Arduino雙軸加速度計取值，包含 X、Y 軸的 G 值以及 X、Y 軸的傾斜角度
上傳時間： 2017-05-23
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將魔王的語言抽象為人類的語言：魔王語言由以下兩種規(guī)則由人的語言逐步抽象上去的：α-〉β1β2β3…βm ；θδ1δ2…-〉θδnθδn-1…θδ1 設大寫字母表示魔王的語言，小寫字母表示人的語言B-〉tAdA，A-〉sae，eg：B(ehnxgz)B解釋為tsaedsaeezegexenehetsaedsae對應的話是：“天上一只鵝地上一只鵝鵝追鵝趕鵝下鵝蛋鵝恨鵝天上一只鵝地上一只鵝”。(t-天d-地s-上a-一只e-鵝z-追g-趕x-下n-蛋h-恨)
上傳時間： 2013-12-19
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【問題描述】 在一個N*N的點陣中，如N=4,你現(xiàn)在站在（1，1），出口在（4，4）。你可以通過上、下、左、右四種移動方法，在迷宮內(nèi)行走，但是同一個位置不可以訪問兩次，亦不可以越界。表格最上面的一行加黑數(shù)字A[1..4]分別表示迷宮第I列中需要訪問并僅可以訪問的格子數(shù)。右邊一行加下劃線數(shù)字B[1..4]則表示迷宮第I行需要訪問并僅可以訪問的格子數(shù)。如圖中帶括號紅色數(shù)字就是一條符合條件的路線。 給定N，A[1..N] B[1..N]。輸出一條符合條件的路線，若無解，輸出NO ANSWER。（使用U，D，L，R分別表示上、下、左、右。） 2 2 1 2 （4，4） 1 （2，3） （3，3） （4，3） 3 （1，2） （2，2） 2 （1，1） 1 【輸入格式】 第一行是數(shù)m (n < 6 )。第二行有n個數(shù)，表示a[1]..a[n]。第三行有n個數(shù)，表示b[1]..b[n]。 【輸出格式】 僅有一行。若有解則輸出一條可行路線，否則輸出“NO ANSWER”。
標簽： 點陣
上傳時間： 2014-06-21
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實驗源代碼 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("請輸入矩陣第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可傳遞閉包關系矩陣是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元關系的可傳遞閉包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("請輸入矩陣的行數(shù) i: "); scanf("%d",&k); 四川大學實驗報告 printf("請輸入矩陣的列數(shù) j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); }
上傳時間： 2016-06-27
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#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U，L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
標簽： 道理特分解法
上傳時間： 2018-05-20
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一 種 基 于 峰 值 跟 隨 的 P L C D 傳 感 器 信 號 調(diào) 理 電 路 及 其 方 法 ， 包 括 正 弦 波 發(fā) 生 器 電 路 、 P L C D 傳 感 器 、 前 置 處 理 電 路 、 鑒 相 電 路 、 峰 值 跟 隨 電 路 、 輸 出 處 理 電 路
上傳時間： 2020-12-07
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移動機器人導航與定位技術隨 著 計 算機 技 術 、微 電 子 技 術 、網(wǎng) 絡 技 術 等 的快 速 發(fā) 展 ，特 別是 通 訊 技 術 的進 步 。機 器 人 技 術 也 得 到 了飛 速 發(fā) 展 ，移 動機 器 人 的 關鍵 技 術 得 到 深 入 而 廣 泛 的研 究 。并 且 部 分 已經(jīng) 走 向成 熟 ， 移 動 機 器 人 應 用 領 域 不 斷擴 展 ，與 制 造 業(yè) 相 比 ，移動 機 器 人 的 工 作 環(huán) 境 具 有 非 結 構 化 和 不 確 定 性 。因而 對機 器人 的要 求 更 高 。不 僅 要 求 機 器 人 完 成 一 定 的 功 能 ，還 需 要 機 器 人具 有 行 走 功 能 。對 外感 知 能力 以及 局 部 的 自主 規(guī) 劃 能 力等 ，因 此 移 動機 器 人 的 導 航 與 定位 技 術 成 為 智 能機 器 人 領 域 的一 個 重 要 研 究 方 向 ．也 是 智 能移 動 機 器 人 的一 項 關 鍵 技 術 。 多年 來 國際 國 內(nèi)都 有 大 量 的 科技 工 作 者 致 力 于 這 方 面 的研 究 開 發(fā) 工作 ．