智能天線中自適應(yīng)波束形成算法的DSP實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2016-05-29
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魚眼鏡頭具有短焦距(f =6~16mm)、大視場的優(yōu)點(diǎn)（視場角約為至），在虛擬實(shí)景、視頻監(jiān)控、智能交通、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。但魚眼鏡頭攝像機(jī)拍攝的圖像具有非常嚴(yán)重的變形。如果要利用這些具有嚴(yán)重變形圖像的投影信息，需要將這些變形的圖像校正為符合人們視覺習(xí)慣的透視投影圖像。 在魚眼圖像校正之前，需要把魚眼圖像的有效區(qū)域提取出來，它在整個校正過程中至關(guān)重要。針對幾種常用的有效區(qū)域提取方法的不足，本文提出一種改進(jìn)算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在保證精度的前提下兼顧了效率。魚
上傳時(shí)間： 2016-06-12
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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(shí)。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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)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
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機(jī)器人
上傳時(shí)間： 2022-02-12
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基于傳感器和模糊規(guī)則的機(jī)器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運(yùn)動控制基于傳感器和模糊規(guī)則的機(jī)器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運(yùn)動控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黃心漢 ，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規(guī)則的智能機(jī)器人運(yùn)動規(guī)劃方法 ．該方法運(yùn)用了基于調(diào)和函數(shù)分析的人 工勢能 場原 理 ．采用模糊規(guī)則 可減少推導(dǎo)勢能函數(shù)所 必須的計(jì)算 ，同時(shí)給機(jī)器人伺服 系統(tǒng)發(fā) 出指令 ，使它能夠 自動 地尋找通向目標(biāo)的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點(diǎn)，而且能對 n自由度機(jī)械手的整個手臂實(shí)現(xiàn)最碰．建立 在非線性機(jī)器人動力學(xué)之上的整 個閉環(huán)系統(tǒng)和模糊控制器 的穩(wěn)定性 由李雅普諾 夫原理 保證 ．仿真結(jié) 果證明 了該方 法 的有效性 ，通 過比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優(yōu)越性 ． 美t詞：基于傳感器的機(jī)器人運(yùn)動控制；模糊規(guī)則；人工勢能場；動態(tài)避障；機(jī)器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時(shí) cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞r(nóng)I1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob
上傳時(shí)間： 2022-02-15
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摘要: 智能機(jī)器人仿真系統(tǒng)，由于智能機(jī)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(tǒng)設(shè)計(jì)主要都 是以數(shù)學(xué)建模的形式化仿真為主，無法實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)建模與場景實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)仿真。為此，首先分析兩輪移動機(jī)器人數(shù)學(xué)運(yùn)動模型， 然后設(shè)計(jì)與機(jī)器人控制系統(tǒng)相關(guān)的傳感器數(shù)據(jù)采集分析、機(jī)器人智能自動控制和人工控制等模塊，以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人控制的真 實(shí)場景。仿真系統(tǒng)利用 LabVIEW 設(shè)計(jì)控制界面，并結(jié)合 Robotics 工具包的建模、計(jì)算和控制功能。