雜波環(huán)境下基于EKF的多傳感器的數(shù)據(jù)融合
標(biāo)簽： EKF 雜波環(huán)境 多傳感器 數(shù)據(jù)融合
上傳時間： 2013-12-26
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在工業(yè)應(yīng)用中常用一組傳感器對問一個被測量目標(biāo)在一個過程的不同位置進(jìn)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(zhǔn)確的測量結(jié)果，霱要進(jìn)“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的關(guān)鍵在于如何充分利用各個傳感器的信息，得到對被測參數(shù)的最優(yōu)估計，本文主要研究了以加權(quán)的方式進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合的方法，即研究如何對每個傳感器進(jìn)行加權(quán)，從而得到對被測參數(shù)最優(yōu)佑計的方法為此本文在介紹了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基礎(chǔ)上，首先研究了基于奇異值分解的數(shù)據(jù)融合算法，通過對傳感器測量值構(gòu)成的矩陣進(jìn)行奇異值分解，利用每個傳感器測量值所對應(yīng)的奇異值，可以估計出對每個傳感器權(quán)值的最優(yōu)估計，從而在不要任何先驗(yàn)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(shù)的最優(yōu)估計，此外，在許多工業(yè)過程中，人們利用多傳感器測量同一過程參數(shù)以控制該參數(shù)在過程中的不同位置能根據(jù)需要進(jìn)行合理分布，此時人們希望利用多傳感器融合的測量結(jié)果，對每一個傳感器的測量數(shù)據(jù)進(jìn)行重建，以獲得對每一個傳感器的測量結(jié)果進(jìn)行更為準(zhǔn)確的估計。為此，本文進(jìn)一步研究了基于小波降噪和數(shù)據(jù)融合的傳感器數(shù)據(jù)重建算法，仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果都說明提出算法是有效的，最后，研究了非線性動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)融合問題，研究了加權(quán)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(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）在狀態(tài)融合估計中的不足，可以得到了更準(zhǔn)確的狀態(tài)融合估計結(jié)關(guān)鍵詞多傳感器系統(tǒng)，數(shù)據(jù)融合，奇異值分解，UKF
標(biāo)簽： 傳感器 數(shù)據(jù)融合
上傳時間： 2022-03-16
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針對目前導(dǎo)航系統(tǒng)中重要的多約束條件下路徑規(guī)劃功能，結(jié)合A*算法和蟻群算法提出一種新的不確定算法，該算法首先將多約束條件進(jìn)行融合使其適合蟻群轉(zhuǎn)移，并在基本蟻群算法基礎(chǔ)上采用了A*算法的評估指標(biāo)，為蟻群轉(zhuǎn)移時提供最優(yōu)預(yù)測收斂點(diǎn)。通過實(shí)驗(yàn)證明該算法可以大幅度降低時間消耗，并且全局收斂性強(qiáng)，計算結(jié)果穩(wěn)定。
標(biāo)簽： 多約束 條件下 路徑規(guī)劃 算法研究
上傳時間： 2013-11-01
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種基于圖像質(zhì)量因子的圖像融合客觀評價方法。該方法利用熵加權(quán)和均方根圖像融合質(zhì)量因子對融合圖像與源圖像間的相關(guān)性、 亮度失真和對比度失真進(jìn)行綜合評價,因而在不同融合方法和不同源圖像的條件下,可獲得標(biāo)準(zhǔn)的評估統(tǒng)計量。采用加權(quán)平均、 拉普拉斯塔形分解及基于小波變換的圖像融合法為例,通過對多傳感器圖像進(jìn)行融合評價實(shí)驗(yàn),證明了該方法的有效性和魯棒性。
標(biāo)簽： 圖像 圖像融合 失真 圖像質(zhì)量
上傳時間： 2014-01-13
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模糊積分的融合方法 對多分類器的融合
上傳時間： 2016-05-22
上傳用戶：zhoujiccnu
