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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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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基于四線測量法的便攜式智能直流微電阻測試儀的研究，希望大家能用到
標簽： 智能直流微電阻測試儀
上傳時間： 2022-02-26
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基于嵌入式Linux的智能手機操作系統研究共55頁這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
上傳時間： 2022-03-10
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螞蟻算法在智能公交網絡優化中的應用研究
標簽： 螞蟻算法
上傳時間： 2022-03-12
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基于嵌入式Linux智能遙控器系統研究與設計共68頁這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
上傳時間： 2022-03-15
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上傳時間： 2022-03-23
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上傳時間： 2022-04-23
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隨著經濟的迅猛發展和人民生活水平的提高，我國私人汽車保有量日益攀升，這一現象給城市交通基礎設施建設提出了新的挑戰。傳統停車場管理方式存在著識別效率低、易出錯、數據傳輸率低、識別距離近、必須停車減速等問題。因此，本文針對上述問題提出了基于RFID高頻有源電子標簽的遠距離車輛識別停車場管理系統，研究了智能停車場管理系統的特點，對軟件系統進行了需求分析與設計實現。系統由車輛基本信息管理，系統運營維護管理、車輛出入車場管理3個功能模塊組成。高頻標簽帶來了更遠的識別距離和更快的識別速度，實現了高速、不停車的車輛識別，但是識別范圍的擴大也給系統帶來了多標簽碰撞問題。針對多車輛信息碰撞的問題，本文對RFID系統的防碰撞算法進行了深入研究，在現有的二進制防碰撞算法基礎上提出了一種改進方法，該算法解決了典型算法在安全性上存在的隱患，在識讀效率上優越于典型算法，在高吞吐率、高負載的情景下性能尤V為關油：隨著停車場的日益大型化，停車場內的路徑選擇也影響著系統的效率。因此，本文設計一種停車場最短路徑停車引導模型，為停車提供最短行駛路線。結合圖論形成停車位的賦權有向圖，然后利用A*算法搜索最短停車路徑，通過數據庫和信息顯示設備引導停車，大大加快了停車速度，提高了停車場的停車位利用率。最后，在總結全文工作的基礎上對進一步研究提出了建議和展望。
上傳時間： 2022-06-26
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蓄電池組作為一種清潔、綠色能源得到了越來越廣泛的應用，性能價格比及容量不斷提高的新型動力蓄電池如鋰電池、鎳鎘電池、鎳氫電池等在電動汽車、電動自行車、磁懸浮列車和艦船的驅動和電源系統中將有廣闊的應用前景。如何進一步提高蓄電池組的使用壽命、充放電能力及可靠性，并滿足系統的要求，是當前該領域國內外專家、工程技術人員所矚目和亟待解決的問題。本文的研究工作正是旨在建立一套智能蓄電池組管理系統（BMS）的軟硬件平臺，研究如何對蓄電池組進行監測、管理，提高運行可靠性；提高其使用壽命、消除外界不利影響;研究合理的充放電算法，并在此基礎上開發研制出能投入實際使用的產品樣機。 論文闡述了鎳氫電池的工作原理、充放電理論和算法，蓄電池組的發展與動向；建立了基于大電流充放電理論基礎的智能蓄電池組硬件平臺，并開發了相應的軟件。整個管理系統采用數字信號處理器TMS320LF2407A作為主控CPU，結合大容量復雜可編程邏輯器件M4A3—256/160構成電量采集系統，采用智能功率模塊IPM進行充放電控制，配合液晶顯示和鍵盤控制的人機交互界面，串行E2PROM數據存儲、時鐘芯片進行計時，預留CAN通訊接口。該系統有較強的功能，使用方便、可靠，適合于作為研究蓄電池組充放電理論和算法以及其它措施的平臺并作為產品化的試驗基礎。論文研制的樣機可應用于電動汽車或磁浮列車用動力電池組的監測、管理。
上傳時間： 2013-04-24
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