仿真結(jié)果表明設(shè)計(jì)的平 臺更適合教學(xué)和實(shí)驗(yàn)室研究，并可為實(shí)際的物理過程提供數(shù)據(jù)參考和決策建議。 關(guān)鍵詞: 機(jī)器人; 虛擬; 系統(tǒng)仿真 中圖分類號: TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: B1 引言 隨著測控技術(shù)的發(fā)展，虛擬儀器技術(shù)已成為工業(yè)控制和 自動化測試等領(lǐng)域的新生力量［1］。而機(jī)器人作為一種新型 的生產(chǎn)工具，應(yīng)用范圍已經(jīng)越來越廣泛，幾乎滲透到各個領(lǐng) 域，是一項(xiàng)多學(xué)科理論與技術(shù)集成的機(jī)電一體化技術(shù)。目前 機(jī)器人仿真系統(tǒng)主要集中在復(fù)雜的機(jī)器人數(shù)學(xué)模型構(gòu)建與 形式化仿真，無法實(shí)現(xiàn)分析機(jī)器人運(yùn)動控制的靜態(tài)和動態(tài)特 性，更加無法實(shí)現(xiàn)控制的真實(shí)場景［2］。為了改善專業(yè)控制軟 件在硬件開發(fā)周期較長的缺點(diǎn)，本文擬建立一個基于通用軟 件的實(shí)時(shí)仿真和控制平臺，以更適合教學(xué)和實(shí)驗(yàn)室研究。本 文以通用仿真軟件 LabVIEW 和 Robotics ［3］為實(shí)時(shí)仿真與控 制平臺，采用 LabVIEW 搭建控制界面，利用 Robotics 在后臺 進(jìn)行系統(tǒng)模型和優(yōu)化控制算法計(jì)算，使其完成機(jī)器人控制系 統(tǒng)應(yīng)有的靜態(tài)和動態(tài)性能分析，不同環(huán)境下傳感器變化模擬 顯示以及目標(biāo)路徑形成等功能。 2 系統(tǒng)構(gòu)成 仿真系統(tǒng)的構(gòu)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(jìn)行程序設(shè)計(jì)。仿真運(yùn)行時(shí)，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(shù)據(jù)。 在人工控制模式下，障礙檢測依然存在，只不過對機(jī)器人行 動不產(chǎn)生影響，目的是把環(huán)境信息直觀
標(biāo)簽： 智能機(jī)器人
上傳時(shí)間： 2022-03-11
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近些年來，云計(jì)算與移動云計(jì)算迅速發(fā)展，隨之而來出現(xiàn)的問題是由于智能終端的數(shù)量和處理器計(jì)算能力能力的增加，越來越多的計(jì)算密集型應(yīng)用應(yīng)用被卸載到云端，這樣就給核心網(wǎng)絡(luò)造成很大的負(fù)載，從而不能滿足那些對延遲敏感的應(yīng)用，所以移動邊緣計(jì)算就因此產(chǎn)生。它通過將計(jì)算、存儲等資源部署在網(wǎng)絡(luò)的邊緣，能快速地處理任務(wù)并傳輸。但是由于用戶終端的移動性，需要考慮的一個很重要的問題就是當(dāng)服務(wù)厥量受到位置影響時(shí)應(yīng)當(dāng)采取什么措施。合理的計(jì)算切換能夠很好地解決這個問題。在移動邊緣計(jì)算中，什么時(shí)候進(jìn)行計(jì)算切換以及切換到哪里是切換問題的關(guān)鍵。本文研究了計(jì)算切換的具體過程、影響計(jì)算切換的因素及管理體系，提出了計(jì)算切換的管理框架。在考慮任務(wù)完成時(shí)間、移動終端能耗和任務(wù)完成成本這些因素影響的基礎(chǔ)上并根據(jù)切換管理的框架和具體的判決準(zhǔn)則，提出了簡單加權(quán)法、熵值法和基于理想解排序的這三種多屬性決策計(jì)算切換筧法。最后在實(shí)驗(yàn)部分對這三種多屬性決策計(jì)算切換算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，在根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對三種算法的性能進(jìn)行分析，然后再研究計(jì)算量與數(shù)據(jù)量變化對算法性能的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：采用多屬性切換決策的方法要優(yōu)于不切換和總是發(fā)生切換的決策，并且在多屬性決策的方法中，班想解排序的方法要優(yōu)于簡單加權(quán)法和值法，并且任務(wù)的完成時(shí)間、移動終端能耗、和任務(wù)的執(zhí)行成本隨著終端移動速度的增大而有明顯減少，說明基于閾值的判決準(zhǔn)則和多屬性切換決策算法適用于移動邊緣計(jì)算中的計(jì)算切換。關(guān)鍵詞：移動邊緣計(jì)算：計(jì)算切換：判決準(zhǔn)則；多屬性決策
標(biāo)簽： 移動邊緣計(jì)算
上傳時(shí)間： 2022-03-11
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本文介紹了一種基于R5F1006A單片機(jī)的智能馬桶便蓋自動開閉控制系統(tǒng)。本系統(tǒng)主要由微波感應(yīng)模塊、電動開閉組件、單片機(jī)控制系統(tǒng)組成。由微波感應(yīng)模塊檢測到有人靠近或離開,發(fā)送信息給單片機(jī)控制系統(tǒng);電動開閉組件反饋便蓋的位置信息給的單片機(jī)控制系統(tǒng);然后單片機(jī)控制系統(tǒng)收到的信息,通過精確的算法處理,對便蓋的打開或關(guān)閉以及轉(zhuǎn)動速度進(jìn)行精準(zhǔn)控制。
