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 絡 技 術 等 的快 速 發 展 ，特 別是 通 訊 技 術 的進 步 。機 器 人 技 術 也 得 到 了飛 速 發 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 走 向成 熟 ， 移 動 機 器 人 應 用 領 域 不 斷擴 展 ，與 制 造 業 相 比 ，移動 機 器 人 的 工 作 環 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 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 內都 有 大 量 的 科技 工 作 者 致 力 于 這 方 面 的研 究 開 發 工作 ．因 而 對 許 多 問題 的 認 識 與求 解 都 取 得 了長 足 的 發 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 運 動 行 為 方 式 分 為 自主 和 半 自主 式 ．根 據 應 用 的環 境 有 室 內和 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 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 中 的定 位 及 跟 蹤 問題 ，(2)(3)是 移 動機 器人 導 航 系 統 中 的 路徑 規劃 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 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 境 中 移 動 機 器 人 的 快 速環 境 建模 與 定 位 方 法 ：未 知環 境 中基 于 傳 感 器 的 移 動 機 器 人 局部 運 動 規 劃 理 論 與 方 法 ：與 未 知環 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
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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
上傳時間： 2022-02-12
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針 對 日 常 生 活 中 人 們 熱 衷 于 盆 栽 種 植 但 又 因 工 作 繁 忙 而 忘 記 澆 水 導 致 盆 栽 枯 死 的 問 題 ， 本 文 提出 采 用 STM32 作 為 系 統 主 控 芯 片 ， 構 建 一 個 “ 手 機 APP + 現 場 傳 感 器 控 制 ” 的 智 能 監 控 種 植 系 統 。 通 過 對 指 定植 物 種 植 環 境 的 溫 度 、 濕 度 數 據 進 行 統 計 分 析 ， 能 實 現 自 動 澆 灌 、 調 整 光 照 、 遠 程 告 警 及 無 線 監 控 等 功 能 ， 最 終實 現 盆 栽 智 能 種 植 ， 為 盆 栽 種 植 愛 好 者 提 供 便 利 。 本 系 統 設 計 具 有 簡 單 、 實 用 性 強 、 可 靠 性 高 等 特 點 。
上傳時間： 2022-04-28
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1前言萊鋼型鋼廠大型生產線傳動系統采用西門子SIMOVERT MASTER系列PWM交-直-交電壓型變頻器供電，變頻器采用公共直流母線式結構；冷床傳輸鏈采用4臺電機單獨傳動，每臺電機分別由獨立的逆變單元控制，逆變單元的控制方式為無速度編碼器的矢量控制，相互之間依靠速度給定的同時性保持同步。自2005年投入生產以來，冷床傳輸鏈運行較為穩定，但2007年2月以后，冷床傳輸鏈逆變單元頻繁出現絕緣柵雙極型晶體管（Insolated Gate Bipolar Transistor，IGBT）損壞現象，具體故障情況統計見表1由表1可知，冷床傳輸鏈4臺逆變器都出現過IGBT損壞的現象，故障代碼是F025和F0272原因分析1）IGBT損壞一般是由于輸出短路或接地等外部原因造成。但從實際情況上看，檢查輸出電纜及電機等外部條件沒有問題，并且更換新的IGBT后，系統可以立即正常運行，從而排除了輸出短路或接地等外部條件造成IGBT損壞。2）IGBT存在過壓。該系統采用公共直流母線控制方式，制動電阻直接掛接于直流母線上，當逆變單元的反饋能量使直流母線電壓超過DC 715 V時，制動單元動作，進行能耗制動；此外掛接于該直流母線上的其他逆變單元并沒有出現IGBT損壞的現象，因此不是由于制動反饋過壓造成IGBT燒壞。3）由于負荷分配不均造成出力大的IGBT損壞。從實際運行波形上看，負荷分配相對較為均勻，相互差別僅為2%左右，應該不會造成IGBT損壞。此外，4只逆變單元都出現了IGBT損壞現象，如果是由于負荷分配不均造成，應該出力大的逆變單元IGBT總是燒壞，因此排除由于負荷分配不均造成IGBT損壞。4）逆變單元容量選擇不合適，裝置容量偏小造成長期過流運行，從而導致IGBT燒毀。逆變單元型號及電機參數：額定功率90kw，額定電流186A，負載電流169 A，短時電流254 A，中間同路額定電流221 A，電源電流205 A，電機功率110kw，電機額定電流205 A，電機正常運行時的電流及轉矩波形如圖1所示。
