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計(jì)(jì)量系統(tǒng)(tǒng)

  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對(duì)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(cè)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(nèi)存,并且采用柵 格法進(jìn)行路徑規(guī)劃,其計(jì)算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機(jī)器人對(duì)未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況,從而對(duì)輸入樣本實(shí)現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 。基于 網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性,可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)向量來(lái)表示 自由空間,其方法是在 自由空間中隨機(jī)地選 取坐標(biāo)點(diǎn)xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入,神經(jīng)嘲絡(luò)通 過(guò)對(duì)大量的輸八樣本的學(xué)習(xí),其神經(jīng)元就會(huì)體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學(xué)習(xí)過(guò)程如下:開 始時(shí)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機(jī)地賦值 , 其后接下式進(jìn)行學(xué) 習(xí): , 、 Jm(,)+叫f)f,)一珥ff)) ∈N,(f) (,) VfeN.(f1 其 中M(f1:神經(jīng)元 1在t時(shí)刻對(duì) 應(yīng)的權(quán)值 ;a(∽ 謂整系 數(shù) ; (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量;Ⅳ():學(xué)習(xí)的 I域。每個(gè)神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問(wèn)的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (,) 可 以動(dòng) 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復(fù)雜度 ,如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 .它們就 不能 覆 蓋整十空間,結(jié)果會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)穿過(guò)障礙物區(qū)域 如果節(jié)點(diǎn) 妁數(shù)量太大 .節(jié)點(diǎn)就會(huì)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(diǎn)是對(duì)整個(gè) 自由空間 的學(xué) 習(xí),而不是 學(xué)習(xí)最 小框架空 間 。節(jié) 點(diǎn)的數(shù) 量可 以動(dòng)態(tài) 地定義,在每個(gè)學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬.機(jī)器人會(huì)檢查所有的路 徑.如檢鍘刊路徑上有障礙物 ,就意味著沒(méi)有足夠的節(jié)點(diǎn) 來(lái) 覆蓋整 十 自由窯 間,需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)來(lái) 重新學(xué) 習(xí) 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ,應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)升 始學(xué)習(xí),逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺(tái)對(duì)擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí),自由空間教小,就可用線段表示;若自由空問(wèn) 較大,就需要由二維結(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個(gè)新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu),可在較短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行大量的計(jì)算。并 且不需要了解障礙物的過(guò)細(xì)信息.如形狀、位置等 通過(guò) 學(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問(wèn)的基本框架,起、終點(diǎn)問(wèn)路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報(bào)容易地被找到 在機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知的過(guò)程中,可采用人】:神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)對(duì) 多傳 感器的信息進(jìn) 行融臺(tái) 。由于單個(gè)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(jī)器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動(dòng)吝避碰 規(guī)劃 ,足以全局規(guī)荊為指 導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息,在盡可能短的時(shí)問(wèn)內(nèi)

    標(biāo)簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機(jī)器人 導(dǎo)航

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  • 基于傳感器和模糊規(guī)則的機(jī)器人在動(dòng)態(tài)障礙環(huán)境中的智能運(yùn)動(dòng)控制

    基于傳感器和模糊規(guī)則的機(jī)器人在動(dòng)態(tài)障礙環(huán)境中的智能運(yùn)動(dòng)控制基于傳感器和模糊規(guī)則的機(jī)器人在動(dòng)態(tài)障礙環(huán)境中的智能運(yùn)動(dòng)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(guī)則的智能機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法 .該方法運(yùn)用了基于調(diào)和函數(shù)分析的人 工勢(shì)能 場(chǎng)原 理 .采用模糊規(guī)則 可減少推導(dǎo)勢(shì)能函數(shù)所 必須的計(jì)算 ,同時(shí)給機(jī)器人伺服 系統(tǒng)發(fā) 出指令 ,使它能夠 自動(dòng) 地尋找通向目標(biāo)的路徑.提出的方法具有簡(jiǎn)單、快速的特點(diǎn),而且能對(duì) n自由度機(jī)械手的整個(gè)手臂實(shí)現(xiàn)最碰.建立 在非線性機(jī)器人動(dòng)力學(xué)之上的整 個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)和模糊控制器 的穩(wěn)定性 由李雅普諾 夫原理 保證 .仿真結(jié) 果證明 了該方 法 的有效性 ,通 過(guò)比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優(yōu)越性 . 美t詞:基于傳感器的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制;模糊規(guī)則;人工勢(shì)能場(chǎng);動(dòng)態(tài)避障;機(jī)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(shí) 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∞r(nóng)I1ing 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

    標(biāo)簽: 傳感器 機(jī)器人

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  • 反激式開關(guān)電源變壓器設(shè)計(jì)的詳細(xì)步驟

