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智能算法

“智能算法”是指在工程實踐中，經常會接觸到一些比較“新穎”的算法或理論，比如模擬退火，遺傳算法，禁忌搜索，神經網絡，天牛須搜索算法，麻雀搜索算法等。這些算法或理論都有一些共同的特性（比如模擬自然過程。它們在解決一些復雜的工程問題時大有用武之地。

編程開發算法

智能天線中自適應波束形成算法的DSP實現

標簽： 編程開發算法

上傳時間： 2016-05-29

上傳用戶：linana2
魚眼圖像校正算法研究

魚眼鏡頭具有短焦距(f =6~16mm)、大視場的優點（視場角約為至），在虛擬實景、視頻監控、智能交通、機器人導航等領域得到廣泛的應用。但魚眼鏡頭攝像機拍攝的圖像具有非常嚴重的變形。如果要利用這些具有嚴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域提取出來，它在整個校正過程中至關重要。針對幾種常用的有效區域提取方法的不足，本文提出一種改進算法，實驗結果表明該方法在保證精度的前提下兼顧了效率。魚

標簽： 魚眼圖像校正算法研究

上傳時間： 2016-06-12

上傳用戶：halias
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

上傳用戶：得之我幸78
基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制

基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制 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則的智能機器人運動規劃方法．該方法運用了基于調和函數分析的人工勢能場原理．采用模糊規則可減少推導勢能函數所必須的計算，同時給機器人伺服系統發出指令，使它能夠自動地尋找通向目標的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點，而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現最碰．建立在非線性機器人動力學之上的整個閉環系統和模糊控制器的穩定性由李雅普諾夫原理保證．仿真結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越性．美t詞：基于傳感器的機器人運動控制；模糊規則；人工勢能場；動態避障；機器人操作手 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 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∞rI1ing 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

標簽： 傳感器機器人

上傳時間： 2022-02-15

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智能機器人仿真系統設計

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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移動邊緣計算中基于多屬性決策的計算切換算法研究

近些年來，云計算與移動云計算迅速發展，隨之而來出現的問題是由于智能終端的數量和處理器計算能力能力的增加，越來越多的計算密集型應用應用被卸載到云端，這樣就給核心網絡造成很大的負載，從而不能滿足那些對延遲敏感的應用，所以移動邊緣計算就因此產生。它通過將計算、存儲等資源部署在網絡的邊緣，能快速地處理任務并傳輸。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服務厥量受到位置影響時應當采取什么措施。合理的計算切換能夠很好地解決這個問題。在移動邊緣計算中，什么時候進行計算切換以及切換到哪里是切換問題的關鍵。本文研究了計算切換的具體過程、影響計算切換的因素及管理體系，提出了計算切換的管理框架。在考慮任務完成時間、移動終端能耗和任務完成成本這些因素影響的基礎上并根據切換管理的框架和具體的判決準則，提出了簡單加權法、熵值法和基于理想解排序的這三種多屬性決策計算切換筧法。最后在實驗部分對這三種多屬性決策計算切換算法進行仿真實驗，在根據實驗結果對三種算法的性能進行分析，然后再研究計算量與數據量變化對算法性能的影響。實驗結果表明：采用多屬性切換決策的方法要優于不切換和總是發生切換的決策，并且在多屬性決策的方法中，班想解排序的方法要優于簡單加權法和值法，并且任務的完成時間、移動終端能耗、和任務的執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則和多屬性切換決策算法適用于移動邊緣計算中的計算切換。關鍵詞：移動邊緣計算：計算切換：判決準則；多屬性決策

標簽： 移動邊緣計算

上傳時間： 2022-03-11

上傳用戶：ttalli
一種智能馬桶便蓋自動開閉控制系統

本文介紹了一種基于R5F1006A單片機的智能馬桶便蓋自動開閉控制系統。本系統主要由微波感應模塊、電動開閉組件、單片機控制系統組成。由微波感應模塊檢測到有人靠近或離開,發送信息給單片機控制系統;電動開閉組件反饋便蓋的位置信息給的單片機控制系統;然后單片機控制系統收到的信息,通過精確的算法處理,對便蓋的打開或關閉以及轉動速度進行精準控制。

標簽： 智能馬桶自動控制系統

上傳時間： 2022-03-27

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基于STM32的智能小車四輪驅動控制系統設計

在傳統智能小車驅動電路設計中,較多考慮使用直流電機還是步進電機,電機功率、能耗等性能參數。使用具有armCortexM4內核的STM32嵌入式平臺控制四輪的4個直流電機。文章基于PWM技術及PID算法,對四輪進行精準地速度、轉向及啟停控制,實驗表明此小車具有優越各種地形適應能力。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.

標簽： stm32 智能小車控制系統

上傳時間： 2022-04-02

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粒子濾波算法及其應用

朱志宇著，科學出版社。本書系統介紹粒子濾波算法的基本原理和關鍵技術，針對標準粒子濾波算法存在的粒子退化、計算量大的缺點介紹了多種改進的粒子濾波算法，包括基于重要性密度函數選擇的粒子濾波算法、基于重采樣技術的粒子濾波算法、基于智能優化思想的粒子濾波算法、自適應粒子濾波算法、流形粒子濾波算法等，并將粒子濾波算法應用于機動目標跟蹤、語音增強、傳感器故障診斷、人臉跟蹤等領域，最后探討了粒子濾波算法的硬件實現問題，給出了基于DSP和FPCA的粒子濾波算法實現方法。

標簽： 粒子濾波

上傳時間： 2022-05-28

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物聯網智能家庭設計資料

迄今為止最常見的物聯網應用是可穿戴電子設備（如Jawbone Up）。此類設備采集來自傳感器的數據，通過運行復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變為智能家庭。這些電器包括：智能咖啡機，它能在您早晨離家之前，為您煮好所選擇的咖啡；智能照明控制系統等，能夠檢測到您是否在家中，并自動開燈和關燈。部署BLE標準目前面臨的一大挑戰是其有限的網絡拓撲結構。在智能家庭等可能擁有多個節點（即多個位置的傳感器和照明開關）的系統中，每個節點必須由一個通用中央設備（通常是一部手機）單獨控制。我們將在本文中介紹一種消除這一限制的全新方法。請設想一個擁有多個節點的智能家庭系統。每個節點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境光亮度。照明控制單元能夠開燈和關燈，并控制燈的色溫和光強。通信單元使用BLE協議與智能家庭系統中的其它節點進行交互。

標簽： 物聯網智能家庭

上傳時間： 2022-06-08

上傳用戶：1208020161

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