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  • 神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

    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

    標簽: 神經網絡 智能機器人 導航

    上傳時間: 2022-02-12

    上傳用戶:qingfengchizhu

  • MYD-Y7Z010 007S開發板 用戶 手

    MYD-Y7Z010/007S開發板 開發板 由 MYC-Y7Z010/007S核心板 加 MYB-Y7Z010/007S底板 組成 。核心板 核心板 采用了 Xilinx最新的基于 最新的基于 最新的基于 28nm工藝的 工藝的 Zynq-7000 All Programmable SoC平 臺, 集成了 集成了 單/雙核 ARM Cortex-A9處理器和 處理器和 處理器和 FPGA,具有 高性能,低功耗 高性能,低功耗 高性能,低功耗 高性能,低功耗 ,高擴展等特性 ,高擴展等特性 ,高擴展等特性 ,高擴展等特性 , 能在工業設計中滿足各種 工業設計中滿足各種 工業設計中滿足各種 工業設計中滿足各種 工業設計中滿足各種 需要。 底板 搭載 以太 網口, 網口, USB 2.0接口, 接口, TF卡接口, 卡接口, RS232, RS485,CAN等多種 接口 ,方便評估或集成。開發板采用 ,方便評估或集成。開發板采用 ,方便評估或集成。開發板采用 ,方便評估或集成。開發板采用 ,方便評估或集成。開發板采用 ,方便評估或集成。開發板采用 ,方便評估或集成。開發板采用 ,方便評估或集成。開發板采用 Linux,提供包括用戶手冊, , 提供包括用戶手冊, 提供包括用戶手冊, 提供包括用戶手冊, 提供包括用戶手冊, 提供包括用戶手冊PDF底板原理圖, 外擴接口驅動底板原理圖, 外擴接口驅動底板原理圖, 外擴接口驅動底板原理圖, 外擴接口驅動底板原理圖, 外擴接口驅動BSP源碼包,開發工具等 源碼包,開發工具等 源碼包,開發工具等 源碼包,開發工具等 ,為開發 者提供了完善的軟件為開發 者提供了完善的軟件為開發 者提供了完善的軟件為開發 者提供了完善的軟件為開發 者提供了完善的軟件為開發 者提供了完善的軟件環境, 幫助 降低產品開發周期,實現快速上市。 降低產品開發周期,實現快速上市。 降低產品開發周期,實現快速上市。 降低產品開發周期,實現快速上市。 降低產品開發周期,實現快速上市。 降低產品開發周期,實現快速上市。 降低產品開發周期,實現快速上市。 降低產品開發周期,實現快速上市。 降

    標簽: XC7Z010 XC7Z007S

    上傳時間: 2022-02-12

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  • 基于紅外技術的智能機器人控制系統

    基于紅外技術的智能機器人控制系統基于紅外技術、單片機技術等完成 了智能機器人控制 系統的設計。該機器人實現 了步行、跟蹤、避 障 、 步伐調 整 、語 音 、聲控 、液 晶 顯示 、地 面探 測 等功 能 。 紅外技 術 智 能機 器人 控制 系統 隨著政 治格 局 、 戰爭形 式 的 變化 ,在 偵察 、戰 場攻擊 、反恐 防爆 等軍 事領 域 {冉}要 大量 無人 作戰 機 器人 ;人 類探 索太 空 、建設 航 天站 、搶 險救 災等 不 適合 由人 來承擔 的任務 的增 加 ,也 {冉}要 機器 人代 替 人類執 行 任務 。 同時, 新 的需 求和任 務 也對 機器 人 的 性能 提 出 了更 高 的要 求 。 由于 紅 外線 有較 強 的 穿透 能 力和 抗 干 擾 能 力, 不易散 射 且不 易 引起 串干擾 。本 設計 基 于紅 外技 術 完 成 智 能機 器 人 控 制 系 統 的 設 計 , 主 要 實現 了 步 行 、跟蹤 、避 障 、步伐 調整 、語 音 、聲 控 、液 晶顯 示 、地 面探 測 8個 功能 ,在 遇到 外界 條件 發生 變化 時, 該機 器人 將采 取不 同 的措 施對 待, 能較 好地 表 現 出該 機器 人 的 簡單 思 考 能 力 。 1智能機器人說明 1.1功能簡介機系統框圖 機 器人 控 制系 統框 圖如 圖 1。 耦,P3,0~P3.5接 ISD語音芯片, P3,O~P3.5接 ISD語 音 芯 片 。 該機器人 采用 2片 AT89C51來控制,一 片用于 整個 系統的控制, 一片僅 用于驅動 液晶屏 1602的控 制 ,它 們之 間通過 I/O 121通 訊, 以實現 兩片單 片機 工 作 的協

