針對區域立體匹配計算量大實時性差的困難,分析了相關匹配算法的實際工作過程,采用消除冗余因子和M2C濾 波、多級分辨率匹配減小計算復雜度,對算法結構進行了改進和優化,并利用超線程和D65/EF技術對算法進行了加速,提出 了一種實時區域匹配算法。對算法進行實驗,結果表明算法符合了視覺導航的準確性和實時性要求,并且對于提高其他區域 匹配算法實時性也具有重要借鑒意義。
標簽： M2C 65 EF 立體匹配
上傳時間： 2013-12-12
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利用FFT進行心電訊號除噪並截取R波特徵點
標簽： FFT R波
上傳時間： 2016-12-25
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由matlab仿真的,超寬帶信號中矩形波的產生
標簽： matlab 仿真 超寬帶 信號
上傳時間： 2017-04-03
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主要是模擬8051電路板上LED顯示器.透過vb程式.經由RS232去傳送信號到電路板上.模擬出與VB介面顯示地動作相同
標簽： 8051 232 LED 模
上傳時間： 2017-04-05
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智能巡線繞障小車的設計，采用51單片機，超聲波測距。
標簽： 巡線
上傳時間： 2017-06-06
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0385、應用單片機制作可調超低頻方波信號源及程序設計
標簽：
上傳時間： 2014-04-09
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實用電子技術專輯 385冊 3.609G新型智慧驅動器可簡化開關電源隔離拓樸結構中同步整流器.pdf
上傳時間： 2014-05-05
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超聲,紅外,激光,無線,通訊相關專輯 183冊 1.48G壓電陶瓷換能器在醫學超音波儀器的應用 36頁 1.5M.pdf
基于MSP430F5529的循跡壁障無線控制智能小車設計報告這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
標簽： msp430f5529 智能小車
上傳時間： 2021-12-23
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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
標簽： 神經網絡 智能機器人 導航
上傳時間： 2022-02-12
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