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智能移动机器人

  • 博森ccr智能合约量化炒币机器人

    博森ccr智能合约量化炒币机器人是一个非常智能,全自动无需人为干预的一个工具,针对行情走势监控和捕捉,精准的捕捉行情减少手动操作带来的风险,提高安全性。24*365天的自动执行非常省心省力。博森ccr智能合约量化炒币机器人目前的版本是手机版,非常给力。不再像以前那样要登服务器,要去电脑操作了。

    标签: 炒币机器人

    上传时间: 2021-11-26

    上传用户:jiabin

  • 神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究

    神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ,环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的,常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境,在满足 精度要求 的情况下,必定要占用大量的内存,并且采用栅 格法进行路径规划,其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络,其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况,从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性,可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间,其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入,神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习,其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下:开 始时网络的权值随机地赋值 , 其后接下式进行学 习: , 、 Jm(,)+叫f)f,)一珥ff)) ∈N,(f) (,) VfeN.(f1 其 中M(f1:神经元 1在t时刻对 应的权值 ;a(∽ 谓整系 数 ; (『l网络的输八矢量;Ⅳ():学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (,) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ,如果神 经元 的数量 太少 .它们就 不能 覆 盖整十空间,结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 .节点就会表示更多的区域,也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下,节点是对整个 自由空间 的学 习,而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义,在每个学习阶段的结柬.机器人会检查所有的路 径.如检铡刊路径上有障碍物 ,就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间,需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ,应该采用较少的网络 节点升 始学习,逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习,自由空间教小,就可用线段表示;若自由空问 较大,就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构,可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息.如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架,起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中,可采用人】:神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ,因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ,足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息,在尽可能短的时问内

    标签: 神经网络 智能机器人 导航

    上传时间: 2022-02-12

    上传用户:qingfengchizhu

  • 基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制

    基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要:利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制.该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化.在仿真实验中。取得了理想的效果. 关键词;BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(Introduction) 在机器人中,避障轨迹的生成是一个重要的问 题.对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成, 是较为困难的.有关这方面的研究,目前已有许多方 法.一些神经网络模型被设计出来,产生实时的轨迹 生成.文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况.[3]提供的神经网络模型,能为智能机器 人产生导航的避障轨迹,然而模型在计算上相当复 杂.文献[43提供了Hopfield神经网络模型,能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成,并在文献[5] 中,严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题.并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来,每层构造相似于[43中的网络结构.它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型,然而它却加倍了计算量,尽管文献[4,6]提供的 方法能在动态环境下,产生时实避障轨迹,但都具有 较慢的运动速度,在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行,因为机器人要比较好地完成避障动 作,必须不能滞后于障碍物动作变化

    标签: 神经网络 智能机器人

    上传时间: 2022-02-12

    上传用户:得之我幸78

  • 基于红外技术的智能机器人控制系统

    基于红外技术的智能机器人控制系统基于红外技术、单片机技术等完成 了智能机器人控制 系统的设计。该机器人实现 了步行、跟踪、避 障 、 步伐调 整 、语 音 、声控 、液 晶 显示 、地 面探 测 等功 能 。 红外技 术 智 能机 器人 控制 系统 随着政 治格 局 、 战争形 式 的 变化 ,在 侦察 、战 场攻击 、反恐 防爆 等军 事领 域 {冉}要 大量 无人 作战 机 器人 ;人 类探 索太 空 、建设 航 天站 、抢 险救 灾等 不 适合 由人 来承担 的任务 的增 加 ,也 {冉}要 机器 人代 替 人类执 行 任务 。 同时, 新 的需 求和任 务 也对 机器 人 的 性能 提 出 了更 高 的要 求 。 由于 红 外线 有较 强 的 穿透 能 力和 抗 干 扰 能 力, 不易散 射 且不 易 引起 串干扰 。本 设计 基 于红 外技 术 完 成 智 能机 器 人 控 制 系 统 的 设 计 , 主 要 实现 了 步 行 、跟踪 、避 障 、步伐 调整 、语 音 、声 控 、液 晶显 示 、地 面探 测 8个 功能 ,在 遇到 外界 条件 发生 变化 时, 该机 器人 将采 取不 同 的措 施对 待, 能较 好地 表 现 出该 机器 人 的 简单 思 考 能 力 。 1智能机器人说明 1.1功能简介机系统框图 机 器人 控 制系 统框 图如 图 1。 耦,P3,0~P3.5接 ISD语音芯片, P3,O~P3.5接 ISD语 音 芯 片 。 该机器人 采用 2片 AT89C51来控制,一 片用于 整个 系统的控制, 一片仅 用于驱动 液晶屏 1602的控 制 ,它 们之 间通过 I/O 121通 讯, 以实现 两片单 片机 工 作 的协

