智能遙控車代碼，可壁障，和避懸崖。我們做比賽時候做的，里面有詳細的C程序
上傳時間： 2016-07-05
上傳用戶：aga168
神經網絡在智能機器人導航系統(tǒng)中的應用研究1神經網絡在環(huán)境感知中的應 用 對環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)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(huán)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(guī)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(huán)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(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環(huán)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(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數量太大 ．節(jié)點就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節(jié) 點的數 量可 以動態(tài) 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(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節(jié)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(jié)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(huán)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(huán)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(huán)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(guī)射中的應 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：qingfengchizhu
自適應濾波器是智能天線技術中核心部分-自適應波束成形器的關鍵技術，算法的高效穩(wěn)定性及硬件時鐘速率的快慢是判斷波束成形器性能優(yōu)劣的主要標準。 首先選取工程領域最常用的自適應橫向LMS濾波算法作為研究對象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應濾波器的輸出信號與主通道噪聲信號的等效關系，得到濾波器最佳自適應參數的方法。并分析了在平穩(wěn)和非平穩(wěn)環(huán)境噪聲下，濾波器的收斂速度、權系數穩(wěn)定性、跟蹤輸入信號的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自適應格型算法的基礎上，提出利用最佳反射系數的收斂性和穩(wěn)定性，得到了梯度自適應格型濾波器的定步長改進方法；并以改進的梯度自適應格型和線性組合器組成梯度自適應格型聯合處理算法，在同樣環(huán)境噪聲下，相比自適應橫向LMS算法，其各項性能指標都得到了極大地改善，而且有利于節(jié)省硬件資源。 設計了自適應橫向LMS濾波器和梯度自適應格型聯合處理濾波器的電路模型，并用馳豫超前技術對兩類濾波器進行了流水線優(yōu)化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多種EDA工具，完成了濾波器的FPGA硬件設計與仿真實現。并以FPGA實現的3節(jié)梯度自適應格型聯合處理器為核心，設計了一種TD-SCDMA系統(tǒng)的自適應波束成形器，分析表明可以很好地利用系統(tǒng)提供的參考信號對下行波束進行自適應成形。
上傳時間： 2013-07-16
上傳用戶：xyipie
智能天線技術是陣列信號處理技術發(fā)展的產物，它可以看作是將一組傳感器按一定的方式放置在空間的不同位置上而構成的陣列，該傳感器陣列將接收到的空間傳播信號經過適當的自適應信號處理后，提取所需的信號源和信號的屬性...
上傳時間： 2013-05-26
上傳用戶：LYNX
用來接收上位機的電壓輸出命令! 通過不斷對輸出采樣得到多組數據!先后利用最小二乘法曲線擬合及二分法進行自適應調整!以達到穩(wěn)定輸出的目的" 本方案還采用軟件保護和硬件保護雙保險的設計!確保電源及用電器的安全" 此外!還具有電流實時監(jiān)控!設定電流閾值等功能"
上傳時間： 2014-12-24
上傳用戶：hj_18
單片機智能小車巡跡壁障
上傳時間： 2013-11-05
上傳用戶：chukeey
文中以第七屆"飛思卡爾"杯大學生智能車競賽為背景，以飛思卡爾MC9S12XS128單片機為核心，設計了一種自平衡巡線智能車系統(tǒng)。本設計基于倒立擺的動力學模型，經過卡爾曼濾波算法對陀螺儀和加速度計的輸出信號進行處理得到智能車的角速度和傾角，再通過PID運算處理后的輸出控制智能車的平衡、前進和轉向。實驗及實際比賽表明，本智能車系統(tǒng)可穩(wěn)定運行，具有速度快，轉向靈活，抗干擾性強的特點
上傳時間： 2013-10-08
上傳用戶：CHENKAI
在研究基于智能電子自旋共振儀的普通高校近代物理實驗上，設計了一種適合智能電子自旋共振儀的基于單片機和PC機的數據傳輸系統(tǒng)，并實現串口與嵌入式單片機數據透明傳輸的硬件連接和軟件編程，實際效果表明該系統(tǒng)數據采集準確，并達到了實時監(jiān)測實驗數據的目的，同時系統(tǒng)自動生成圖文并茂的實驗報告，避免了手工輸入時產生的誤差。
標簽： 電子自旋共振儀 信號測量 監(jiān)控系統(tǒng)
上傳時間： 2013-11-19
上傳用戶：asdfasdfd
自編小俄羅斯方塊，緊供交流。
標簽： 俄羅斯方塊
上傳時間： 2015-01-25
上傳用戶：gtf1207
最小M段和問題！ 這個是用動態(tài)規(guī)劃實現的！ 自頂向下的備忘錄方法實現的！
標簽： 動態(tài)規(guī)劃
上傳時間： 2015-02-13
上傳用戶：mhp0114
