給定n個節點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數值yi=f[xi]及精度要求，用阿克瑪方法計算指定指定子區間上的三次插值多項式與指定插值點t處的函數近似值z=f[t]
上傳時間： 2017-03-10
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基于ASP.NET技術的大學生勤工助學平臺設計與管理源碼+課程設計說明文檔i資料：勤工助學系統的設計與實現是一個針對校內學生申請勤工助學崗位以及各個環節審核的信息管理系統。系統的搭建是基于ASP.NET技術的，并把SQL Server作為數據庫來存儲數據使用。勤工助學系統的設計與實現包括了教師端和學生端兩個模塊組成。教師端又包括了學工處、系部、用人部門三種用戶，學工處主要是負責崗位批次的管理、崗位申報審核管理、崗位遴選管理、教師管理、系部負責人主要是對本系的學生的崗位申請進行審核，用人部門主要是勤工助學崗位申報、用人接受管理。學生端主要包括了學生注冊登錄、申請勤工助學崗位、查詢審核進度等功能。一、 系統需求分析（一） 需求概述本次課程設計的題目是大學生勤工助學平臺網站設計與管理，系統內容要求是：該平臺主要包括管理中心、個人中心、兼職須知、發布招聘、求職中心、勤工風采、勤工通告中心、勤工新聞中心等8個模塊,校內勤工助學形式,為廣大學子義務提供勤工助學崗位。本系統的使用者可以分為二方：第一方是系統管理方：一般在高校各部門中負責勤工助學管理的部門擁有對該系統的所有操作權限。具體包括崗位信息的管理（信息的發布、刪除、修改）、崗位申請的審核以及系統用戶的管理。第二方就是在校學生，由于勤工助學管理的特殊性，因此本系統對給予學生的操作權限極為有限，具體包括崗位信息的查看、崗位的申請。
標簽： asp.net
上傳時間： 2021-11-17
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嵌入式智能機器人平臺研究摘 要：針對傳統工業機器人采用的封閉式結構的局限性，在WindowsCE．NET系統基礎上，通過剪裁定制 ，去 除冗余的功能，搭建嵌入式智能機器人平臺．該智能機器人系統具有移動機器人需要的主要感知模塊，并有豐富的 運動控制接口及驅動模塊．同時 ，設計了多傳感器數據融合 、軌跡規劃、運動控制、無線網絡通信 、圖形人機界面等智 能機器人的測試軟件和應用模塊．該智能機器人平臺具有模塊化、易擴展、可移植、可定制、硬件體積小、功耗低、實 時性強、可靠性高等優點． 關鍵詞：智能機器人平臺；WindowsCE．NET；實時控制；自主機器人；雙目視覺；語音識別引言(Introduction) 隨著計算機技術 的快 速發展 ，機器 人技術也得 到了飛速發展．然而 ，現有機器人系統在硬件 和軟件 開發方面雖然已經趨于成熟，但依然存在一些問題． 它們的硬件多是專用的，軟件系統也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系統…．這些機器人系統 主要 存在以下一些缺點 ： (1)系統的實時性差．機器人控制系統是一個實 時性要求非常高的控制系統，作為一般桌面應用的 Windows和 Linux操作系統很難達到高實時性的要 求． ． (2)開放性 以及擴展性差．常見的機器人控制系 統存在的一個 問題就是 系統 的冗余大、開放性擴展 基金項 目：國家 自然科學基金 資助項 目(60475036) 收稿 日期 ：2005—05—16 性差，系統適用于特定的應用 ，不便于在硬件和軟件 上進行擴展和剪裁． (3)軟件的獨立性差．軟件結構及其邏輯結構依 賴于處理器硬件 ，難以在不同的系統 間移植． (4)缺少友好的人機交互界面． 2 系統概述(System description) 為促進當前智能機器人研究和應用，迫切需要 開發“具有開放式結構 的、模塊化 、標準化 的嵌 入式 智能機器人平臺”．這種智能機器人平臺具
