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智能控制系統(tǒng)

  • 基于MSP430單片機和藍牙的智能家居控制系統設計1

    基于MSP430單片機和藍牙的智能家居控制系統設計基于MSP430單片機和藍牙的智能家居控制系統設計

    標簽: msp430 單片機 藍牙 智能家居

    上傳時間: 2022-01-29

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  • 基于單片機控制的智能小車制作

    該文檔為基于單片機控制的智能小車制作講解文檔,是一份很不錯的參考資料,具有較高參考價值,感興趣的可以下載看看………………

    標簽: 單片機 智能小車

    上傳時間: 2022-02-05

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  • 神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

    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

    標簽: 神經網絡 智能機器人 導航

    上傳時間: 2022-02-12

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  • 基于人工神經網絡實現智能機器人的避障軌跡控制

    基于人工神經網絡實現智能機器人的避障軌跡控制摘 要:利用人工神經網絡中的二級 BP網。模擬智能機器人的兩控制參數(左 、右輪速)間的函數關系。實現避 障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調整橢圓長、短軸大小。能實現多個及多層障礙物的避障控制.該方法 的突出特點是方法簡單、算法容易實現 。使機器人完成多個及多層避障動作時。不滯后于動態環境里其它機器人(障 礙物)位置的變化.在仿真實驗中。取得了理想的效果. 關鍵詞;BP神經網絡I多個及多層避障控制I橢圓軌跡1 弓I言(Introduction) 在機器人中,避障軌跡的生成是一個重要的問 題.對于不確定的動態環境下的實時避障軌跡生成, 是較為困難的.有關這方面的研究,目前已有許多方 法.一些神經網絡模型被設計出來,產生實時的軌跡 生成.文獻113[23提供的神經網絡模型產生的軌跡 生成僅能處理在靜態環境下及假設空間中沒有障礙 物的情況.[3]提供的神經網絡模型,能為智能機器 人產生導航的避障軌跡,然而模型在計算上相當復 雜.文獻[43提供了Hopfield神經網絡模型,能在動 態環境下產生時實的避障軌跡生成,并在文獻[5] 中,嚴格證明了因該方法生成的軌跡沒有遭受局部 極小點逃離問題.并且文獻[63用兩個神經網絡層疊 加起來,每層構造相似于[43中的網絡結構.它是利 用第二層網絡來發現下一個機器人位置的無監督模 型,然而它卻加倍了計算量,盡管文獻[4,6]提供的 方法能在動態環境下,產生時實避障軌跡,但都具有 較慢的運動速度,在快速變化的環境下不能恰當地 完成動作執行,因為機器人要比較好地完成避障動 作,必須不能滯后于障礙物動作變化

    標簽: 神經網絡 智能機器人

    上傳時間: 2022-02-12

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  • 基于單片機控制的智能巡線小車的研制

    基于單片機控制的智能巡線小車的研制這是一份非常不錯的資料,歡迎下載,希望對您有幫助!

    標簽: 單片機 智能小車

    上傳時間: 2022-03-03

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  • 基于51單片機的智能溫度控制系統

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    標簽: 51單片機 智能溫度控制系統

    上傳時間: 2022-03-04

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  • 基于GSM的智能家居控制系統

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    標簽: gsm 智能家居

    上傳時間: 2022-03-05

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  • 基于單片機的智能流量控制系統

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    標簽: 單片機 智能流量控制系統

    上傳時間: 2022-03-07

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  • (完整版)基于單片機的智能照明控制系統畢業設計論文

    (完整版)基于單片機的智能照明控制系統畢業設計論文共47頁這是一份非常不錯的資料,歡迎下載,希望對您有幫助!

    標簽: 單片機 智能照明

    上傳時間: 2022-03-10

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  • 智能家居燈光控制系統.pdf

    智能家居燈光控制系統.pdf1.系統功能 ? 商場燈光區域化管理。 ? 燈光遠程手自動開關,減少人工工作量,提高工作效率。 ? 可設定燈光開關時間,減少不必要的能耗。 ? 強電弱電分離,減少不安全因素。 ? 可根據需要擴展控制模塊和燈具。 2.系統組成 本地部分 采集控制模塊:eIMB3602 嵌入式可編程工業主板; 數據遠傳設備:GPRS-5-232/485 無線數傳終端; 中繼器:每 500 米安裝一個,數量根據實際需求配備。 控制室部分 服務器:ePC3602 嵌入式工控機; 配套軟件:IOTMonitor 物聯網信息監控軟件一套,安裝于 ePC3602 嵌入式工控 機。

    標簽: 智能家居 控制系統

    上傳時間: 2022-03-11

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