在室內(nèi)環(huán)境中可結(jié)合式子母機(jī)器人系統(tǒng)，子機(jī)為一多功能平臺(tái)，可放置各種家庭所需之設(shè)備，而母機(jī)為一輪式機(jī)器人，經(jīng)由兩者的結(jié)合，可提供高機(jī)動(dòng)性與多功能的服務(wù)。在結(jié)合的技術(shù)面，傳統(tǒng)的吸塵器機(jī)器人與充電站之間的導(dǎo)航系統(tǒng)使用紅外線感測(cè)作為依據(jù)，當(dāng)兩者間有障礙物阻擋時(shí)，紅外線感測(cè)器導(dǎo)航系統(tǒng)將會(huì)失效。因此本系統(tǒng)利用聲源方向做為機(jī)器人決定移動(dòng)方向的依據(jù)，由於聲波傳遞的特性，即使在有障礙物的情況下，依然可以有效地偵測(cè)。此外，在移動(dòng)的過程中，本系統(tǒng)利用光流偵測(cè)法判斷是否遭遇障礙物或是利用Support Vector Machine分類判斷與聲源之間為是否有障礙物的阻隔；若發(fā)現(xiàn)前方有障礙物，則啟動(dòng)避障策略，用有效的方式繼續(xù)往目標(biāo)移動(dòng)。最後，當(dāng)母機(jī)接近子機(jī)時(shí)，可根據(jù)多種紅外線感測(cè)器資訊進(jìn)行子母機(jī)器人的結(jié)合，結(jié)合成功後，母機(jī)將可搭載子機(jī)成為一自由行動(dòng)之機(jī)器人。
標(biāo)簽： 系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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嵌入式操作系統(tǒng)實(shí)時(shí)性比對(duì)與評(píng)價(jià),尤其對(duì)windowsce性能的測(cè)試大有幫助。
標(biāo)簽： windowsce 嵌入式操作系統(tǒng) 實(shí)時(shí)性 性能
上傳時(shí)間： 2016-10-24
上傳用戶：shanml
FAST apriori.cpp 基于數(shù)組和為運(yùn)算的apriori算法實(shí)現(xiàn),采用為運(yùn)算來測(cè)試子集的存在性，把測(cè)試子集存在性的復(fù)雜度由O(n^2)降低為O(n)
標(biāo)簽： apriori FAST cpp 運(yùn)算
上傳時(shí)間： 2016-10-25
上傳用戶：13188549192
介紹了三種修改現(xiàn)有代碼提高其可重用性的方法，它們分別是：改寫類的實(shí)例方法，把參數(shù)類型改成接口，選擇最簡(jiǎn)單的參數(shù)接口類型。
上傳時(shí)間： 2014-07-30
上傳用戶：Amygdala
正確性、健壯性、可靠性、效率、易用性、可讀性（可理解性）、可擴(kuò)展性、可復(fù)用性、兼容性、可移植性軟件所應(yīng)具備的知識(shí)！
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：咔樂塢
常用的說話人識(shí)別方法有模板匹配法、統(tǒng)計(jì)建模法、聯(lián)接主義法(即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn))。考慮到數(shù)據(jù)量、實(shí)時(shí)性以及識(shí)別率的問題，采用基于矢量量化和隱馬爾可夫模型(HMM)相結(jié)合的方法。 說話人識(shí)別的系統(tǒng)主要由語音特征矢量提取單元(前端處理)、訓(xùn)練單元、識(shí)別單元和后處理單元組成，
標(biāo)簽： 識(shí)別方法 模板 匹配法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-07-08
上傳用戶：wqxstar
數(shù)學(xué)分析第二版下冊(cè) 陳紀(jì)修金路 高等教育出版社
標(biāo)簽： 數(shù)學(xué)分析 出版社
上傳時(shí)間： 2013-11-30
上傳用戶：AbuGe
由于演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題所得結(jié)果是一個(gè)優(yōu)化解集———Pareto最優(yōu)集,而現(xiàn)有的演化算法收 斂性分析只適合針對(duì)單目標(biāo)優(yōu)化問題的單個(gè)最優(yōu)解。利用有限馬爾科夫鏈給出了演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問 題的收斂性分析框架,并給出了一個(gè)分析實(shí)例
標(biāo)簽： Pareto 算法 多目標(biāo)優(yōu)化 分
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：diets
摘 由于演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題所得結(jié)果是一個(gè)優(yōu)化解集———Pareto最優(yōu)集,而現(xiàn)有的演化算法收 斂性分析只適合針對(duì)單目標(biāo)優(yōu)化問題的單個(gè)最優(yōu)解。利用有限馬爾科夫鏈給出了演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問 題的收斂性分析框架,并給出了一個(gè)分析實(shí)例
標(biāo)簽： Pareto 算法 多目標(biāo)優(yōu)化 分
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：lizhizheng88
摘 由于演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題所得結(jié)果是一個(gè)優(yōu)化解集———Pareto最優(yōu)集,而現(xiàn)有的演化算法收 斂性分析只適合針對(duì)單目標(biāo)優(yōu)化問題的單個(gè)最優(yōu)解。利用有限馬爾科夫鏈給出了演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問 題的收斂性分析框架,并給出了一個(gè)分析實(shí)例
標(biāo)簽： Pareto 算法 多目標(biāo)優(yōu)化 分
上傳時(shí)間： 2014-01-25
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