用三點法實現(xiàn)機器人三維位置測量的研究摘 要 ：提 出 了一 種 微 小 爬 壁 機 器 人 三 維 位 置 測 量 的新 方 法 。筆 者 通 過 深 入 分 析 研 究各 種 位 置 測 控 方 法 與 系 統(tǒng) ，提 出采 用單 目視 覺方 法 中的 聚 焦法 ，以 CCD作 為 傳 感 器 ，用 三 點 法 實現(xiàn) 對 機 器 人 的 三 維 位 置 測 量 。 驗 證性 實驗 結果表 明 ，本研 究提 出的測 量原 理和 系統(tǒng)是 正 確 可行 的 。 關鍵詞 ：機 器人 ；位置 測量 ；CCD傳 感 器 ；單 目視 覺 ；攝 像 機 標 定 中 圖分 類 號 ：TP242．6 文 獻 標 識 碼 ：B Abstract：A new 3D position measurementmethod Ofa wall—climbing micro robothas been researched．Researc— hing on the various position measuring and controlling method，theauthorhasputforwardanewprojecttomeas— ure the 3D position of the robot，in which the focusing method with singlecamera and CCD sensorhasbeen used to getthe position information．The elementary experiment has verified the principle and the system． Key words：robot；position detection；CCD sensor；single camera vision；camera caiibration 位置測量技 術是智 能機 器人 的關鍵 技術 ，是各 種 機器人控 制系統(tǒng) 中極 為重 要 的環(huán)節(jié) ，也 是 國內外研 究 的熱點所 在。 按 照測試 系統(tǒng) 與被 測機 器 人 的關 系 ，可 以將位 置 測量技術 分為接觸 式和非接觸式 兩大類 。接觸 式測量 系統(tǒng) 由于在測 量過程 中或多或少地 對機器人施 加 了載 荷 ，因而僅適用于靜 態(tài) 位置測 量 。而動 態(tài) 位 置測量 系 統(tǒng) 主要分 5類 ：①激光跟蹤 系統(tǒng) ；@ CCD交 互測量 收 稿 日期 ：2001—07—03 基 金項 目：國家 863高科技 研 究 資助 項 目(9804-06)；教 育 部 高 等 學校 骨干教 師 資助 計 3t,j項 目 作者 簡 介 ：張 智海 (1973一 )，男 ，工 學碩 士 ，主 要 研 究 方 向 為 智 能 機 器人 測 控 技 術 。 系統(tǒng) ；③ 超聲波 測量 系統(tǒng) ；④ PSD(positionsensitivede— vice)位 置 測 量 系統(tǒng) ；⑤ 帶 有 接 近覺 傳 感 器 的 測量 系 統(tǒng) 。位置測量 還可 以從另一個分類 角度劃分為主動式 測量和被動 式測 量 。主動式測 量主要可 以分為結 構光方法和激光 自動聚焦法兩類 。被 動式測量 主要 可 以分為雙 目視 覺 、三 目視覺 、單 目視覺 等方法 。 對 比以上各種方法 的 優(yōu)缺 點 ，針對 筆者 研制 的微 小爬壁機器人 的空 間三 維位 置 測量 的要 求 ，測量 系統(tǒng) 必須滿足尺 寸小 、分 辨率 高 、穩(wěn)定 性 和可 靠性 好 、時 間 響應快等特 點 ，提 出了采用 單 目視覺方法 中的聚焦法 ， 選用 CCD作 為傳感器 ，用 三點法實現(xiàn)對機器人 的三維 位置測量 ，并用 Matlab和 V
標簽： 機器人
上傳時間： 2022-02-12
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移動機器人導航與定位技術隨 著 計 算機 技 術 、微 電 子 技 術 、網 絡 技 術 等 的快 速 發(fā) 展 ，特 別是 通 訊 技 術 的進 步 。機 器 人 技 術 也 得 到 了飛 速 發(fā) 展 ，移 動機 器 人 的 關鍵 技 術 得 到 深 入 而 廣 泛 的研 究 。并 且 部 分 已經 走 向成 熟 ， 移 動 機 器 人 應 用 領 域 不 斷擴 展 ，與 制 造 業(yè) 相 比 ，移動 機 器 人 的 工 作 環(huán) 境 具 有 非 結 構 化 和 不 確 定 性 。因而 對機 器人 的要 求 更 高 。不 僅 要 求 機 器 人 完 成 一 定 的 功 能 ，還 需 要 機 器 人具 有 行 走 功 能 。對 外感 知 能力 以及 局 部 的 自主 規(guī) 劃 能 力等 ，因 此 移 動機 器 人 的 導 航 與 定位 技 術 成 為 智 能機 器 人 領 域 的一 個 重 要 研 究 方 向 ．也 是 智 能移 動 機 器 人 的一 項 關 鍵 技 術 。 多年 來 國際 國 內都 有 大 量 的 科技 工 作 者 致 力 于 這 方 面 的研 究 開 發(fā) 工作 ．因 而 對 許 多 問題 的 認 識 與求 解 都 取 得 了長 足 的 發(fā) 展 。在 某 些特 定 的 應用 領 域 ，移 動 機 器人 導航 技 術 已得 到 了實 際 應用 。本 文 介 紹 了移 動機 器人 導 航 技 術 研 究 中的 相 關 關 鍵 技 術 。 