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
上傳時間： 2022-02-12
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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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淪文-智能家居安防系統設計與實現 54頁摘 要 智能家居給人們生活帶來便利的同時也產生了巨大的社會經濟效益，但是配套的安 全防范技術一直是制約其安全性和智能化程度的關鍵因素。本文基于多元特征融合的身 份識別方法，結合GPS定位導航、移動物體監測、流媒體遠程監控、ZigBee無線傳感 網絡、web Server等技術，提出了一套完整的智能家居安防系統解決方案。 傳統的智能家居安防系統功能單一，智能化程度低下。本文首先提出一種基于多元 生物特征融合技術的身份識別方法，在系統兼容性和智能化程度上都有大幅提高，同時 支持各種特征任意組合形式，極大提高了系統的靈活性和普適性：引入GPS，通過自行 開發的GPS定位設備實現實時定位、軌跡回放、地圖導航等功能；定點監控方面提供 流媒體實時監控、移動物體監測兩套解決方案，滿足了不同用戶的需求；環境監測方面 引入ZigBee技術，降低了監控模塊的功耗、同時支持任意布設監控模塊；最后創造性 的架設Web服務器作為各個子系統的功能延伸和擴展，極大的方便了用戶，提升了系 統的應用價值。 本文詳細闡述了智能家居安防系統的軟硬件結構框架，重點介紹了多元特征融合身 份識別方法，系統的闡述了軟硬件選型、技術方案論證和各個功能模塊的實現方法。最 終經過比較完備的測試，證明本系統達到了預期設計目標。 關鍵詞：智能家居；安防系統；多生物特征識別；GPS；ZigBee
標簽： 智能家居
上傳時間： 2022-03-11
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摘要: 智能機器人仿真系統，由于智能機器人受到自身多傳感器信息融合和控制多樣性等因素的影響，仿真系統設計主要都 是以數學建模的形式化仿真為主，無法實現數學建模與場景實現協調仿真。為此，首先分析兩輪移動機器人數學運動模型， 然后設計與機器人控制系統相關的傳感器數據采集分析、機器人智能自動控制和人工控制等模塊，以實現機器人控制的真 實場景。仿真系統利用 LabVIEW 設計控制界面，并結合 Robotics 工具包的建模、計算和控制功能。仿真結果表明設計的平 臺更適合教學和實驗室研究，并可為實際的物理過程提供數據參考和決策建議。 關鍵詞: 機器人; 虛擬; 系統仿真 中圖分類號: TP242 文獻標識碼: B1 引言 隨著測控技術的發展，虛擬儀器技術已成為工業控制和 自動化測試等領域的新生力量［1］。而機器人作為一種新型 的生產工具，應用范圍已經越來越廣泛，幾乎滲透到各個領 域，是一項多學科理論與技術集成的機電一體化技術。目前 機器人仿真系統主要集中在復雜的機器人數學模型構建與 形式化仿真，無法實現分析機器人運動控制的靜態和動態特 性，更加無法實現控制的真實場景［2］。為了改善專業控制軟 件在硬件開發周期較長的缺點，本文擬建立一個基于通用軟 件的實時仿真和控制平臺，以更適合教學和實驗室研究。本 文以通用仿真軟件 LabVIEW 和 Robotics ［3］為實時仿真與控 制平臺，采用 LabVIEW 搭建控制界面，利用 Robotics 在后臺 進行系統模型和優化控制算法計算，使其完成機器人控制系 統應有的靜態和動態性能分析，不同環境下傳感器變化模擬 顯示以及目標路徑形成等功能。 2 系統構成 仿真系統的構成主要包括了仿真界面、主控制界面、障 礙檢測、智能控制和人工控制模塊。其中主要對人工控制和 智能控制進行程序設計。仿真運行時，障礙檢測一直存在， 主要是為了在智能控制模式下的智能決策提供原始數據。 在人工控制模式下，障礙檢測依然存在，只不過對機器人行 動不產生影響，目的是把環境信息直觀
