿真實(shí)驗(yàn)中。取得了理想的效果． 關(guān)鍵詞；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)I多個及多層避障控制I橢圓軌跡1 弓I言(Introduction) 在機(jī)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(tài)環(huán)境下的實(shí)時避障軌跡生成， 是較為困難的．有關(guān)這方面的研究，目前已有許多方 法．一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被設(shè)計(jì)出來，產(chǎn)生實(shí)時的軌跡 生成．文獻(xiàn)113[23提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生的軌跡 生成僅能處理在靜態(tài)環(huán)境下及假設(shè)空間中沒有障礙 物的情況．[3]提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能為智能機(jī)器 人產(chǎn)生導(dǎo)航的避障軌跡，然而模型在計(jì)算上相當(dāng)復(fù) 雜．文獻(xiàn)[43提供了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能在動 態(tài)環(huán)境下產(chǎn)生時實(shí)的避障軌跡生成，并在文獻(xiàn)[5] 中，嚴(yán)格證明了因該方法生成的軌跡沒有遭受局部 極小點(diǎn)逃離問題．并且文獻(xiàn)[63用兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層疊 加起來，每層構(gòu)造相似于[43中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)．它是利 用第二層網(wǎng)絡(luò)來發(fā)現(xiàn)下一個機(jī)器人位置的無監(jiān)督模 型，然而它卻加倍了計(jì)算量，盡管文獻(xiàn)[4，6]提供的 方法能在動態(tài)環(huán)境下，產(chǎn)生時實(shí)避障軌跡，但都具有 較慢的運(yùn)動速度，在快速變化的環(huán)境下不能恰當(dāng)?shù)? 完成動作執(zhí)行，因?yàn)闄C(jī)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
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基于單片機(jī)控制的智能巡線小車的研制這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
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