本文以某油田數(shù)字化改造項(xiàng)目為背景，研究內(nèi)容主要分為如下四個部分（1）三維激光掃描儀在掃描作業(yè)中會產(chǎn)生精度不符合項(xiàng)目要求的問題，導(dǎo)致后續(xù)的維模型精度無法達(dá)到要求。本文系統(tǒng)分析了掃描儀的誤差來源，采用單邊法和交叉雙邊法的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)方案，可以較快、較準(zhǔn)確的檢驗(yàn)三維激光掃描儀的精度，為后續(xù)數(shù)據(jù)獲取奠定了良好的基礎(chǔ)（2）傳統(tǒng)的紋理圖片采集方法沒有規(guī)則，拍攝的圖片較多，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)量。通過研究降噪、增強(qiáng)特征等算法，對紋理圖片進(jìn)行處理，獲取了較好的模型顯示細(xì)膩感。最后，通過對比實(shí)驗(yàn)分析了上種不同理貼圖方法在模型真實(shí)度、內(nèi)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(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍，為后續(xù)的高質(zhì)量、快速度的紋理貼圖提供了理論依據(jù)（3）針對地面激光掃描儀在點(diǎn)云拼接時出現(xiàn)無法識別標(biāo)靶球的問題，分析研究了大量其它站掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和標(biāo)靶擺放位置，提出了相應(yīng)的擺放規(guī)則，提高了識別標(biāo)靶的成功率和點(diǎn)云拼接效率。復(fù)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(fù)雜，作者通過轉(zhuǎn)換格式將點(diǎn)云放置在逆向軟件中使用曲面擬合建模方法進(jìn)行三維建模，提高了建模效率。非規(guī)則類模型在通過交集、并集和差集操作時會出現(xiàn)模型消失的問題，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)和研究，詳細(xì)提出了其建模步驟，減少了該類問題的出現(xiàn)。團(tuán)隊(duì)協(xié)同作業(yè)的模型整合階段容易出現(xiàn)材質(zhì)和模型重復(fù)問題，結(jié)合項(xiàng)目的建模技術(shù)要求提出了相關(guān)的模型建模規(guī)范，提高了模型整合效率
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)融合
上傳時間： 2022-03-17
上傳用戶：XuVshu
論文提出了一種基于FPSLIC的下位機(jī)控制器系統(tǒng)設(shè)計，并且在嵌入式硬件和軟件的聯(lián)合調(diào)度之下予以實(shí)現(xiàn)，并將該系統(tǒng)應(yīng)用于微小型無人直升機(jī)MUAV控制上。 微小型無人直升機(jī)體積小、重量輕、隱蔽性好、機(jī)動性強(qiáng)、易實(shí)現(xiàn)懸停和超低空飛行，因此在軍用和民用領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景。微小型無人直升機(jī)在空中執(zhí)行任務(wù)時需要實(shí)時獲得在空間的姿態(tài)和高度位置信息，然后通過調(diào)制舵機(jī)狀態(tài)來調(diào)整飛行器的空中姿態(tài)，糾正飛行路線，而MUAV的飛控系統(tǒng)需要具有負(fù)荷輕，功能強(qiáng)大，實(shí)時性強(qiáng)以及低功耗的特點(diǎn)，對嵌入式處理器要求較高，所以針對MUAV的控制采用上下位機(jī)聯(lián)合控制的結(jié)構(gòu)。并且由于目前現(xiàn)有的下位機(jī)控制器滿足不了MUAV控制發(fā)展的需求，所以本文中利用FPS[JC優(yōu)越的性能，實(shí)現(xiàn)了一種新的下位機(jī)控制器的設(shè)計，具有體積小、重量輕、價格低、功耗低、實(shí)時性強(qiáng)、可靠性高、擴(kuò)展性好等優(yōu)點(diǎn)的同時，完成了基于PWM的舵機(jī)的控制和基于Kalman濾波的多傳感器的數(shù)據(jù)融合，以及上下位機(jī)之間的通訊等功能，具有較強(qiáng)的使用和應(yīng)用價值。 論文首先介紹了MUAV飛行控制的結(jié)構(gòu)，以及下位機(jī)實(shí)現(xiàn)功能的模塊劃分。然后是對MUAV控制系統(tǒng)相關(guān)理論的介紹，包括舵機(jī)控制的原理和方法以及多傳感器數(shù)據(jù)融合的理論。 其次論文介紹了基于FPSLIC的下位機(jī)控制器系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計。在硬件設(shè)計上，給出了硬件總體設(shè)計方案，并對各個功能模塊進(jìn)行了詳細(xì)論述，軟件部分在給出了主要的框架和功能劃分后，主要介紹了利用FPSLIC的FPGA部分實(shí)現(xiàn)PWM控制和測量的模塊以及AVR部分對多傳感器信息進(jìn)行Kalman濾波融合的實(shí)現(xiàn)。 最后在實(shí)驗(yàn)室的汽油無人直升機(jī)的測試平臺上進(jìn)行了舵機(jī)控制和高度測試實(shí)驗(yàn)，取得了滿意的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：fredguo