    标签: 红外技术 智能机器人

    上传时间: 2022-02-13

    上传用户:zhanglei193

  • 基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制

    基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制 oIlI~0(、r> 王 敏 金·波斯科 黄心汉 ,O、l、L (华i 面面辜写j幕.武汉,43074) \I。L上、o 捌要:提出了一种基于传感器和模糊规则的智能机器人运动规划方法 .该方法运用了基于调和函数分析的人 工势能 场原 理 .采用模糊规则 可减少推导势能函数所 必须的计算 ,同时给机器人伺服 系统发 出指令 ,使它能够 自动 地寻找通向目标的路径.提出的方法具有简单、快速的特点,而且能对 n自由度机械手的整个手臂实现最碰.建立 在非线性机器人动力学之上的整 个闭环系统和模糊控制器 的稳定性 由李雅普诺 夫原理 保证 .仿真结 果证明 了该方 法 的有效性 ,通 过比较分析显示 出文 中所提 出的最障算法的优越性 . 美t词:基于传感器的机器人运动控制;模糊规则;人工势能场;动态避障;机器人操作手 1 叫哑oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor诅sb inchasma~ia]b柚· 血 , spot : ng, spray Ijl岫 1g, mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y,ma al埘 IIovaland wa时 cut· ring 咖 . ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眦 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles. s 曲km,de. notedasthefDbotm ∞ pJan,liDgp∞ 舶1,hasbeen the倒 娜bj0ct锄l哪gIeseat℃ll∞ . Every method o0血∞rI1ing 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眦 :1999—07—29;Revised~ :2000一∞ 一丝 In conU~astto many n~ hods,rob

    标签: 传感器 机器人

    上传时间: 2022-02-15

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  • 基于ROK101007型蓝牙模块和TMS320C54x型DSP的家用医疗保健智能机器人设计

    基于ROK101007型蓝牙模块和TMS320C54x型DSP的家用医疗保健智能机器人设计摘要:未来社会将会越来越重视 医疗保健服务 ,提 出一种新型智能机 器人 ,就其在数字化 家庭医疗 保健方面的应用进行模型设计 ,并将蓝牙技术应用在智能机器人与医疗仪器和控制 PC的通信 中。 关 键 词 :数字化家庭 ;智能机器人 ;侍感器;蓝牙技术;医疗保健 ;ROKl0l007;TMS320C54x 中 图分 类号 :R197.39 文献标 识码 :A 文章编 号 :1006—6977(2006)02—0数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元 。 所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部网络提供覆盖 整个家庭的智能化服务 ,包括数据通信、家庭娱乐 和 信息家电控制功能。 数字化家庭设计 的一项主要内容是通信功能的 实现 ,包括家庭 与外界的通信及家庭 内部相关设施 之间的通信。从现在的发展来看,外部的通信主要 通过宽带接入 Internet,而家庭 内部的通信,笔者采 用 目前 比较具有竞争力的蓝牙 (Bluetooth)无线接入 技术。 传统的数字化家庭采用 PC进行总体控制 ,缺 乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备 多种外部传感器的智能机器人 ,将此智能机器人视 作家庭成员,通过它实现对数字化家庭的控制。 本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健 方面的应用进行模型设计 ,在智能机器人与医疗仪 器和控制 PC的通信采用蓝牙技术 。整个系统 的成 本较低 ,功能较为全面,扩展应用非常广阔,具有极 大的市场潜力。 2 智能机器 人的总体设计 2.1 智能机器人的多传感器 系统 机器人智能技术 中最为重要 的相关领域是机器 人 的多感觉系统和多传感信息 的集成与融合【l1,统 称为智能系统的硬件和软件部分 。视觉 、听觉、力觉、 触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信 息融合使用 ,可使机器人完成实时图像传输、语音识 别 、景物辨别、定位 、自动避障、目标物探测等重要功 能;给机器人加上相关的医疗模块(CCD、CAMERA、 立体麦克风 、图像采集卡等 )和专用医疗传感器部 件 ,再加上 医疗专家系统就可以实现医疗保健和远 程 医疗监护功能。智能机器人的多传感器系统框图 如 图 1