2移動 機 器 人導 航 與定位 研 究 的 目的 移 動 機 器 人 根 據(jù) 運 動 行 為 方 式 分 為 自主 和 半 自主 式 ．根 據(jù) 應 用 的環(huán) 境 有 室 內和 室 外 機器 人之 分 。無 論 哪 種 移動 機 器人 。在 它的運動過程 中始終要求解決 自身的導航與定位 問題 ．也就是 Dm．~ntWhyte提 出 的 三 個 問 題 ：(1)”我 現(xiàn) 在 何 處 ?”，(2)”我 要 往 何 處 去 ?”，(3)”要 如 何 到 該 處 去?”。其 中 問題 (1)是 移 動 機 器 人 導 航 系統(tǒng) 中 的定 位 及 跟 蹤 問題 ，(2)(3)是 移 動機 器人 導 航 系 統(tǒng) 中 的 路徑 規(guī)劃 問題 。移 動 機 器 人 導航 與 定位 技 術 研 究 的 目的 就 是 解 決上 面 的 3個 問題 ．給 出 已知 和 未 知 環(huán) 境 下 移 動機 器 人 實 時 導 航 與 定 為 控 制 的 理 論 、方 法 與 關 鍵 技 術 ，并 驗 證 該 理 論 與 方 法 的 的 實用 性 ：提 出適 應 多種 環(huán)境 的 實 時導 航 策 略 和 具 有 良好 可 擴 展 性 的 移動 機 器 導航 體 系 結 構 ：未知 環(huán) 境 中 移 動 機 器 人 的 快 速環(huán) 境 建模 與 定 位 方 法 ：未 知環(huán) 境 中基 于 傳 感 器 的 移 動 機 器 人 局部 運 動 規(guī) 劃 理 論 與 方 法 ：與 未 知環(huán) 境 中移 動 機 器 人 導 航 控 制 相 關 的機 器 學 習的 基 礎 理 論 與 方 法 ；移 動 機 器 人 的 故 障 自診
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：xsr1983
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(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)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(xiàn)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(shù) ； (『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(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復雜度 ，如果神 經元 的數(shù)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(shù)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(shù) 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(shù)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
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基于ROK101007型藍牙模塊和TMS320C54x型DSP的家用醫(yī)療保健智能機器人設計摘要：未來社會將會越來越重視 醫(yī)療保健服務 ，提 出一種新型智能機 器人 ，就其在數(shù)字化 家庭醫(yī)療 保健方面的應用進行模型設計 ，并將藍牙技術應用在智能機器人與醫(yī)療儀器和控制 PC的通信 中。 關 鍵 詞 ：數(shù)字化家庭 ；智能機器人 ；侍感器；藍牙技術；醫(yī)療保健 ；ROKl0l007；TMS320C54x 中 圖分 類號 ：R197．39 文獻標 識碼 ：A 文章編 號 ：1006—6977(2006)02—0數(shù)字化家庭是未來智能小區(qū)系統(tǒng)的基本單元 。 所謂“數(shù)字化家庭”就是基于家庭內部網絡提供覆蓋 整個家庭的智能化服務 ，包括數(shù)據(jù)通信、家庭娛樂 和 信息家電控制功能。 數(shù)字化家庭設計 的一項主要內容是通信功能的 實現(xiàn) ，包括家庭 與外界的通信及家庭 內部相關設施 之間的通信。從現(xiàn)在的發(fā)展來看，外部的通信主要 通過寬帶接入 Internet，而家庭 內部的通信，筆者采 用 目前 比較具有競爭力的藍牙 (Bluetooth)無線接入 技術。 傳統(tǒng)的數(shù)字化家庭采用 PC進行總體控制 ，缺 乏人性化。筆者根據(jù)人工情感的思想設計一種配備 多種外部傳感器的智能機器人 ，將此智能機器人視 作家庭成員，通過它實現(xiàn)對數(shù)字化家庭的控制。 本文主要就智能機器人在數(shù)字化家庭醫(yī)療保健 方面的應用進行模型設計 ，在智能機器人與醫(yī)療儀 器和控制 PC的通信采用藍牙技術 。整個系統(tǒng) 的成 本較低 ，功能較為全面，擴展應用非常廣闊，具有極 大的市場潛力。 2 智能機器 人的總體設計 2．1 智能機器人的多傳感器 系統(tǒng) 機器人智能技術 中最為重要 的相關領域是機器 人 的多感覺系統(tǒng)和多傳感信息 的集成與融合【l1，統(tǒng) 稱為智能系統(tǒng)的硬件和軟件部分 。視覺 、聽覺、力覺、 觸覺等外部傳感器和機器人各關節(jié)的內部傳感器信 息融合使用 ，可使機器人完成實時圖像傳輸、語音識 別 、景物辨別、定位 、自動避障、目標物探測等重要功 能；給機器人加上相關的醫(yī)療模塊(CCD、CAMERA、 立體麥克風 、圖像采集卡等 )和專用醫(yī)療傳感器部 件 ，再加上 醫(yī)療專家系統(tǒng)就可以實現(xiàn)醫(yī)療保健和遠 程 醫(yī)療監(jiān)護功能。智能機器人的多傳感器系統(tǒng)框圖 如 圖 1
