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运动规划

  • 基于ARM和FPGA的机器人运动控制器的实现

    基于ARM和FPGA的机器人运动控制器的实现

    标签: FPGA ARM 机器人 运动控制器

    上传时间: 2013-10-14

    上传用户:7891

  • 基于ARM和CPLD的高速运动控制器的开发和应用

    目前运动控制主要有两种实现方式,一是使用PLC加运动控制模块来实现:二是使用PC加运动控制卡来实现。两者各有优缺点,但两者有以下共同的缺点:一是由于它们儿乎都是采用通用微控制器(MCU和DSP)来实现电机控制,由于受CPU速度的限制,以及CPU的多个进程同时处理

    标签: CPLD ARM 运动控制器

    上传时间: 2013-10-08

    上传用户:爱死爱死

  • 充分利用IP以及拓扑规划提高PCB设计效率

    本文探讨的重点是PCB设计人员利用IP,并进一步采用拓扑规划和布线工具来支持IP,快速完成整个PCB设计。从图1可以看出,设计工程师的职责是通过布局少量必要元件、并在这些元件之间规划关键互连路径来获取IP。一旦获取到了IP,就可将这些IP信息提供给PCB设计人员,由他们完成剩余的设计。 图1:设计工程师获取IP,PCB设计人员进一步采用拓扑规划和布线工具支持IP,快速完成整个PCB设计。现在无需再通过设计工程师和PCB设计人员之间的交互和反复过程来获取正确的设计意图,设计工程师已经获取这些信息,并且结果相当精确,这对PCB设计人员来说帮助很大。在很多设计中,设计工程师和PCB设计人员要进行交互式布局和布线,这会消耗双方许多宝贵的时间。从以往的经历来看交互操作是必要的,但很耗时间,且效率低下。设计工程师提供的最初规划可能只是一个手工绘图,没有适当比例的元件、总线宽度或引脚输出提示。随着PCB设计人员参与到设计中来,虽然采用拓扑规划技术的工程师可以获取某些元件的布局和互连,不过,这个设计可能还需要布局其它元件、获取其它IO及总线结构和所有互连才能完成。PCB设计人员需要采用拓扑规划,并与经过布局的和尚未布局的元件进行交互,这样做可以形成最佳的布局和交互规划,从而提高PCB设计效率。随着关键区域和高密区域布局完成及拓扑规划被获取,布局可能先于最终拓扑规划完成。因此,一些拓扑路径可能必须与现有布局一起工作。虽然它们的优先级较低,但仍需要进行连接。因而一部分规划围绕布局后的元件产生了。此外,这一级规划可能需要更多细节来为其它信号提供必要的优先级。

    标签: PCB 利用IP 拓扑规划

    上传时间: 2014-01-14

    上传用户:lz4v4

  • 2005年电子大赛一等奖_悬挂运动控制系统-优秀报告

    2005年电子大赛一等奖_悬挂运动控制系统-优秀报告,悬挂系统,使用的芯片可以更新……

    标签: 2005 电子大赛 悬挂运动 控制系统

    上传时间: 2013-10-14

    上传用户:shen954166632

  • PLC与步进电机的运动控制

    步进电机的运动控制

    标签: PLC 步进电机 运动控制

    上传时间: 2013-10-13

    上传用户:88mao

  • 运动控制系统用户手册

    控制电机的各种轨迹运动

    标签: 运动控制系统 用户手册

    上传时间: 2013-11-03

    上传用户:hxy200501

  • 基于Surendra改进的运动目标检测算法

    提出了一种基于Surendra改进的运动目标检测算法,通过对背景更新系数的改进,获取稳定准确的背景,再将背景帧与含运动区域的图像帧用差分运算获得运动目标图像。实验结果表明,该算法能够较快反应环境的变化,准确地获得背景图像,提高运动目标检测的准确性。

    标签: Surendra 运动目标 检测算法

    上传时间: 2013-11-19

    上传用户:1234567890qqq

  • 一种基于背景减法和帧差的运动目标检测算法

    针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题,提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像,并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化,然后将得到的两种二值化图像进行或运算,最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。实验结果表明,该算法简单、易实现、实时性强

    标签: 背景 减法 检测算法

    上传时间: 2013-10-08

    上传用户:yqs138168

  • 基于Opencv的运动目标的检测和跟踪

    检测运动物体需要无运动物体的背景图像,所以,首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图,从背景图像中分离目标像素,获取目标的质心坐标,并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础,对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定,该算法计算简单,计算量小,其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码,并且设计了跟踪运动车辆的控制界面,方便了实时监控。实验结果表明,该方法可以实现视频序列中运动目标的识别,具有实时性、并能给出较好的识别效果。

    标签: Opencv 运动目标 检测

    上传时间: 2013-11-12

    上传用户:虫虫虫虫虫虫

  • 基于改进的混合高斯模型的运动目标跟踪研究

     对传统混合高斯背景模型作了改进,消除了缓慢运动目标对背景模型的影响,其中提出了目标间差分方法区分出前后帧变化区,对不同区域采用不同的学习权重更新策略。通过实验证明,该改进算法提高了背景模型的健壮性,在跟踪系统中获得较好效果。

    标签: 高斯模型 运动目标跟踪

    上传时间: 2015-01-03

    上传用户:7891