因 而 對 許 多 問題 的 認 識 與求 解 都 取 得 了長 足 的 發(fā) 展 。在 某 些特 定 的 應用 領 域 ，移 動 機 器人 導航 技 術 已得 到 了實 際 應用 。本 文 介 紹 了移 動機 器人 導 航 技 術 研 究 中的 相 關 關 鍵 技 術 。 2移動 機 器 人導 航 與定位 研 究 的 目的 移 動 機 器 人 根 據(jù) 運 動 行 為 方 式 分 為 自主 和 半 自主 式 ．根 據(jù) 應 用 的環(huán) 境 有 室 內(nèi)和 室 外 機器 人之 分 。無 論 哪 種 移動 機 器人 。在 它的運動過程 中始終要求解決 自身的導航與定位 問題 ．也就是 Dm．~ntWhyte提 出 的 三 個 問 題 ：(1)”我 現(xiàn) 在 何 處 ?”，(2)”我 要 往 何 處 去 ?”，(3)”要 如 何 到 該 處 去?”。其 中 問題 (1)是 移 動 機 器 人 導 航 系統(tǒng) 中 的定 位 及 跟 蹤 問題 ，(2)(3)是 移 動機 器人 導 航 系 統(tǒng) 中 的 路徑 規(guī)劃 問題 。移 動 機 器 人 導航 與 定位 技 術 研 究 的 目的 就 是 解 決上 面 的 3個 問題 ．給 出 已知 和 未 知 環(huán) 境 下 移 動機 器 人 實 時 導 航 與 定 為 控 制 的 理 論 、方 法 與 關 鍵 技 術 ，并 驗 證 該 理 論 與 方 法 的 的 實用 性 ：提 出適 應 多種 環(huán)境 的 實 時導 航 策 略 和 具 有 良好 可 擴 展 性 的 移動 機 器 導航 體 系 結 構 ：未知 環(huán) 境 中 移 動 機 器 人 的 快 速環(huán) 境 建模 與 定 位 方 法 ：未 知環(huán) 境 中基 于 傳 感 器 的 移 動 機 器 人 局部 運 動 規(guī) 劃 理 論 與 方 法 ：與 未 知環(huán) 境 中移 動 機 器 人 導 航 控 制 相 關 的機 器 學 習的 基 礎 理 論 與 方 法 ；移 動 機 器 人 的 故 障 自診
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：xsr1983
神經(jīng)網(wǎng)絡在智能機器人導航系統(tǒng)中的應用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡在環(huán)境感知中的應 用 對環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)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(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進行路徑規(guī)劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡為機器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡，其學習的結 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 ?；?網(wǎng)絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)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(wǎng)絡輸入，神經(jīng)嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網(wǎng)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(jīng)元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 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(wǎng)絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節(jié) 點的數(shù) 量可 以動態(tài) 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(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡節(jié)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(wǎng)絡 節(jié)點升 始學習，逐步增加其數(shù)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(jīng)阿絡表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡的并行結構，可在較短的時間內(nèi)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(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)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(huán)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(jīng) 網(wǎng)絡在局部路徑規(guī)射中的應 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內(nèi)
標簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡 智能機器人 導航
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：qingfengchizhu
基于ROK101007型藍牙模塊和TMS320C54x型DSP的家用醫(yī)療保健智能機器人設計摘要：未來社會將會越來越重視 醫(yī)療保健服務 ，提 出一種新型智能機 器人 ，就其在數(shù)字化 家庭醫(yī)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(yī)療儀器和控制 PC的通信 中。 關 鍵 詞 ：數(shù)字化家庭 ；智能機器人 ；侍感器；藍牙技術；醫(yī)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(shù)字化家庭是未來智能小區(qū)系統(tǒng)的基本單元 。 所謂“數(shù)字化家庭”就是基于家庭內(nèi)部網(wǎng)絡提供覆蓋 整個家庭的智能化服務 ，包括數(shù)據(jù)通信、家庭娛樂 和 信息家電控制功能。 數(shù)字化家庭設計 的一項主要內(nèi)容是通信功能的 實現(xiàn) ，包括家庭 與外界的通信及家庭 內(nèi)部相關設施 之間的通信。從現(xiàn)在的發(fā)展來看，外部的通信主要 通過寬帶接入 Internet，而家庭 內(nèi)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(tǒng)的數(shù)字化家庭采用 PC進行總體控制 ，缺 乏人性化。筆者根據(jù)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(xiàn)對數(shù)字化家庭的控制。 本文主要就智能機器人在數(shù)字化家庭醫(yī)療保健 方面的應用進行模型設計 ，在智能機器人與醫(yī)療儀 器和控制 PC的通信采用藍牙技術 。整個系統(tǒng) 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(tǒng) 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(tǒng)和多傳感信息 的集成與融合【l1，統(tǒng) 稱為智能系統(tǒng)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(jié)的內(nèi)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(yī)療模塊(CCD、CAMERA、 立體麥克風 、圖像采集卡等 )和專用醫(yī)療傳感器部 件 ，再加上 醫(yī)療專家系統(tǒng)就可以實現(xiàn)醫(yī)療保健和遠 程 醫(yī)療監(jiān)護功能。智能機器人的多傳感器系統(tǒng)框圖 如 圖 1
上傳時間： 2022-02-15
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電子書-單片機硬件電路設計238頁第 章 智能化／網(wǎng)絡化傳感器及接口技術 現(xiàn)代信息技術的三大基礎是信息采集（即傳感器技術）、信息傳輸（通信技術）和信息處理 （計算機技術）。傳感器屬于信息技術的前沿尖端產(chǎn)品，被廣泛用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、國防、科研和 生活領域。本章專門介紹智能化溫度傳感器、轉速傳感器、加速度傳感器、液位傳感器以及網(wǎng) 絡化智能精密壓力傳感器的工作原理、接口技術及典型應用。 智能化集成溫度傳感器的產(chǎn)品分類及發(fā)展趨勢 近百年來，溫度傳感器的發(fā)展大致經(jīng)歷了以下三個階段； 傳統(tǒng)的分立式溫度傳感器（含 敏感元件） 模擬集成溫度傳感器 制器； 智能溫度傳感器。目前，國際上新型溫度傳 感器正從模擬式向數(shù)字式、由集成化向智能化、網(wǎng)絡化的方向發(fā)展。 集成溫度傳感器的產(chǎn)品分類 模擬集成溫度傳感器 集成傳感器是采用硅半導體集成工藝而制成的，因此亦稱硅傳感器或單片集成溫度傳感 器。模擬集成溫度傳感器是在 世紀 年代問世的，它是將溫度傳感器集成在一個芯片上、 可完成溫度測量及模擬信號輸出功能的專用 。模擬集成溫度傳感器的主要特點是功能單 一（僅測量溫度）、測溫誤差小、價格低、響應速度快、傳輸距離遠、體積小、微功耗，適合遠距離 測溫、控溫，不需要進行非線性校準。外圍電路簡單，它是目前在國內(nèi)外應用最為普遍的一種 集成傳感器。典型產(chǎn)品有 等。
上傳時間： 2022-03-23
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