標簽： 智能機器人
上傳時間： 2022-03-11
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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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摘 要:讓智能機器人在多變的光線與溫度環境中沿預定線路行走, 在工業生產和學術研究中均有重要意義, 筆者闡述了實現該功能的可靠方法. 通過討論關鍵傳感器件的選用、檢測原理的合理應用、抗環境光干擾的實現、自適應調整算法及其實現等內容, 分析了競賽機器人的巡線技術. 以這些技術思想為主體的競賽機器人在國內外競賽中均取得優異成績, 表明所述硬軟件方法簡潔可靠, 對智能機器人的應用研究有一定的參考意義.關鍵詞:智能機器人;巡線;可靠性;反射式紅外傳感器 為了使人工智能與機器人技術能在更廣泛、更深入的層面展開研究, 并使其研究成果盡快轉化為生產力, 在機器人足球成為人工智能與機器人學的標準問題并被廣泛開展的同時, 近年來, 國內外開展了多種形式、多個層面的機器人比賽. 把這些競賽機器人中涉及到的一些共同問題進行深入研究, 無疑對學術研究和生產應用都有很強的實際意義。在亞廣聯亞太地區機器人大賽中, 首屆日本東京規則——— “攀登富士山頂”、第二屆泰國曼谷規則———“藤球太空征服者”、第三屆韓國漢城規則——— “鵲橋相會”、以及2005 年的北京規則——— “攀長城、點圣火”中都有在綠色地面尋白色引導線行走的問題. 這也是移動機器人的標準問題之一, 是解決移動機器人在自由環境自主行動的基礎. 經過細致的理論設計和反復的實驗驗證得到了簡潔可靠的競賽機器人巡線方案, 這也是西南科技大學參賽隊在第二、三屆國內比賽中蟬聯“最佳技術獎” , 并在第三屆國內大賽中奪得冠軍, 在亞太地區獲得亞軍及“最佳技術獎”的核心技術之一. 這里重點對其“準確巡線、可靠巡線及其簡潔實現”進行詳細分析..
標簽： 智能機器人
上傳時間： 2022-06-09
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小鼎炒幣機器人智能交易機器人，全球第一款一鍵啟動，多種策略結合，人工智能，超高盈利。這一簡單易用的數字資產智能交易系統為幣圈投資者提供了簡單穩健的投資策略。廢話不多說，下面來介紹 小鼎炒幣機器人軟件是如何幫你賺取比特幣的。一 告別盯盤 機器人在云服務器24小時工作 不斷電不斷網。設置參數后，自動按照策略進行。達到設定條件就自動買入或者賣出。二 機器人內置多種交易策略，從保守到激進 滿足你不同的情緒要求。沖動 恐懼 貪婪 對交易者不好 容易梭哈上頭 自己的執行力比不上機器人。三 同時監控多個交易品種，也許你們都知道 一流的交易員都是好幾臺電腦時刻盯盤可一般人也不是專業交易員 所以這樣的事情只能交給機器人干。滿足條件可以自動觸發。自動買入 這是人為比不上 速度可以精確到毫秒級。四 一鍵設置策略 一鍵啟動 簡單點說 你賬戶里有usdt 或者是btc 以太坊計價幣選好你要交易的幣 就自動幫你操作。五 小鼎炒幣機器人團隊10年以上交易經驗 自動分配倉位 倍投交易數學模型 防瀑布機制，瀑布來了，你從登入到賣出，需要多久？5秒有了吧。可瀑布來了，2秒都來不及，但是小鼎炒幣機器人軟件是毫秒級的，可以瞬間幫你止損。六 目前只支持主流平臺 幣安 火幣 zb ok
上傳時間： 2022-06-22
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