    反激式開關(guān)電源變壓器設(shè)計(jì)的詳細(xì)步驟85W反激變壓器設(shè)計(jì)的詳細(xì)步驟   1. 確定電源規(guī)格. 1).輸入電壓范圍Vin=90—265Vac;                      2).輸出電壓/負(fù)載電流:Vout1=42V/2A, Pout=84W                    3).轉(zhuǎn)換的效率=0.80  Pin=84/0.8=105W   2. 工作頻率,匝比, 最低輸入電壓和最大占空比確定. Vmos*0.8>Vinmax+n(Vo+Vf)600*0.8>373+n(42+1)得n<2.5Vd*0.8>Vinmax/n+Vo400*0.8>373/n+42得n>1.34  所以n取1.6最低輸入電壓Vinmin=√[(Vacmin√2)* (Vacmin√2)-2Pin(T/2-tc)/Cin=(90√2*90√2-2*105*(20/2-3)/0.00015=80V取:工作頻率fosc=60KHz, 最大占空比Dmax=n(Vo+Vf)/[n(Vo+Vf)+Vinmin]= 1.6(42+1)/[1.6(42+1)+80]=0.45   Ton(max)=1/f*Dmax=0.45/60000=7.5us 3. 變壓器初級(jí)峰值電流的計(jì)算.   Iin-avg=1/3Pin/Vinmin=1/3*105/80=0.4AΔIp1=2Iin-avg/D=2*0.4/0.45=1.78AIpk1=Pout/?/Vinmin*D+ΔIp1=84/0.8/80/0.45=2.79A        4. 變壓器初級(jí)電感量的計(jì)算.     由式子Vdc=Lp*dip/dt,得: Lp= Vinmin*Ton(max)/ΔIp1 =80*0.0000075/1.78 =337uH 取Lp=337 uH   5.變壓器鐵芯的選擇.      根據(jù)式子Aw*Ae=Pt*1000000/[2*ko*kc*fosc*Bm*j*?],其中: Pt(標(biāo)稱輸出功率)= Pout=84W  Ko(窗口的銅填充系數(shù))=0.4 Kc(磁芯填充系數(shù))=1(對(duì)于鐵氧體),   變壓器磁通密度Bm=1500Gs j(電流密度):   j=4A/mm2;Aw*Ae=84*1000000/[2*0.4*1*60*103*1500Gs*4*0.80]=0.7cm4     考慮到繞線空間,選擇窗口面積大的磁芯,查表: ER40/45鐵氧體磁芯的有效截面積Ae=1.51cm2   ER40/45的功率容量乘積為 Ap = 3.7cm4 >0.7cm4 故選擇ER40/45鐵氧體磁芯. 6.變壓器初級(jí)匝數(shù)   1).由Np=Vinmin*Ton/[Ae*Bm],得: Np=80*7.5*10n-6/[1.52*10n-4*0.15]   =26.31  取 Np =27T 7. 變壓器次級(jí)匝數(shù)的計(jì)算.   Ns1(42v)=Np/n=27/1.6=16.875      取Ns1 = 17T   Ns2(15v)=(15+1)* Ns1/(42+1)=6.3T  取Ns2 = 7T    

    標(biāo)簽: 開關(guān)電源 變壓器

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  • 量規(guī)設(shè)計(jì)手冊(cè)

    量規(guī)設(shè)計(jì)手冊(cè)

    標(biāo)簽: 設(shè)計(jì)手冊(cè)

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  • 包裝工程設(shè)計(jì)手冊(cè)

    包裝工程設(shè)計(jì)手冊(cè)

    標(biāo)簽: 工程 手冊(cè)

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  • 滑塊設(shè)計(jì) 15個(gè)

    滑塊設(shè)計(jì) 15個(gè)

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  • 勁量7號(hào)電池資料

    勁量7號(hào)電池資料

    標(biāo)簽: 電池資料

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  • 電感量計(jì)算.EXE

    電感量計(jì)算.EXE

    標(biāo)簽: EXE 電感量 計(jì)算

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  • GB/T 4728.10-2008 電氣簡(jiǎn)圖用圖形符號(hào) 第10部分:電信:傳輸.PDF

    GB/T 4728.10-2008 電氣簡(jiǎn)圖用圖形符號(hào) 第10部分:電信:傳輸.PDF

    標(biāo)簽: 4728.10 2008 電氣

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  • GB/T 4728.09-2008 電氣簡(jiǎn)圖用圖形符號(hào) 第09部分:電信:交換和外圍設(shè)備

    GB/T 4728.09-2008 電氣簡(jiǎn)圖用圖形符號(hào) 第09部分:電信:交換和外圍設(shè)備

    標(biāo)簽: 4728.09 2008 電氣 圖形符號(hào)

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