阿道夫
上傳時(shí)間： 2020-07-10
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標(biāo)簽： 是打發(fā)斯蒂芬
上傳時(shí)間： 2020-07-21
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標(biāo)簽： 是的發(fā)送到發(fā)送到
上傳時(shí)間： 2020-07-21
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啊實(shí)打?qū)嵡謾?quán)收到順德區(qū)是地球大氣溫度權(quán)威的暗生
上傳時(shí)間： 2020-10-26
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打的費(fèi)法師安撫撒旦法安撫是的撒士大夫撒打算的asS按時(shí)S
標(biāo)簽： 圣誕sad阿達(dá) sadaSDASD
上傳時(shí)間： 2020-12-22
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＃SFML —簡(jiǎn)單快速的多媒體庫 SFML是一種簡(jiǎn)單，快速，跨平臺(tái)和面向?qū)ο蟮亩嗝襟wAPI。它提供對(duì)窗口，圖形，音頻和網(wǎng)絡(luò)的訪問。它是用C ++編寫的，并且具有針對(duì)各種語言（例如C，.Net，Ruby，Python）的綁定。 ##作者 -Laurent Gomila-主要開發(fā)人員（laurent@sfml-dev.org） -Marco Antognini-OS X開發(fā)人員（hiura@sfml-dev.org） -Jonathan De Wachter — Android開發(fā)人員（dewachter.jonathan@gmail.com） -Jan Haller（bromeon@sfml-dev.org） -Stefan Schindler（tank@sfml-dev.org） -LukasDürrenberger（eXpl0it3r@sfml-dev.org） -binary1248（binary1248@hotmail.com） -阿圖·莫雷拉（Artur Moreira）（artturmoreira@gmail.com） -Mario Liebisch（mario@sfml-dev.org） -SFML社區(qū)的許多其他成員 ＃＃ 下載 您可以在[SFML的網(wǎng)站]（https://www.sfml-dev.org/download.php）上獲得最新的官方版本。您還可以從[Git存儲(chǔ)庫]（https://github.com/SFML/SFML）獲取當(dāng)前的開發(fā)版本。 ##安裝 按照[tutorials]（https://www.sfml-dev.org/tutorials/）的說明進(jìn)行操作，SFML支持的每個(gè)平臺(tái)/編譯器都有一個(gè)。 ＃＃ 學(xué)習(xí) 有很多學(xué)習(xí)SFML的地方： * [官方教程]（https://www.sfml-dev.org/tutorials/） * [在線API文檔]（https://www.sfml-dev.org/documentation/） * [社區(qū)Wiki]（https://github.com/SFML/SFML/wiki/） * [社區(qū)論壇]（https://en.sfml-dev.org/forums/）（[法語]（https://fr.sfml-dev.org/forums/）） ##貢獻(xiàn) SFML是一個(gè)開源項(xiàng)目，它需要您的幫助才能繼續(xù)發(fā)展和改進(jìn)。如果您想?yún)⑴c其中并提出一些其他功能，提交錯(cuò)誤報(bào)告或提交補(bǔ)丁，請(qǐng)查看[貢獻(xiàn)準(zhǔn)則]（https://www.sfml-dev.org/contribute.php）。
上傳時(shí)間： 2021-01-25
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這套教材是參照高等學(xué)校工科基礎(chǔ)課電工,無線電類教材會(huì)議在 1977 年11 月制定的“電子技術(shù)基礎(chǔ)”(自動(dòng)化類)編寫大綱和各兄弟院校后來對(duì)該大綱提出的修改意見編寫的,以《模擬電子技術(shù)基礎(chǔ)》和《數(shù)字電子技術(shù)基礎(chǔ)》兩書出版。本書是其數(shù)字電子技術(shù)基礎(chǔ)部分。全書共有九章,分為上、下兩冊(cè)。上冊(cè)包的做制國(guó)的轉(zhuǎn)換運(yùn)算真數(shù)運(yùn)算小碼和補(bǔ)阿調(diào)括門電路、數(shù)字電路的邏輯分析、組合邏輯電路,時(shí)序邏輯電路及脈沖波形的產(chǎn)生和整形等五章。這是數(shù)字電路的基本部分。下冊(cè)包括金屬-氧化物一半導(dǎo)體集成電路、數(shù)模和模數(shù)轉(zhuǎn)換、數(shù)字電路中的若干實(shí)際問題以及綜合讀圖練習(xí)等四章,作為選講部分。在安排教學(xué)內(nèi)容時(shí),可以視具體要求和學(xué)時(shí)的多少,作必要的增刪。 在處理不斷出現(xiàn)的新器件和基本內(nèi)容的矛盾時(shí),我們采取的措施是:以小規(guī) 模和中規(guī)模集成電路為主來組織內(nèi)容,并適當(dāng)介紹大規(guī)模集成電路;而在基本數(shù) 字脈沖單元方面,則仍以分立元件為主。 考慮到目前的數(shù)字電子技術(shù)課程多半安排在模擬電子技術(shù)課程之后,所以 在用到模擬電路中的有關(guān)內(nèi)容時(shí),就直接作為結(jié)論加以引用了。
