神經系統刺激響應的函數條形碼 摘要:為研究神經系統的電位發放模式和編碼.利用嗅覺神經系統的W inncrLcss Com pC tltlOn模型.根據神經細胞電位發放全有全無的特ii.構造了神經系統外界刺激、發放響 應的函數條形碼模式.該模式將神經系統受到的外界刺激和電位發放響應模式用有限對 應的形式聯系起來.從理論上給出了可識別的刺激響應模式.文中還提出了一種研究神經 系統電位發放模式和編碼的新方法.該方法可以將編碼理論和神經兀發放實驗數據聯系 起來.
上傳時間: 2015-08-17
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基于MATLAB/Simulink的汽車ABS半實物仿真,本文所研究的是一種基于MATLAB/Simulink的汽車防抱死剎車系統(ABS)的半實物仿真的方法。本方法利用Simulink提供的模型建立車輛的傳動系模型、自動變速箱模型和ABS模型等。所建成的這套半實物仿真系統既可在軟件環境下對汽車進行仿真,也可以通過I/O接口與ABS系統相連接以觀察系統的仿真效果,檢驗控制算法的合理性。通過合理改變相應參數,本系統還可以模擬實際汽車在不同工況下的工作情況,極大提高了汽車電子設備的研發工作的效率。同時,本系統也可用于教學演示。
上傳時間: 2016-05-10
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我老板的EMC快速算法及相關研究的文章:基于腔模模型,發展了用于高效準確計算多層印制電路板中矩形和直角正三角形供電系阻抗的一種快速算法。應用分解元法,該快速算法可進一步擴展到由矩形及直角正三角形單元組合而成的形狀更復雜的供電系。供電系的計算及實測S-參量之間吻合很好這一事實表明∶快速算法及分解元法的聯合應用可作為預測供電系阻抗的一種準確有效的手段。
上傳時間: 2014-01-18
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為研究棉田農藥噴灑機器人導航路徑識別方法, 以 自然環境下采集的棉田圖像為研究背景, 在L ab 色彩空間 進行處理, 把棉株從土壤背景中識別出來。通過最大方差閾 值分割法將圖像轉化為二值圖像, 并經過中值濾波去除噪 聲。二值圖像垂直方向投影做直方圖, 利用波谷位置確定左 右壟分界線。根據左右壟棉株位置平均得到導航離散點, 通 過Hough 變換得到導航路徑, 進而得到導航控制參數。利用 坐標系轉換關系將圖像坐標系中的導航信息轉換到世界坐 標系, 從而控制機器人行走。基于A S2R 機器人對連續動態 圖像進行分析, 該方法獲得的導航參數是完全可行的。
上傳時間: 2016-07-18
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模式識別誕生于20世紀20年代,隨著40年代計算機的出現,50年代的人工智能的興起,模式識別在60年代初迅速發展成一門學科.它所研究的理論和方法在很多科學和技術領域中得到了廣泛的重視,推動了人工智能系統的發展,在很多地方得到了成功的應用.
上傳時間: 2013-12-24
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統一混沌系統的耦合同步 對線性耦合的兩個統一混沌系統同步進行研究( 基于線性時變連續系統的穩定性理論,得到初始值不同的兩 個統一混沌系統全局漸進同步的一種新的充分條件( 另外,與已經提出的判定統一混沌系統同步的方法進行比較, 發現這里得到的充分條件的約束關系少、缺少保守性,而且滿足的耦合系數范圍更廣( 將該方法應用于統一混沌系 統,數值仿真表明了該方法的有效性與可行性(
上傳時間: 2013-12-11
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用三點法實現機器人三維位置測量的研究摘 要 :提 出 了一 種 微 小 爬 壁 機 器 人 三 維 位 置 測 量 的新 方 法 。筆 者 通 過 深 入 分 析 研 究各 種 位 置 測 控 方 法 與 系 統 ,提 出采 用單 目視 覺方 法 中的 聚 焦法 ,以 CCD作 為 傳 感 器 ,用 三 點 法 實現 對 機 器 人 的 三 維 位 置 測 量 。 驗 證性 實驗 結果表 明 ,本研 究提 出的測 量原 理和 系統是 正 確 可行 的 。 關鍵詞 :機 器人 ;位置 測量 ;CCD傳 感 器 ;單 目視 覺 ;攝 像 機 標 定 中 圖分 類 號 :TP242.6 文 獻 標 識 碼 :B Abstract:A new 3D position measurementmethod Ofa wall—climbing micro robothas been researched.Researc— hing on the various position measuring and controlling method,theauthorhasputforwardanewprojecttomeas— ure the 3D position of the robot,in which the focusing method with singlecamera and CCD sensorhasbeen used to getthe position information.The elementary experiment has verified the principle and the system. Key words:robot;position detection;CCD sensor;single camera vision;camera caiibration 位置測量技 術是智 能機 器人 的關鍵 技術 ,是各 種 機器人控 制系統 中極 為重 要 的環節 ,也 是 國內外研 究 的熱點所 在。 按 照測試 系統 與被 測機 器 人 的關 系 ,可 以將位 置 測量技術 分為接觸 式和非接觸式 兩大類 。接觸 式測量 系統 由于在測 量過程 中或多或少地 對機器人施 加 了載 荷 ,因而僅適用于靜 態 位置測 量 。