上傳時間： 2022-02-15
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電子書-單片機硬件電路設計238頁第 章 智能化／網絡化傳感器及接口技術 現(xiàn)代信息技術的三大基礎是信息采集（即傳感器技術）、信息傳輸（通信技術）和信息處理 （計算機技術）。傳感器屬于信息技術的前沿尖端產品，被廣泛用于工農業(yè)生產、國防、科研和 生活領域。本章專門介紹智能化溫度傳感器、轉速傳感器、加速度傳感器、液位傳感器以及網 絡化智能精密壓力傳感器的工作原理、接口技術及典型應用。 智能化集成溫度傳感器的產品分類及發(fā)展趨勢 近百年來，溫度傳感器的發(fā)展大致經歷了以下三個階段； 傳統(tǒng)的分立式溫度傳感器（含 敏感元件） 模擬集成溫度傳感器 制器； 智能溫度傳感器。目前，國際上新型溫度傳 感器正從模擬式向數(shù)字式、由集成化向智能化、網絡化的方向發(fā)展。 集成溫度傳感器的產品分類 模擬集成溫度傳感器 集成傳感器是采用硅半導體集成工藝而制成的，因此亦稱硅傳感器或單片集成溫度傳感 器。模擬集成溫度傳感器是在 世紀 年代問世的，它是將溫度傳感器集成在一個芯片上、 可完成溫度測量及模擬信號輸出功能的專用 。模擬集成溫度傳感器的主要特點是功能單 一（僅測量溫度）、測溫誤差小、價格低、響應速度快、傳輸距離遠、體積小、微功耗，適合遠距離 測溫、控溫，不需要進行非線性校準。外圍電路簡單，它是目前在國內外應用最為普遍的一種 集成傳感器。典型產品有 等。
上傳時間： 2022-03-23
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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(tǒng) 主 控 芯 片 ， 構 建 一 個 “ 手 機 APP + 現(xiàn) 場 傳 感 器 控 制 ” 的 智 能 監(jiān) 控 種 植 系 統(tǒng) 。 通 過 對 指 定植 物 種 植 環(huán) 境 的 溫 度 、 濕 度 數(shù) 據(jù) 進 行 統(tǒng) 計 分 析 ， 能 實 現(xiàn) 自 動 澆 灌 、 調 整 光 照 、 遠 程 告 警 及 無 線 監(jiān) 控 等 功 能 ， 最 終實 現(xiàn) 盆 栽 智 能 種 植 ， 為 盆 栽 種 植 愛 好 者 提 供 便 利 。 本 系 統(tǒng) 設 計 具 有 簡 單 、 實 用 性 強 、 可 靠 性 高 等 特 點 。
標簽： stm32 智能盆栽 遠程監(jiān)控
上傳時間： 2022-04-28
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移動通信深刻地改變了人們的生活，面向2020年，為了應對未來爆炸式的流量增長、海量的設備連接和不斷涌現(xiàn)的新業(yè)務新場景，第五代移動通信系統(tǒng)應運而生。2015年6月ITU定義的5G未來移動應用包括以下三大領域：? 增強型移動寬帶 (eMBB)：人的通信是移動通信需要優(yōu)先滿足的基礎需求。未來eMBB將通過更高的帶寬和更短的時延繼續(xù)提升人類的視覺體驗；? 大規(guī)模機器類通信(mMTC)：針對萬物互聯(lián)的垂直行業(yè)，IoT產業(yè)發(fā)展迅速，未來將出現(xiàn)大量的移動通信傳感器網絡，對接入數(shù)量和能效有很高要求；? 高可靠低時延通信(uRLLC)：針對特殊垂直行業(yè)，例如自動駕駛、遠程醫(yī)療、智能電網等需要高可靠性+低時延的業(yè)務需求。
上傳時間： 2022-06-12
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地感線圈車檢器在51單片機的實現(xiàn)，成熟！
上傳時間： 2013-05-29
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第一章 序論……………………………………………………………6 1- 1 研究動機…………………………………………………………..7 1- 2 專題目標…………………………………………………………..8 1- 3 工作流程…………………………………………………………..9 1- 4 開發(fā)環(huán)境與設備…………………………………………………10 第二章 德州儀器OMAP 開發(fā)套件…………………………………10 2- 1 OMAP介紹………………………………………………………10 2-1.1 OMAP是什麼?…….………………………………….…10 2-1.2 DSP的優(yōu)點……………………………………………....11 2- 2 OMAP Architecture介紹………………………………………...12 2-2-1 OMAP1510 硬體架構………………………………….