標(biāo)簽： 智能馬桶 自動控制系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2022-03-27
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在傳統(tǒng)智能小車驅(qū)動電路設(shè)計(jì)中,較多考慮使用直流電機(jī)還是步進(jìn)電機(jī),電機(jī)功率、能耗等性能參數(shù)。使用具有armCortexM4內(nèi)核的STM32嵌入式平臺控制四輪的4個直流電機(jī)。文章基于PWM技術(shù)及PID算法,對四輪進(jìn)行精準(zhǔn)地速度、轉(zhuǎn)向及啟停控制,實(shí)驗(yàn)表明此小車具有優(yōu)越各種地形適應(yīng)能力。In the traditional intelligent car drive circuit design,DC motor or stepping motor,motor power,energy consumption and other performance parameters are considered.The four DC motors with four wheels are controlled by STM32 embedded platform with arm Cortex M4 kernel.Based on the PWM technology and PID algorithm,the accurate ground speed,steering,and start-stop control of the four wheels are carried out.The experiment shows that the vehicle has the superior adaptability to all kinds of terrains.
標(biāo)簽： stm32 智能小車 控制系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2022-04-02
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朱志宇著，科學(xué)出版社。本書系統(tǒng)介紹粒子濾波算法的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)，針對標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法存在的粒子退化、計(jì)算量大的缺點(diǎn)介紹了多種改進(jìn)的粒子濾波算法，包括基于重要性密度函數(shù)選擇的粒子濾波算法、基于重采樣技術(shù)的粒子濾波算法、基于智能優(yōu)化思想的粒子濾波算法、自適應(yīng)粒子濾波算法、流形粒子濾波算法等，并將粒子濾波算法應(yīng)用于機(jī)動目標(biāo)跟蹤、語音增強(qiáng)、傳感器故障診斷、人臉跟蹤等領(lǐng)域，最后探討了粒子濾波算法的硬件實(shí)現(xiàn)問題，給出了基于DSP和FPCA的粒子濾波算法實(shí)現(xiàn)方法。
標(biāo)簽： 粒子濾波
上傳時(shí)間： 2022-05-28
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迄今為止最常見的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用是可穿戴電子設(shè)備（如Jawbone Up）。此類設(shè)備采集來自傳感器的數(shù)據(jù)，通過運(yùn)行復(fù)雜的算法提取有用信息，然后將這些信息傳送到一個移動設(shè)備。一些家用電器和傳感器模塊也在采用類似的理念，目的是將普通家庭轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芗彝ァ＿@些電器包括：智能咖啡機(jī)，它能在您早晨離家之前，為您煮好所選擇的咖啡；智能照明控制系統(tǒng)等，能夠檢測到您是否在家中，并自動開燈和關(guān)燈。部署B(yǎng)LE標(biāo)準(zhǔn)目前面臨的一大挑戰(zhàn)是其有限的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。在智能家庭等可能擁有多個節(jié)點(diǎn)（即多個位置的傳感器和照明開關(guān)）的系統(tǒng)中 ，每個節(jié)點(diǎn)必須由一個通用中央設(shè)備（通常是一部手機(jī)）單獨(dú)控制。我們將在本文中介紹一種消除這一限制的全新方法。請?jiān)O(shè)想一個擁有多個節(jié)點(diǎn)的智能家庭系統(tǒng)。每個節(jié)點(diǎn)配有一個傳感器接口、一個照明控制單元以及一個BLE通信單元。傳感器接口可以檢測人的存在和環(huán)境光亮度。照明控制單元能夠開燈和關(guān)燈，并控制燈的色溫和光強(qiáng)。通信單元使用BLE協(xié)議與智能家庭系統(tǒng)中的其它節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交互。
標(biāo)簽： 物聯(lián)網(wǎng) 智能家庭
上傳時(shí)間： 2022-06-08
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