標(biāo)簽： 數(shù)字電子 技術(shù)基礎(chǔ) 閻石
上傳時(shí)間： 2021-10-18
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對(duì)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(cè)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(jìn)行路徑規(guī)劃，其計(jì)算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機(jī)器人對(duì)未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對(duì)輸入樣本實(shí)現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 。基于 網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機(jī)地選 取坐標(biāo)點(diǎn)xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通 過對(duì)大量的輸八樣本的學(xué)習(xí)，其神經(jīng)元就會(huì)體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學(xué)習(xí)過程如下：開 始時(shí)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機(jī)地賦值 ， 其后接下式進(jìn)行學(xué) 習(xí)： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經(jīng)元 1在t時(shí)刻對(duì) 應(yīng)的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學(xué)習(xí)的 I域。每個(gè)神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 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(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (，) 可 以動(dòng) 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(fù)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(jié)果會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點(diǎn) 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點(diǎn)就會(huì)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(diǎn)是對(duì)整個(gè) 自由空間 的學(xué) 習(xí)，而不是 學(xué)習(xí)最 小框架空 間 。節(jié) 點(diǎn)的數(shù) 量可 以動(dòng)態(tài) 地定義，在每個(gè)學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬．機(jī)器人會(huì)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(diǎn) 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)來 重新學(xué) 習(xí) 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)升 始學(xué)習(xí)，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺(tái)對(duì)擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí)，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(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個(gè)新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行大量的計(jì)算。并 且不需要了解障礙物的過細(xì)信息．如形狀、位置等 通過 學(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問的基本框架，起、終點(diǎn)問路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報(bào)容易地被找到 在機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)對(duì) 多傳 感器的信息進(jìn) 行融臺(tái) 。由于單個(gè)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(jī)器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動(dòng)吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時(shí)問內(nèi)
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機(jī)器人 導(dǎo)航
上傳時(shí)間： 2022-02-12