    標簽: 紅外技術 智能機器人

    上傳時間: 2022-02-13

    上傳用戶:zhanglei193

  • 基于ROK101007型藍牙模塊和TMS320C54x型DSP的家用醫療保健智能機器人設計

    基于ROK101007型藍牙模塊和TMS320C54x型DSP的家用醫療保健智能機器人設計摘要:未來社會將會越來越重視 醫療保健服務 ,提 出一種新型智能機 器人 ,就其在數字化 家庭醫療 保健方面的應用進行模型設計 ,并將藍牙技術應用在智能機器人與醫療儀器和控制 PC的通信 中。 關 鍵 詞 :數字化家庭 ;智能機器人 ;侍感器;藍牙技術;醫療保健 ;ROKl0l007;TMS320C54x 中 圖分 類號 :R197.39 文獻標 識碼 :A 文章編 號 :1006—6977(2006)02—0數字化家庭是未來智能小區系統的基本單元 。 所謂“數字化家庭”就是基于家庭內部網絡提供覆蓋 整個家庭的智能化服務 ,包括數據通信、家庭娛樂 和 信息家電控制功能。 數字化家庭設計 的一項主要內容是通信功能的 實現 ,包括家庭 與外界的通信及家庭 內部相關設施 之間的通信。從現在的發展來看,外部的通信主要 通過寬帶接入 Internet,而家庭 內部的通信,筆者采 用 目前 比較具有競爭力的藍牙 (Bluetooth)無線接入 技術。 傳統的數字化家庭采用 PC進行總體控制 ,缺 乏人性化。筆者根據人工情感的思想設計一種配備 多種外部傳感器的智能機器人 ,將此智能機器人視 作家庭成員,通過它實現對數字化家庭的控制。 本文主要就智能機器人在數字化家庭醫療保健 方面的應用進行模型設計 ,在智能機器人與醫療儀 器和控制 PC的通信采用藍牙技術 。整個系統 的成 本較低 ,功能較為全面,擴展應用非常廣闊,具有極 大的市場潛力。 2 智能機器 人的總體設計 2.1 智能機器人的多傳感器 系統 機器人智能技術 中最為重要 的相關領域是機器 人 的多感覺系統和多傳感信息 的集成與融合【l1,統 稱為智能系統的硬件和軟件部分 。視覺 、聽覺、力覺、 觸覺等外部傳感器和機器人各關節的內部傳感器信 息融合使用 ,可使機器人完成實時圖像傳輸、語音識 別 、景物辨別、定位 、自動避障、目標物探測等重要功 能;給機器人加上相關的醫療模塊(CCD、CAMERA、 立體麥克風 、圖像采集卡等 )和專用醫療傳感器部 件 ,再加上 醫療專家系統就可以實現醫療保健和遠 程 醫療監護功能。智能機器人的多傳感器系統框圖 如 圖 1

    標簽: rok101007 藍牙 智能機器人

    上傳時間: 2022-02-15

    上傳用戶:bluedrops

  • 支持15W 快充的2 節 3 節串聯鋰電池升壓充電IC

    IP2326 集成功率MOS,采用同步開關架構,使其在應用時僅需極少的外圍器件,并有效減小整體方案的尺寸,降低BOM 成本。

    標簽: 鋰電池 充電IC

    上傳時間: 2022-03-05

    上傳用戶:trh505

  • 數控機床自適應模糊控制伺服系統研究

    一臺數控機床的先進程度衡量著一個國家制造業的先進水平,而數控機床最核心的部分就是數控機床控制系統。近年出現的ARM數入式系統具有硬件資源豐富、性能好、成本低和功耗低等優點,FPGA技術具有可重復編程、在線升級、實時性好、可靠性高等優點。為了克服傳統的數控機床成本高、控制精度低、實時性差,可靠性低等缺點,研究基于ARM+FPGA架構的新型數控機床系統,具有重要的社會經濟意義和重大的經濟價值本文以數控機床為工程背景,以何服電機PMSM為具體對象以ARM+FPGA作為數控系統的實現平臺,從提高何服系統位置環控制的自適應能力,提高位置環、速度環和電流環等復雜運算的處理速度,提高系統管理與控制程序開發的簡單性、界面的美觀性等方面開展了深入的研究。其主要研究工作和結論如下:(1)在對比分析了幾種控制系統架構基礎上,提出了一種基于ARM+FPGA的數控機床自適應模糊控制何服系統的設計方案。該系統采用以ARM作為系統主控與運動軌跡計算芯片,FPGA作為何服系統運動控制芯片,而其中的FPGA運動控制系統包括自適應位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊三大部分(2)針對提出的 ARM+FPGA的數控機床自適應模糊控制何服系統的設計方案,進行了有關數學模型的建立占推導,并借助MATLAB工具建立系統仿真模型進行仿真。系統仿真結果表明,該系統位置響應超調量小,響應時間短,系統性能優越(3)為了提高運動控制的實時性、可靠性、靈活度,根據運動控制系統的模型,提出了一種FPGA實現的運行控制系統的結構,井詳細進行了自適應位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊等內部各模塊的設計,之后利用HDL進行了有關模塊的程序設計和PGA實現仿真(4)針對基于ARM微處理器的主挖與運動軌跡計算系統,進行了系統控制界面的設計,FPGA與ARM芯片、FPGA與上位機等通信程序設計,進行了運動控制中加減速、插補方法的分析與設計關鍵字:數控機床:水磁同步電機:自適應模糊控制:ARM:FPGA

