组态王本机自带的驱动有BUG连接不上，所以需要打上这个补丁
上传时间： 2020-12-08
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西门子自带的驱动连接不上组态王，需要打补丁才可以连上
上传时间： 2020-12-08
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该文档为FDD-LTE--LTE基站出现RRH瞬断故障案例的分析总结文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： FDD-LTE
上传时间： 2021-12-04
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详细介绍了整流桥模块的通态耗散功率计算
标签： 整流桥
上传时间： 2021-12-11
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该文档为基于DSP的无限冲击响应滤波器(IIR)系统的设计讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2022-01-31
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该文档为LabVIEW中的模态分析讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： labview
上传时间： 2022-02-01
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用三点法实现机器人三维位置测量的研究摘 要 ：提 出 了一 种 微 小 爬 壁 机 器 人 三 维 位 置 测 量 的新 方 法 。笔 者 通 过 深 入 分 析 研 究各 种 位 置 测 控 方 法 与 系 统 ，提 出采 用单 目视 觉方 法 中的 聚 焦法 ，以 CCD作 为 传 感 器 ，用 三 点 法 实现 对 机 器 人 的 三 维 位 置 测 量 。 验 证性 实验 结果表 明 ，本研 究提 出的测 量原 理和 系统是 正 确 可行 的 。 关键词 ：机 器人 ；位置 测量 ；CCD传 感 器 ；单 目视 觉 ；摄 像 机 标 定 中 图分 类 号 ：TP242．6 文 献 标 识 码 ：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 位置测量技 术是智 能机 器人 的关键 技术 ，是各 种 机器人控 制系统 中极 为重 要 的环节 ，也 是 国内外研 究 的热点所 在。 按 照测试 系统 与被 测机 器 人 的关 系 ，可 以将位 置 测量技术 分为接触 式和非接触式 两大类 。接触 式测量 系统 由于在测 量过程 中或多或少地 对机器人施 加 了载 荷 ，因而仅适用于静 态 位置测 量 。而动 态 位 置测量 系 统 主要分 5类 ：①激光跟踪 系统 ；@ CCD交 互测量 收 稿 日期 ：2001—07—03 基 金项 目：国家 863高科技 研 究 资助 项 目(9804-06)；教 育 部 高 等 学校 骨干教 师 资助 计 3t,j项 目 作者 简 介 ：张 智海 (1973一 )，男 ，工 学硕 士 ，主 要 研 究 方 向 为 智 能 机 器人 测 控 技 术 。 系统 ；③ 超声波 测量 系统 ；④ PSD(positionsensitivede— vice)位 置 测 量 系统 ；⑤ 带 有 接 近觉 传 感 器 的 测量 系 统 。位置测量 还可 以从另一个分类 角度划分为主动式 测量和被动 式测 量 。主动式测 量主要可 以分为结 构光方法和激光 自动聚焦法两类 。被 动式测量 主要 可 以分为双 目视 觉 、三 目视觉 、单 目视觉 等方法 。 对 比以上各种方法 的 优缺 点 ，针对 笔者 研制 的微 小爬壁机器人 的空 间三 维位 置 测量 的要 求 ，测量 系统 必须满足尺 寸小 、分 辨率 高 、稳定 性 和可 靠性 好 、时 间 响应快等特 点 ，提 出了采用 单 目视觉方法 中的聚焦法 ， 选用 CCD作 为传感器 ，用 三点法实现对机器人 的三维 位置测量 ，并用 Matlab和 V
标签： 机器人
上传时间： 2022-02-12
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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
上传时间： 2022-02-12
上传用户：qingfengchizhu
此问题由客户工程师提出，客户在使用STM32F103 的USART 做串口通讯时，发现了一个问题，当设备正常通信一段时间后，串口不响应外部的通信请求了。
上传时间： 2022-02-22
上传用户：默默
1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
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