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超聲波測(cè)距在智能機(jī)器人中的開發(fā)與應(yīng)用摘 要：本文提出了在機(jī)器人控制中，使用軟件方法實(shí)現(xiàn)超聲波測(cè)距機(jī)器人避障功能的工作原理和設(shè)計(jì) 方法。該系統(tǒng)在使用過程中，測(cè)量精度高，機(jī)器人避障準(zhǔn)確，可靠，真正實(shí)現(xiàn)了智能化控制。 關(guān)鍵詞：機(jī)器人 超聲波 測(cè)距 軟件觸發(fā) Abstract： The 0n pnnc eanddesignm d10d ofu]U~ sordc are descx'~edindetail fora intenigencero~ ic ． ByI|8i“gthissystem，therobotmakesaccta~elyavoidingdmwhackhi# reliability． 1畸 wo阿s：ro tultro-sor~c聊 曲 喀sot~aretrigger 1 引言 在智能機(jī)器人的研制開發(fā)中，很重要 的一部 分就是機(jī)器人 要能實(shí)現(xiàn)避 障功能 ，即通過傳感器 的作用 ，探測(cè)機(jī)器人行進(jìn)道路 上是否碰到障礙。 若碰到了障礙 ，機(jī)器人應(yīng)該 自動(dòng)轉(zhuǎn)向 ，躲避障礙 。 本文所介 紹的超聲 波測(cè)距方法 ，應(yīng)用 于 ET一18 Hem智能機(jī)器人中。通過超聲波測(cè)距 ，該智能機(jī) 器人實(shí)現(xiàn)了對(duì)步進(jìn)電動(dòng)機(jī)的智能控制及運(yùn)動(dòng)控制 方式的靈活應(yīng)用。同時(shí)，超聲波測(cè)距作為一種非 接觸 的檢測(cè)方式 ，和紅外 、激光及無線電測(cè)距相 比，在近距范 圍內(nèi)有不受光線影響、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單 、成 本低等優(yōu)點(diǎn) 2 超聲波測(cè)距基本原理 超聲波是指頻率在 2000Hz以上 ，不能引起正 常人聽覺反應(yīng) 的機(jī)械振動(dòng)波 ，是物體 的機(jī)械振 動(dòng) 在彈性介質(zhì) 中傳播所形成 的機(jī)械振動(dòng)波。由于超 聲波具有非常短 的波長(zhǎng) ，可 以聚集成狹小 的發(fā)
上傳時(shí)間： 2022-02-16
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摘 要:讓智能機(jī)器人在多變的光線與溫度環(huán)境中沿預(yù)定線路行走, 在工業(yè)生產(chǎn)和學(xué)術(shù)研究中均有重要意義, 筆者闡述了實(shí)現(xiàn)該功能的可靠方法. 通過討論關(guān)鍵傳感器件的選用、檢測(cè)原理的合理應(yīng)用、抗環(huán)境光干擾的實(shí)現(xiàn)、自適應(yīng)調(diào)整算法及其實(shí)現(xiàn)等內(nèi)容, 分析了競(jìng)賽機(jī)器人的巡線技術(shù). 以這些技術(shù)思想為主體的競(jìng)賽機(jī)器人在國(guó)內(nèi)外競(jìng)賽中均取得優(yōu)異成績(jī), 表明所述硬軟件方法簡(jiǎn)潔可靠, 對(duì)智能機(jī)器人的應(yīng)用研究有一定的參考意義.關(guān)鍵詞:智能機(jī)器人;巡線;可靠性;反射式紅外傳感器 為了使人工智能與機(jī)器人技術(shù)能在更廣泛、更深入的層面展開研究, 并使其研究成果盡快轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力, 在機(jī)器人足球成為人工智能與機(jī)器人學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)問題并被廣泛開展的同時(shí), 近年來, 國(guó)內(nèi)外開展了多種形式、多個(gè)層面的機(jī)器人比賽. 把這些競(jìng)賽機(jī)器人中涉及到的一些共同問題進(jìn)行深入研究, 無疑對(duì)學(xué)術(shù)研究和生產(chǎn)應(yīng)用都有很強(qiáng)的實(shí)際意義。在亞廣聯(lián)亞太地區(qū)機(jī)器人大賽中, 首屆日本東京規(guī)則——— “攀登富士山頂”、第二屆泰國(guó)曼谷規(guī)則———“藤球太空征服者”、第三屆韓國(guó)漢城規(guī)則——— “鵲橋相會(huì)”、以及2005 年的北京規(guī)則——— “攀長(zhǎng)城、點(diǎn)圣火”中都有在綠色地面尋白色引導(dǎo)線行走的問題. 這也是移動(dòng)機(jī)器人的標(biāo)準(zhǔn)問題之一, 是解決移動(dòng)機(jī)器人在自由環(huán)境自主行動(dòng)的基礎(chǔ). 經(jīng)過細(xì)致的理論設(shè)計(jì)和反復(fù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證得到了簡(jiǎn)潔可靠的競(jìng)賽機(jī)器人巡線方案, 這也是西南科技大學(xué)參賽隊(duì)在第二、三屆國(guó)內(nèi)比賽中蟬聯(lián)“最佳技術(shù)獎(jiǎng)” , 并在第三屆國(guó)內(nèi)大賽中奪得冠軍, 在亞太地區(qū)獲得亞軍及“最佳技術(shù)獎(jiǎng)”的核心技術(shù)之一. 這里重點(diǎn)對(duì)其“準(zhǔn)確巡線、可靠巡線及其簡(jiǎn)潔實(shí)現(xiàn)”進(jìn)行詳細(xì)分析..
標(biāo)簽： 智能機(jī)器人
上傳時(shí)間： 2022-06-09
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