    標簽: 數控機床 自適應模糊控制

    上傳時間: 2022-03-11

    上傳用戶:20125101110

  • 常用電源類芯片Altium Designer AD原理圖庫元件庫

    常用電源類芯片Altium Designer AD原理圖庫元件庫CSV text has been written to file : 電源類芯片.csvLibrary Component Count : 70Name                Description----------------------------------------------------------------------------------------------------78Lxx               線性穩壓芯片78Mxx               線性穩壓芯片78xx                線性穩壓芯片79xx                線性穩壓芯片AMC7135             大功率LED恒流芯片AMS1117             三端穩壓芯片APW7075             電壓轉換器AS1015              可調升壓芯片CN3703              三節鋰電池充電芯片DW01                鋰電池過流保護ICFP6716              可調升壓芯片GS3525              開關電源管理ICHT71xx              LDO線性穩壓芯片HY2110              鋰電池保護 ICHY2213              電池充電平衡 ICLM2576              DC降壓芯片LM2577              DC升壓芯片LM2596              DC降壓芯片LM2940              5V穩壓芯片LM2991S             可調穩壓芯片LM317               可調線性穩壓芯片LTC4054             鋰電池充電芯片LTC4057             鋰電池充電管理ICMC34063             DC升降壓芯片ME2100              可調升壓芯片ME2149-5pin         DC升壓芯片ME2149-8pin         DC升壓芯片ME3149              IN:36V,OUT:0.8-33/3A,150MHzME4057              鋰電池充電管理ICME6203              低功耗LDOME6209              低功耗LDOME8323X             電源管理ICMP2303              IN:28V,OUT:0.8-25/3A,360MHzMP2359              DC降壓芯片PN8370              電源管理ICREF196              3V3基準電壓源REF5040             高精度電壓基準SD4923E             以太網受電設備控制器SDB628              DC升壓芯片SM7033              非隔離AD-DCSX1308              可調升壓芯片TL431-ID            可調基準穩壓芯片TL431_SMD           可調基準穩壓芯片TL432_SMD           可調基準穩壓芯片TL494               電源管理ICTP4056              鋰電池充電管理TPS3305             DSP電源管理TPS62400            電壓轉換器TPS63000            電壓轉換器TPS6735             負電壓轉換芯片UC3843              電源控制芯片XC6206P332MR        低壓差線性穩壓芯片XL1410              DC降壓芯片XL1507              DC降壓芯片XL1509              DC降電壓芯片XL1513              DC降壓芯片XL1530              DC降壓芯片XL1583              DC降壓芯片XL4003              DC降壓芯片XL4005              DC降壓芯片XL4013              DC降壓芯片XL4015              DC降壓芯片XL4016              DC降壓芯片XL6005              LED恒流驅動XL6007              DC升壓芯片XL6008              DC升壓芯片XL6012              DC升壓芯片XL6013              DC升壓芯片XL6019              DC升壓芯片XL7015E1            DC降壓芯片

    標簽: 電源 Altium Designer

    上傳時間: 2022-03-13

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  • 同源多傳感器加權數據融合算法的研究

    在工業應用中常用一組傳感器對問一個被測量目標在一個過程的不同位置進行測量,然而由于每個傳感器位于過程的不同位置,它們將不問程度的受到嗓聲的干擾,為了從被嗓聲干擾的多傳感器測量值中獲得更準確的測量結果,霱要進“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數據融合系統的關鍵在于如何充分利用各個傳感器的信息,得到對被測參數的最優估計,本文主要研究了以加權的方式進行多傳感器數據融合的方法,即研究如何對每個傳感器進行加權,從而得到對被測參數最優佑計的方法為此本文在介紹了多傳感器數據融合技術的基礎上,首先研究了基于奇異值分解的數據融合算法,通過對傳感器測量值構成的矩陣進行奇異值分解,利用每個傳感器測量值所對應的奇異值,可以估計出對每個傳感器權值的最優估計,從而在不要任何先驗知識的條件下,可僅由多傳感器的測量值,利用提出的算法得到在最小均方誤差意義下的被測參數的最優估計,此外,在許多工業過程中,人們利用多傳感器測量同一過程參數以控制該參數在過程中的不同位置能根據需要進行合理分布,此時人們希望利用多傳感器融合的測量結果,對每一個傳感器的測量數據進行重建,以獲得對每一個傳感器的測量結果進行更為準確的估計。為此,本文進一步研究了基于小波降噪和數據融合的傳感器數據重建算法,仿真和實驗結果都說明提出算法是有效的,最后,研究了非線性動態系統的狀態融合問題,研究了加權無氣味卡爾曼濾波(UKF)方法,研究表明無氣味卡爾曼波波能克服了擴展卡爾曼濾波(EKF)在狀態融合估計中的不足,可以得到了更準確的狀態融合估計結關鍵詞多傳感器系統,數據融合,奇異值分解,UKF