    标签: rok101007 蓝牙 智能机器人

    上传时间: 2022-02-15

    上传用户:bluedrops

  • 基于STM32的智能家用消毒机器人的设计资料

    基于STM32的智能家用消毒机器人的设计基于STM32的智能家用消毒机器人的设计

    标签: stm32 机器人

    上传时间: 2022-03-10

    上传用户:kingwide

  • 智能机器人硬件模块详解

    智能机器人硬件功能模块介绍1.核心控制板:raspberry b+(树莓派B+):一种卡片式电脑。树莓派是只有信用卡大小的卡片式电脑,其系统基于Linux。截止至2012年6月1日,树莓派只有A和B两个型号,主要区别:A型:1个USB、无有线网络接口、功率2.5W,500mA、256MB RAM;B型:2个USB、支持有线网络、功率3.5W,700mA、512MB RAM。2.底层电路驱动芯片:Arduino 。Mega2560的处理器核心是ATmega2560,同时具有54路数字输入/输出口(其中16路可作为PWM输出),16路模拟输入,4路UART接口,一个16MHz晶体振荡器,一个USB口,一个电源插座,一个ICSP header和一个复位按钮。Arduino Mega2560也能兼容为Arduino UNO设计的扩展板。3.底层硬件:驱动电路、控制电路 包括(ln298、hc-06蓝牙模块、舵机、摄像头、麦克风、无线网卡、电机、地盘、传感器若干、材料等) 4.工作原理:树莓派用来处理上层指令、运用大型代码、和代码整合等,例如:人脸识别、语音识别、邮件发送、环境数据上传到互联网、获取网络指令等。通过串口通讯和底层驱动芯片arduino进行交互,和数据传输。arduino则负责底层电路的驱动、环境检测、快速机动、预报处理等工作1.该项目中我们自主研发了一套无线充电设备,最大的转换效率可以达到40%,安装在机器人的底端,可以实现机器人长时间的工作而不需要人为去充电,解决了用户不在家机器人也能正常工作的问题。该项目已经获得了专利。

    标签: 智能机器人 硬件 模块

    上传时间: 2022-07-25

    上传用户:zhaiyawei

  • 智能控制理论与技术-342页-8.1M.pdf

    专辑类-机器人相关专辑-51册-805M 智能控制理论与技术-342页-8.1M.pdf

    标签: 342 8.1 智能控制

    上传时间: 2013-05-30

    上传用户:com1com2

  • 基于ARMGPRS的无线智能巡检终端设计研究

    随着当今生产力的发展和技术的进步,生产设备的自动化程度越来越高,传统的监控手段已不能满足生产自动化、智能化和网络化的需求。智能巡检终端作为生产安全的重要辅助设备,能在复杂环境下实现对多设备多信号量的实时采集和处理,可以作为解决生产设备安全运行的主要手段之一。近来年嵌入式技术以其强大的处理能力、高度的可靠性在微控制领域的应用越来越广泛。无线通信技术,特别是GPRS无线网络技术的快速发展。使互联网等宽带数据网络与无线通信网络实现互联,能够大大提高无线监控效率。在分析研究了当前国内、外设备巡检系统研究现状,并结合嵌入式技术和GPRS无线网络通讯技术的基础上,根据实际项目企业的具体生产要求,论文提出了一种基于GPRS无线通信技术与嵌入式技术的无线智能设备巡检系统。 本系统采用三星公司的ARM920TS3C2410芯片作为系统处理器,处理器从外部传感器采集到的相关数据,如:温度、湿度、压力等,通过SIM—300GRPS无线通讯模块的AT命令将数据通过无线网络传送到移动运营商GPRS网络中,然后将数据传送到生产监控中心(指定IP地址或域名)监控中心,监控中心可以通过专门软件对从各监控点传递的数据作出分析处理,并通过GPRS网络将相关控制命令反馈给各个监控点。 本课题主要工作集中在两个方面:一方面是GPRS无线收发设备硬件实现,在这一部分涉及到模块硬件功能设计、无线模块、嵌入式处理器的选型;另一方面是软件设计,给出了系统软件开发流程,完成了各模块的开发工作。研究和试验表明,该系统具有价格低廉、稳定可靠的特点,能满足远程无线数据传输的实际需求。

    标签: ARMGPRS 无线智能 巡检 终端设计

    上传时间: 2013-06-01

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