雙足機(jī)器人是一個多自由度、多變量、非線性的復(fù)雜動力學(xué)系統(tǒng)。其控制平臺的研究往往涉及嵌入式技術(shù)、傳感器技術(shù)、步態(tài)規(guī)劃、路徑導(dǎo)航、人工智能、自動化控制等多種理論與技術(shù)，體現(xiàn)了信息科學(xué)和人工智能技術(shù)的最新成果，應(yīng)用領(lǐng)域廣大，具有重要的研究價值。其中，雙足機(jī)器人導(dǎo)航控制系統(tǒng)是雙足機(jī)器人控制平臺研究中的重點(diǎn)和難點(diǎn)，將在自動駕駛、未知區(qū)域的探索、危險環(huán)境作業(yè)、核電站的維護(hù)等領(lǐng)域中發(fā)揮極大的作用。 本文以雙足機(jī)器人導(dǎo)航控制系統(tǒng)的設(shè)計為研究背景，結(jié)合嵌入式系統(tǒng)開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)，主要論述了兩個核心內(nèi)容：一是雙足機(jī)器人導(dǎo)航?jīng)Q策系統(tǒng)的設(shè)計。該系統(tǒng)是基于一種新式的ARM&DSP主從控制模式下的設(shè)計。該設(shè)計借助內(nèi)外傳感器系統(tǒng)的反饋，通過對多傳感器信息的融合與處理，在導(dǎo)航?jīng)Q策算法的作用下，實(shí)現(xiàn)雙足機(jī)器人在未知環(huán)境下平滑的自主導(dǎo)航。二是為增強(qiáng)雙足機(jī)器人導(dǎo)航的人機(jī)交互性和控制系統(tǒng)對突發(fā)事件的處理能力，在基于MiniGUI的系統(tǒng)平臺上設(shè)計了雙足機(jī)器人的導(dǎo)航控制系統(tǒng)界面。論文的主要內(nèi)容包括： 首先，設(shè)計了雙足機(jī)器人的本體模型，并對雙足機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃做了理論研究，為步態(tài)控制獲得理論上的支持。 然后，就雙足機(jī)器人導(dǎo)航控制平臺的搭建做了詳細(xì)的介紹，并著重對主從控制器間通訊的CAN接口做了詳細(xì)的設(shè)計。 接著，從兩個層面設(shè)計了導(dǎo)航?jīng)Q策系統(tǒng)，一是根據(jù)內(nèi)部傳感器得到的關(guān)節(jié)信息，比對決策層中的步態(tài)規(guī)劃算法，對關(guān)節(jié)的運(yùn)動進(jìn)行實(shí)時的補(bǔ)償和調(diào)整，實(shí)現(xiàn)各關(guān)節(jié)動作的協(xié)調(diào)，得到標(biāo)準(zhǔn)的步態(tài)，保證每一步的穩(wěn)定和準(zhǔn)確。二是對外部傳感器獲得的外界環(huán)境信息進(jìn)行處理，構(gòu)建出供決策層使用的外部環(huán)境模型，之后在基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航算法的指引下，實(shí)現(xiàn)雙足機(jī)器人對外界環(huán)境做出合理、平滑的響應(yīng)。 最后，介紹了導(dǎo)航控制界面的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)。重點(diǎn)介紹了MiniGUI開發(fā)平臺的搭建、基于MiniGUI的界面程序的設(shè)計以及程序在開發(fā)板上的移植，實(shí)現(xiàn)了控制界面在雙足機(jī)器人導(dǎo)航上的應(yīng)用。
標(biāo)簽： ARMDSP 雙足機(jī)器人 導(dǎo)航控制系統(tǒng)
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：527098476
slickeditv10.0linuxcrackz.w.t.zip SlickEdit v10.0 for linux 注冊機(jī) 在國內(nèi)網(wǎng)站上找了N天都沒找到，在國外一家網(wǎng)站找到。雖然不是源代碼，但是SlickEdit是Linux下最好用的30多種編程IDE。這個是注冊機(jī)安裝文件在百度裡找吧
標(biāo)簽： 10.0 linuxcrackz slickeditv SlickEdit
上傳時間： 2013-12-10
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本文設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一種多超聲信號融合處理系統(tǒng)，主要用于移動機(jī)器人超聲測距導(dǎo)航。系統(tǒng)針對超聲回波信號的特點(diǎn)，使用AT89C52 單片機(jī)對來自多個超聲波傳感器的微弱回波信號進(jìn)行數(shù)字處理，并通過RS-
上傳時間： 2013-07-14
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