    標簽: 傳感器 數據融合

    上傳時間: 2022-03-16

    上傳用戶:aben

  • 基于多源測量數據融合的三維建模技術研究

    本文以某油田數字化改造項目為背景,研究內容主要分為如下四個部分(1)三維激光掃描儀在掃描作業中會產生精度不符合項目要求的問題,導致后續的維模型精度無法達到要求。本文系統分析了掃描儀的誤差來源,采用單邊法和交叉雙邊法的標定實驗方案,可以較快、較準確的檢驗三維激光掃描儀的精度,為后續數據獲取奠定了良好的基礎(2)傳統的紋理圖片采集方法沒有規則,拍攝的圖片較多,數據量較大,且有時會遺漏部分場景信息。通過對比分析研究前后幾次采集的大量紋理圖片數據,提出了一種快速、全面的紋理采集方法,提高了采集效率,降低了數據量。通過研究降噪、增強特征等算法,對紋理圖片進行處理,獲取了較好的模型顯示細膩感。最后,通過對比實驗分析了上種不同理貼圖方法在模型真實度、內存占用量和操作易程度等力面的影響,得出各個貼圖方法的優缺點及適用范圍,為后續的高質量、快速度的紋理貼圖提供了理論依據(3)針對地面激光掃描儀在點云拼接時出現無法識別標靶球的問題,分析研究了大量其它站掃描的點云數據和標靶擺放位置,提出了相應的擺放規則,提高了識別標靶的成功率和點云拼接效率。復雜的曲面類模型在正向建模軟件中的操作難度較大,且操作復雜,作者通過轉換格式將點云放置在逆向軟件中使用曲面擬合建模方法進行三維建模,提高了建模效率。非規則類模型在通過交集、并集和差集操作時會出現模型消失的問題,經過實驗和研究,詳細提出了其建模步驟,減少了該類問題的出現。團隊協同作業的模型整合階段容易出現材質和模型重復問題,結合項目的建模技術要求提出了相關的模型建模規范,提高了模型整合效率

    標簽: 數據融合

    上傳時間: 2022-03-17

    上傳用戶:XuVshu

  • 中興通訊_電子元器件正確選擇與使用 講課用.pdf

    中興通訊_電子元器件正確選擇與使用 講課用.pdf1. 概述 1.1 控制電子元器件選擇與使用的重要性 一個系統由多個組件、部件組成,而每一個部件、組件均由元器件組成,因此,元器 件是一個系統的基礎。如果將一個系統比作金字塔的話,那么元器件則是這個金字塔的塔 基。從可靠性角度出發,如果沒有可靠的元器件,則沒有可靠的系統。元器件的可靠性通 常從兩個方面來理解:一方面是元器件本身所固有的由設計和生產過程中所確定的質量、 可靠性特性,即固有可靠性;另一方面是元器件在使用過程中實際所展現出來的可靠性特 性,稱之為使用可靠性。 當前,國內外電子設備所用元器件的使用可靠性問題比較突出,我公司也不例外,從 失效分析數據可以看出,80%左右損壞的元器件是由于使用不當造成的。從 80 年代國外資 料看由于元器件使用不當,造成設備或系統故障占總故障數的一半以上。由于公司目前采 用的元器件有一定數量的國產元器件(另外為進口元件),國產元器件在質量和可靠性方 面有一定差距,進口元器件也沒有非常明確的可靠性要求。因此,為了達到國外電子設備 的整機可靠性水平,我們公司必須下大力抓元器件的使用可靠性。元器件的使用可靠性工 作是一項涉及方面非常廣的工作,它始終貫穿于元器件的選取、采購到生產的全過程。本 企標 《電子元器件的正確選擇與使用》,從元器件的可靠性工作的主要環節,元器件的選 擇與正確使用入手,詳細闡述了不同種類元器件的正確選擇與正確使用應注意的事項。

    標簽: 中興 電子元器件

    上傳時間: 2022-03-20

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