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上傳時間： 2014-12-05
上傳用戶：watch100
LinQ SQL TẤ N CÔ NG KIỂ U SQL INJECTION - TÁ C HẠ I VÀ PHÒ NG TRÁ NH
上傳時間： 2013-12-15
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完成智能天線的T程序仿真，通過仿真可以輸出天線的MUSIC算法的結果
上傳時間： 2013-11-29
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基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黃心漢 ，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規則的智能機器人運動規劃方法 ．該方法運用了基于調和函數分析的人 工勢能 場原 理 ．采用模糊規則 可減少推導勢能函數所 必須的計算 ，同時給機器人伺服 系統發 出指令 ，使它能夠 自動 地尋找通向目標的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點，而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現最碰．建立 在非線性機器人動力學之上的整 個閉環系統和模糊控制器 的穩定性 由李雅普諾 夫原理 保證 ．仿真結 果證明 了該方 法 的有效性 ，通 過比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優越性 ． 美t詞：基于傳感器的機器人運動控制；模糊規則；人工勢能場；動態避障；機器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob
上傳時間： 2022-02-15
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摘要本文基于AVR單片機Atmegal6，通過自動撥號模塊、無線收發模塊、紅外檢測模塊、煙霧檢測模塊的配合下，完成用戶的智能防火防盜報警系統。整個系統1)2Atmegal6為核心，當通過無線收發模塊發出布防信號時，就會啟動各個模塊進行監控。當紅外、煙霧檢測模塊檢測到異常情況，在火情啟動時自動撥號模塊進行自動報警，在盜情時啟動自動撥號模塊與電機驅動模塊分別進行自動報警和對保護區域死鎖，完成防火防盜的功能，實現系統穩定、可靠的T作。
上傳時間： 2013-10-08
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設計了一種多路智能遙控節電器。該節電器通過檢測各路用電器的工作電流來判斷各路上的用電器是否處于待機狀態，同時通過遙控器為每路用電器的待機時長設定一個限制時間t，在t時間內自動控制該路用電器電源的斷開與閉合。該節電器功能靈活、適用范圍廣、造價低、實用性強。
上傳時間： 2013-10-28
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動態連結程式庫 (DLL) 一直以來都是Windows的重要基礎，Windows CE也不例外。DLL對作業系統十分重要，本節的內容主要是分析loader.c中的程式碼，它負責載入EXE和DLL。這裏要討論的是關於DLL的部分
上傳時間： 2015-07-01
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Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.
上傳時間： 2013-12-25
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metricmatlab ch ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n. 4.1 Kh¸ i niÖ m: - Trong MATLAB d÷ liÖ u ® Ó ® a vµ o xö lý d íi d¹ ng ma trË n. - Ma trË n A cã n hµ ng, m cét ® î c gä i lµ ma trË n cì n m. § î c ký hiÖ u An m - PhÇ n tö aij cñ a ma trË n An m lµ phÇ n tö n» m ë hµ ng thø i, cét j . - Ma trË n ® ¬ n ( sè ® ¬ n lÎ ) lµ ma trË n 1 hµ ng 1 cét. - Ma trË n hµ ng ( 1 m ) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n mét hµ ng. a11 a12 a13 ... a1m - Ma trË n cét ( n 1) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n 1 cét.
標簽： metricmatlab 203 184 tr
上傳時間： 2017-07-29
上傳用戶：來茴
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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