…12 2-2.2 OMAP1510軟體架構……………………………………...12 2-2.3 DSP / BIOS Bridge簡述…………………………………...13 2- 3 TI Innovator套件 -- OMAP1510 ……………………………..14 2-2.1 General Purpose processor -- ARM925T………………...14 2-2.2 DSP processor -- TMS320C55x …………………………15 2-2.3 IDE Tool – CCS …………………………………………15 2-2.4 Peripheral ………………………………………………..16 第三章 在OMAP1510上建構Embedded Linux System…………….17 3- 1 嵌入式工具………………………………………………………17 3-1.1 嵌入式程式開發(fā)與一般程式開發(fā)之不同………….….17 3-1.2 Cross Compiling的GNU工具程式……………………18 3-1.3 建立ARM-Linux Cross-Compiling 工具程式………...19 3-1.4 Serial Communication Program………………………...20 3- 2 Porting kernel………………………………………………….…21 3-2.1 Setup CCS ………………………………………….…..21 3-2.2 編譯及上傳Loader…………………………………..…23 3-2.3 編譯及上傳Kernel…………………………………..…24 3- 3 建構Root File System………………………………………..…..26 3-3.1 Flash ROM……………………………………………...26 3-3.2 NFS mounting…………………………………………..27 3-3.3 支援NFS Mounting 的kernel…………………………..27 3-3.4 提供NFS Mounting Service……………………………29 3-3.5 DHCP Server……………………………………………31 3-3.6 Linux root 檔案系統(tǒng)……………………………….…..32 3- 4 啟動及測試Innovator音效裝置…………………………..…….33 3- 5 建構支援DSP processor的環(huán)境…………………………...……34 3-5.1 Solution -- DSP Gateway簡介……………………..…34 3-5.2 DSP Gateway運作架構…………………………..…..35 3- 6 架設DSP Gateway………………………………………….…36 3-6.1 重編kernel……………………………………………...36 3-6.2 DEVFS driver…………………………………….……..36 3-6.3 編譯DSP tool和API……………………………..…….37 3-6.4 測試……………………………………………….…….37 第四章 MP3 Player……………………………………………….…..38 4- 1 MP3 介紹………………………………………………….…….38 4- 2 MP3 壓縮原理……………………………………………….….39 4- 3 Linux MP3 player – splay………………………………….…….41 4.3-1 splay介紹…………………………………………….…..41 4.3-2 splay 編譯………………………………………….…….41 4.3-3 splay 的使用說明………………………………….……41 第五章 程式改寫………………………………………………...…...42 5-1 程式評估與改寫………………………………………………...…42 5-1.1 Inter-Processor Communication Scheme…………….....42 5-1.2 ARM part programming……………………………..…42 5-1.3 DSP part programming………………………………....42 5-2 程式碼………………………………………………………..……43 5-3 雙處理器程式開發(fā)注意事項…………………………………...…47 第六章 效能評估與討論……………………………………………48 6-1 速度……………………………………………………………...48 6-2 CPU負載………………………………………………………..49 6-3 討論……………………………………………………………...49 6-3.1分工處理的經濟效益………………………………...49 6-3.2音質v.s 浮點與定點運算………………………..…..49 6-3.3 DSP Gateway架構的限制………………………….…50 6-3.4減少IO溝通……………….………………………….50 6-3.5網路掛載File System的Delay…………………..……51 第七章 結論心得…
上傳時間： 2013-10-14
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無線感測器已變得越來越普及，短期內其開發(fā)和部署數(shù)量將急遽增加。而無線通訊技術的突飛猛進，也使得智慧型網路中的無線感測器能夠緊密互連。此外，系統(tǒng)單晶片(SoC)的密度不斷提高，讓各式各樣的多功能、小尺寸無線感測器系統(tǒng)相繼問市。儘管如此，工程師仍面臨一個重大的挑戰(zhàn)：即電源消耗。
上傳時間： 2013-10-30
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