机器人相关专辑 51册 805M智能机器人传感技术 478页 17.8M.pdf
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机器人相关专辑 51册 805M智能机器人系统 584页 16.7M.pdf
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实用电子技术专辑 385册 3.609G智能机器人系统 584页 16.7M.pdf
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实用电子技术专辑 385册 3.609G智能机器人系统 580页 21.6M.pdf
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传感器专辑 87册 901M智能机器人传感技术 478页 17.8M.pdf
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基于蓝牙和DSP的家用医疗保健智能机器人设计
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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
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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
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嵌入式智能机器人平台研究摘 要:针对传统工业机器人采用的封闭式结构的局限性,在WindowsCE.NET系统基础上,通过剪裁定制 ,去 除冗余的功能,搭建嵌入式智能机器人平台.该智能机器人系统具有移动机器人需要的主要感知模块,并有丰富的 运动控制接口及驱动模块.同时 ,设计了多传感器数据融合 、轨迹规划、运动控制、无线网络通信 、图形人机界面等智 能机器人的测试软件和应用模块.该智能机器人平台具有模块化、易扩展、可移植、可定制、硬件体积小、功耗低、实 时性强、可靠性高等优点. 关键词:智能机器人平台;WindowsCE.NET;实时控制;自主机器人;双目视觉;语音识别引言(Introduction) 随着计算机技术 的快 速发展 ,机器 人技术也得 到了飞速发展.然而 ,现有机器人系统在硬件 和软件 开发方面虽然已经趋于成熟,但依然存在一些问题. 它们的硬件多是专用的,软件系统也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系统….这些机器人系统 主要 存在以下一些缺点 : (1)系统的实时性差.机器人控制系统是一个实 时性要求非常高的控制系统,作为一般桌面应用的 Windows和 Linux操作系统很难达到高实时性的要 求. . (2)开放性 以及扩展性差.常见的机器人控制系 统存在的一个 问题就是 系统 的冗余大、开放性扩展 基金项 目:国家 自然科学基金 资助项 目(60475036) 收稿 日期 :2005—05—16 性差,系统适用于特定的应用 ,不便于在硬件和软件 上进行扩展和剪裁. (3)软件的独立性差.软件结构及其逻辑结构依 赖于处理器硬件 ,难以在不同的系统 间移植. (4)缺少友好的人机交互界面. 2 系统概述(System description) 为促进当前智能机器人研究和应用,迫切需要 开发“具有开放式结构 的、模块化 、标准化 的嵌 入式 智能机器人平台”.这种智能机器人平台具
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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
上传时间: 2022-02-12
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