而動 態 位 置測量 系 統 主要分 5類 :①激光跟蹤 系統 ;@ CCD交 互測量 收 稿 日期 :2001—07—03 基 金項 目:國家 863高科技 研 究 資助 項 目(9804-06);教 育 部 高 等 學校 骨干教 師 資助 計 3t,j項 目 作者 簡 介 :張 智海 (1973一 ),男 ,工 學碩 士 ,主 要 研 究 方 向 為 智 能 機 器人 測 控 技 術 。 系統 ;③ 超聲波 測量 系統 ;④ PSD(positionsensitivede— vice)位 置 測 量 系統 ;⑤ 帶 有 接 近覺 傳 感 器 的 測量 系 統 。位置測量 還可 以從另一個分類 角度劃分為主動式 測量和被動 式測 量 。主動式測 量主要可 以分為結 構光方法和激光 自動聚焦法兩類 。被 動式測量 主要 可 以分為雙 目視 覺 、三 目視覺 、單 目視覺 等方法 。 對 比以上各種方法 的 優缺 點 ,針對 筆者 研制 的微 小爬壁機器人 的空 間三 維位 置 測量 的要 求 ,測量 系統 必須滿足尺 寸小 、分 辨率 高 、穩定 性 和可 靠性 好 、時 間 響應快等特 點 ,提 出了采用 單 目視覺方法 中的聚焦法 , 選用 CCD作 為傳感器 ,用 三點法實現對機器人 的三維 位置測量 ,并用 Matlab和 V
標簽: 機器人
上傳時間: 2022-02-12
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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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嵌入式智能機器人平臺研究摘 要:針對傳統工業機器人采用的封閉式結構的局限性,在WindowsCE.NET系統基礎上,通過剪裁定制 ,去 除冗余的功能,搭建嵌入式智能機器人平臺.該智能機器人系統具有移動機器人需要的主要感知模塊,并有豐富的 運動控制接口及驅動模塊.同時 ,設計了多傳感器數據融合 、軌跡規劃、運動控制、無線網絡通信 、圖形人機界面等智 能機器人的測試軟件和應用模塊.該智能機器人平臺具有模塊化、易擴展、可移植、可定制、硬件體積小、功耗低、實 時性強、可靠性高等優點. 關鍵詞:智能機器人平臺;WindowsCE.NET;實時控制;自主機器人;雙目視覺;語音識別引言(Introduction) 隨著計算機技術 的快 速發展 ,機器 人技術也得 到了飛速發展.然而 ,現有機器人系統在硬件 和軟件 開發方面雖然已經趨于成熟,但依然存在一些問題. 它們的硬件多是專用的,軟件系統也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系統….這些機器人系統 主要 存在以下一些缺點 : (1)系統的實時性差.機器人控制系統是一個實 時性要求非常高的控制系統,作為一般桌面應用的 Windows和 Linux操作系統很難達到高實時性的要 求. . (2)開放性 以及擴展性差.常見的機器人控制系 統存在的一個 問題就是 系統 的冗余大、開放性擴展 基金項 目:國家 自然科學基金 資助項 目(60475036) 收稿 日期 :2005—05—16 性差,系統適用于特定的應用 ,不便于在硬件和軟件 上進行擴展和剪裁. (3)軟件的獨立性差.軟件結構及其邏輯結構依 賴于處理器硬件 ,難以在不同的系統 間移植. (4)缺少友好的人機交互界面. 2 系統概述(System description) 為促進當前智能機器人研究和應用,迫切需要 開發“具有開放式結構 的、模塊化 、標準化 的嵌 入式 智能機器人平臺”.這種智能機器人平臺具
上傳時間: 2022-02-12
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摘要:隨薦電力電子設備、交直流電弧爐和電氣化鐵道等非線性、沖擊性負荷的大量接入電網,引起了電網無功功率不足、電壓波動與閃變、三相供電不平衡以及電壓電流波形畸變等其它一系列電能質景問題,并嚴重威脅著電力系繞的安全穩定運行。首先,本文介紹了無功功率的基本概念,介紹了無功功率對電力系統的影響以及無功補償的作用,并詳盡的閘述了國內外無功補償裝置的歷史以及現狀。其次,本文詳細分析了靜止無功補償器(SVC)和靜止無功發生器(SVC)的基本結構,控制方法和工作原理,以及各自優特點。并且闡述了它們的工作特性。再次,本文著重進行了對SVG型靜止無功補償器提高系統電壓的理論研究。利用MATLAB/SIMLINK仿真軟件對SVG工作方式及利用SVG動態提高系統電壓的原理進行仿真研究。并對仿真結果進行了全面外析VRe,本完成了(利t功補t控制器的設計,該控a器a系統硬件上采用了由STC生產的STCIOFO8X單片機作為主控制器。采用ATT7022作為電能檢測芯片,實現電網參數的精確深樣與計算,在系統軟件上采用品剛管控制投切電容器,實現了電容器的快速,無弧的投切。采用全中文液品顯示界面實時顯示系統運行狀況.關;無,SVG,svc,STC10FO8X隨著現代電力電子技術的飛速發展,大量大功率、非線性負荷的接入電網中,使得電網供電質量受到了嚴重的威脅。特別是一些像電弧爐、軋機、整流橋等非線性和沖擊性負荷的大量使用是導致電能質量惡化的最主要來源,造成了一系列嚴重的影響理想狀態的電力供應要求頻率為50Hz,電壓幅值穩定在額定值的標準正弦波形。在三相電網供電系統中,A,B.C三相電壓電流的幅值大小相等、相位差依次落后120度。但當電力用戶的各種用電裝置接入電力系統后,電力供應由理想的電力供應變成了電壓電流偏離這種狀態的非理想狀態。電網中的許多用電負荷都具有低功率因數、非線性、不平衡性和沖擊性的特征,這些特征嚴重地危害著電網的電力供應,可表現在:電壓值跌落或浪涌、各次諧波含量大、電壓波形發生閃變、電壓電流波形失真等,這樣便出現了電能質量問題。實際電網中的電能質量問題主要表現如下:
上傳時間: 2022-06-17
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