上傳時間： 2022-06-22
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光纖水聽器自問世以來，在巨大的軍事價值和民用價值推動下得到了迅速發展，已逐漸從實驗室研究階段走向工程應用。同時隨著光纖水聽器的不斷發展，對水聲信號的檢測技術以及數字處理能力也提出了新的要求。論文在此背景下開展了一系列研究工作，并提出了利用FPGA(Field ProgrammableGate Array，現場可編程門陣列)實現光纖3×3耦合器解調算法的新思路。 目前干涉型光纖水聽器的解調一般采用PGC(Phase Generated Carrier，相位生成載波技術)技術和基于3×3光纖耦合器干涉的解調技術。PGC技術在解調過程中引入了載波信號，它對采樣率，激光器等的要求都較高，因此我們把目光投向3×3耦合器解調技術，文中對其解調原理進行了闡述，對采樣率的確定進行了討論，并對3×3耦合器三路輸出不對稱的情況進行了分析，最后在本文的結論部分提出了基于3×3耦合器解調的改良方案。 目前，光纖信號數字化解調的硬件實現采用DSP(Digital Signal Process，可編程數字信號處理器)信號處理機，與之相比，FPGA解調具有速度快、資源占用少、易于擴展等優勢。本文對FPGA與DSP、ASIC(application-specificintegrated circuit，專用集成電路)實現方案進行了對比，分析了適合利用FPGA實現的算法所應具備的特征；介紹了3×3耦合器解調算法中各個模塊的設計情況；分析了系統的工作情況，硬件的構造及芯片的選擇，最后驗證了利用FPGA可以實現3×3耦合器解調算法。
上傳時間： 2013-07-03
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射頻識別 (RFID) 是一種自動識別技術，用於識別包含某個編碼標簽的任何物體
上傳時間： 2013-10-29
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特點 精確度0.1%滿刻度 可輸入交直流電流/交直流電壓/電位計/傳送器...等信號 16 BIT類比輸出功能 輸入與輸出絕緣耐壓2仟伏特/1分鐘 寬范圍交直流兩用電源設計 尺寸小,穩定性高 2主要規格 精確度: 0.1% F.S. (23 ±5℃) 顯示值范圍: 0-±19999 digit adjustable 類比輸出解析度: 16 bit DAC 輸出反應速度: < 250 ms (0-90%)(>10Hz) 輸出負載能力: < 10mA for voltage mode < 10V for current mode 輸出之漣波: < 0.1% F.S. 歸零調整范圍: 0- ±9999 Digit adjustable 最大值調整范圍: 0- ±9999 Digit adjustable 溫度系數: 50ppm/℃ (0-50℃) 顯示幕: Red high efficiency LEDs high 10.16mm (0.4") 隔離特性: Input/Output/Power/Case 參數設定方式: Touch switches 記憶方式: Non-volatile E2PROM memory 絕緣抗阻: >100Mohm with 500V DC 絕緣耐壓能力: 2KVac/1 min. (input/output/power) 1600Vdc (input/output) 使用環境條件: 0-60℃(20 to 90% RH non-condensed) 存放環境條件: 0-70℃(20 to 90% RH non-condensed) 安裝方式: Socket/plugin type with barrier terminals CE認證: EN 55022:1998/A1:2000 Class A EN 61000-3-2:2000 EN 61000-3-3:1995/A1:2001 EN 55024:1998/A1:2001
上傳時間： 2014-01-05
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長高44b0xi BIOS源碼 FS44B0II BIOS具有啟動、引導，下載、燒寫，設置日期、時間，設置工作頻率等多種功能，並且支持各種參數的存儲和自動調用。 可以用flashpgm等軟件將BIOS燒寫到Flash中去，BIOS的自身駐留地址位于NOR FLASH的0x1f0000處，系統參數保存在0x1ff000以上區域中。所以在燒寫完BIOS，上電復位后先要執一定要執行backup命令把BIOS本身拷貝到NOR FLASH的高端1f0000去。
上傳時間： 2013-12-25
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VFD-A 內部的參數資料可使用內部 RS-485 串聯通訊介面，設定及修改並可控制交流電機驅動 器運轉及監測交流電機驅動器的運轉狀態，可提高自動化的能力。
上傳時間： 2013-12-24
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利用加強的PWM模組輸出半橋式PWM輸出，並設定適當的空乏時間，同時開啟自動關閉功能，當RB0觸發時檢查蜂鳴器是否運作正常，這是PIC184520的源碼
上傳時間： 2013-12-15
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