基于蚁群算法的WSN 移动信标路径获取研究 根据ROI( Region of Interest) 面积给出了等距三重优化覆盖此ROI 所需要的信标发射位置数量计算方法 随后对矩形 ROI 提出了一种简单的信标发射位置确定方法 针对现有的遍历发射位置点的路径遍历算法的不足, 提出了一种新的应用蚁群算 法的信标发射位置点的遍历算法, 并利用该算法对基于三边测量方法进行传感器节点定位。仿真实验表明, 采用该文提出的方法 对传感器节点进行定位, 在定位的精度和定位的效率方面与现存的方法相比有明显的提高。
上传时间: 2017-02-04
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无线传感网络中关于一个WSN节点定位的程序,在vc下模拟实现查找算法
上传时间: 2017-04-26
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chan算法,利用TDOA参数实现定位功能,是一种很经典的算法
上传时间: 2014-08-09
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基于坐标变换的空间定位模型,查片仪等高质量算法研究。
上传时间: 2014-12-20
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双基地雷达空间定位精度分析,针对双基地雷达空间定位时的数据冗余提出了一种相关数据压缩算法。
上传时间: 2014-11-12
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这是一篇关于无线传感器网络定位技术研究的论文,其中使用RSSI的方法进行测距,然后利用三边算法进行未知节点定位
标签: 无线传感器网络、定位
上传时间: 2015-06-15
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说明了基于超声波定位的方法,算法实现以及硬件设计
上传时间: 2017-02-28
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人脸检测是人脸分析的首要环节,其处理的问题是确认图像(或影像)中是 否存在人脸,如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛,是实 现机器智能化的重要步骤之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一种快速人脸检测算法,是人脸检测领域里 程碑式的进步,这种算法根据弱学习的反馈,适应性地调整假设的错误率,使在 效率不降低的情况下,检测正确率得到了很大的提高。 本论文第一章和第二章简述了人脸检测的一般情况,第三章对一些人脸检测 的经典方法进行了说明。 第四章讲述了 AdaBoost 算法的发展历史。从 PCA 学习模型到弱学习和强 学习相互关系的论证,再到 Boosting 算法的最终提出,阐述了 Adaptive Boosting 算法的发展脉络。 第五章对影响 AdaBoost 人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面:矩形 特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。 第六章给出了 AdaBoost 的算法,并深入探讨了其中的一些关键问题——弱 学习器的构造、选取等问题。 最后一章,用编写的实现了 AdaBoost 算法的 FáDèt 程序,给出了相应的 人脸检测实验结果,并和 Viola 等人的结果做了比较。
上传时间: 2018-01-29
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移动机器人路径规划尤其是未知环境下机器人路径规划是机器人技术中的一个重要研究领域,得到了很多研究者的关注,并取得了一系列重要成果。目前已存在许多用来解决该问题的优化算法,但是此类问题属于N-Hard问题,寻求更佳的算法就成为该领域的一个研究热点。为此,根据机器人路径规划算法的研究现状和向智能化,仿生化发展的趋势,研究了一种基于图的机器人路径规划蚂蚁优化算法。算法首先用栅格法对机器人的工作空间进行建模,并用一个状态矩阵表示其状态,由此构造出一个连通图,由一组蚂蚁在图上模拟蚂蚁的觅食行为,从而得到避碰的优化路径。最后,借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识,用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析,在此基础上,结合计算机仿真结果,证实了本文提出的算法的有效性和收敛性。迄今为止,对于未知环境下机器人路径规划,人们已经探索出了许多有效的求解方法诸如虚拟力场法、基于学习或Q学习的规划方法、滚动窗口规划方法、非启发式方法及各类定位、导航方法等等。近年来,不少学者用改进的遗传算法、神经网络、随机树、蚁群算法等方法对未知环境下机器人路径进行了规划机器人路径规划算法向智能化、仿生化发展是一个明显的趋势.由于已有算法不同程度的存在一定局限性,诸如搜索空间大、算法复杂、效率不高等,尤其对于未知环境,不少路径规划算法的复杂度较高,甚至无法求解,根据日前的研究现状和不足,本文提出了一种用于解决未知环境下机器人路径规划的基于图的蚂蚁算法,理论分析和实验结果都证明了本文算法的有效性和收敛性本课题研究的主要内容本文在用概格法对机器人的工作空间进行建模的基础上,用一个状态矩阵表示其状态,由此构造一个连通图,由一组蚂蚊在图上模拟蚂蚁的觅食行为,从而得到避碰的优化路径并借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析,结合计算机仿真,证明了本文算法的有效性和收敛性
上传时间: 2022-03-10
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一款专门用于CCD机器视觉定位的软件,模式匹配,轮廓模板,粒子分析,目标追踪算法齐全,可配合三菱,松下,omron ,等plc 各大牌子的 机器人,资源较大,放在网盘中,附件中提供了链接和提取码。
上传时间: 2022-06-03
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