传感节点优化覆盖机器人SLAM算法模型及仿真

为准确有效实现对移动机器人的同时定位和环境创建,在标准粒子滤波SLAM算法的基础上,对其进行算法上的改进,提出基于传感节点优化覆盖的SLAM算法,新的算法克服标准粒子滤波SLAM算法在机器人位姿同时定位和环境地图创建上的不准的缺点,进行传感节点优化覆盖机器人SLAM定位信息节点高覆盖度构建,改进的粒子滤波SLAM算法实现对现有信息下搜索到理想结果,在这个理想结果的基础上再次进行局部寻优,得到另一个局部状态下的理想结果,如此循环往复,最终得到全局准确的机器人SLAM信息。仿真实验表明,在不同的运动速度下计算机器人SLAM同时定位的时延参数的影响几乎为0,显示了新算法优越的定位稳定性能。     

基于粒子滤波的车辆导航算法研究

使用粒子滤波方法对目标物的运动状态进行预测估计,能够得到良好的实验效果.本文将粒子滤波算法应用于车辆导航领域,通过粒子滤波这一非线性滤波算法对前方行驶车辆行车状态进行检测跟踪,得出前方车辆行车的参数指标,作为后方车辆安全行驶的一个参考方案.该参考数据包括了前方车辆的位置、速度,同时也能为前方车辆同步引导后方车辆的行驶提供支持,实验仿真证明这种方法是行之有效的.     

漂浮基空间机器人的基于模糊神经网络的自适应补偿控制

针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性及其动力传动机构的摩擦死区非线性,将一种自适应模糊小脑模型关联控制( FCMAC)补偿策略用于轨迹跟踪及补偿问题.利用模糊神经网络并引入GL矩阵及其乘法算子“.”分别对执行机构中的摩擦死区及系统模型不确定部分进行自适应补偿,其补偿误差及外界扰动通过滑模控制器来消除.基于Lyapunov理论证明了闭环系统跟踪误差的有界性.仿真表明控制器可以达到较高精度,且能满足实时性要求.     

基于神经网络和粒子群算法的锅炉燃烧优化方法

通过对火电厂锅炉燃烧控制系统送风调节系统研究现状分析,提出一种基于粒子群优化算法的锅炉燃烧优化方法。其基本思想:首先利用燃烧特性试验数据,借助于Matlab软件建立了火电厂锅炉燃烧特性的神经网络模型,在此基础上利用粒子群优化算法寻找送风调节系统最佳氧量设定值,进而调节送风量,实现锅炉燃烧的整体优化。结果表明:基于粒子群优化神经的算法为锅炉燃烧优化方法优化提供一条新的途径。     

函数优化的模糊粒子群算法

在传统粒子群算法的基础上运用模糊规则表加入了新的扰动因子,提出了一种新的算法--模糊粒子群算法。算法结合了模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点,为实际问题提供了新的解决手段。将模糊粒子群算法应用于函数优化的问题上,通过多组实例数据进行测试,验证表明了本算法具有良好的有效性和鲁棒性。     

粒子群算法优化BP神经网络的指纹识别技术

指纹识别技术是当今应用最广泛的生物识别技术之一。在指纹识别过程中,图像处理、特征提取、匹配等过程数据量庞大,计算比较烦琐。BP神经网络具有良好的自学习能力、强大的分类能力和容错能力,将其应用到指纹识别中是可行的。为改进BP神经网络计算速度较慢,梯度下降法不能处理一些不可微传递函数的问题,采用粒子群算法对BP算法进行优化,提高了指纹识别的速度和准确度。     

自适应滤波算法在矿井中消除回声的研究

针对矿井中的回声消除的问题,采用自适应滤波的LMS算法进行解决,首先分析了自适应滤波算法的优缺点,其次针对LMS算法存在的问题进行改进,并从算法收敛性、抗噪性和稳定性进行了理论上分析,在仿真实验中,采用矿井的声音样本进行分析,从收敛性、计算量,输出结果进行分析,实验说明本文算法在回声消除方面具有一定的效果。     

基于巡检机器人的电网地下输电线路状态智能监测技术

为了提高电网地下输电线路状态智能监测准确度,提出一种基于巡检机器人的电网地下输电线路状态智能监测技术.通过巡检机器人的线路信号采样模块采集数据并将其反馈至机器人主体,通过机器人主体的嵌入式微控制器与无线模块处理所采集的图像数据,利用HOG特征识别采集图像并提取图像特征,通过远程监控系统的无线模块接收机器人主体传送的实时...     

机器人路径规划及相关算法研究

路径规划是机器人学中的一个重要课题，目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类，全局规划方法主要是以基于构形空间的几何法和拓扑法为主；而局部规划方法主要是以基于直角坐标空间的人工势场法为主，在对一些较有代表性的研究思想及其相关算法分析的基础上，本文提出了机器人路径规划今后的研究重点。     

情报产品模糊性的塑造机理研究

[研究目的]情报产品用语含糊现象并不鲜见,其与情报产品质量标准,如“准确、客观”等要求背道而驰,不加以规制将影响到情报的决策辅助功能。[研究方法]该文首先对模糊性及相关概念进行了界定与区分,阐明了该议题研究的重要意义。在此基础上,重点从三个方面剖析了情报产品模糊性的塑造机理。[研究结论]情报产品模糊性有其主客观原因。其中情报分析人员的角色模糊、情报工作的目标模糊、决策者的战略性模糊构成了情报产品模糊性的主要发生机理。缓解的思路在于,密切情报人员与决策者之间的交流,弥合两者之间因可能存在的“地位”差异而导致的服务妥协;强化情报生产过程的精细度和透明度等等。     

一类非线性贝叶斯动态模型的算法研究

本文利用自主滤波与神经网络相结合的方法,对非线性贝叶斯动态模型进行了简单的探讨,从而给模型的短期预测以自适应,自纠正的智能化功能,为非线性贝叶斯动态系统的预测提供了一条可行的途径.     

建筑设施巡检机器人自主导航算法与应用研究

建筑设施巡检机器人,作为一种在建筑领域应用的智能移动机器人,旨在代替人工日常巡检,实现无人化。移动机器人要实现自主导航,需具备实时获得自身运动状态和感知周围动态环境,并在复杂环境中自主定位、规划、移动的能力。本文对常见的自主导航算法和系统进行了分析与研究,总结存在的问题。     

基于模拟退火算法的机器人路径规划与研究

机器人技术作为20世纪自动控制领域的一项伟大成就已经取得了长足的发展,移动机器人也越来越多地应用到了各个行业中。移动机器人具有高度自规划、自组织和自适应能力,适合工作于复杂的非结构化环境中。本文以自主移动机器人为背景,着重对其关键的路径规划技术进行研究和探讨。     

神经网络优化算法与《最优化方法》课程教学融合研究

近年来,人工智能在学术界和工业界都取得了极大的成功,这正是由于深度神经网络在最近十年内的飞速发展。神经网络模型的目标就是最优化,对一个复杂的问题中作出最优决策。几乎所有的神经网络模型都可以建模为一个优化问题。本文就求解神经网络模型过程中涉及的优化算法进行总结,并对《最优化方法》课程教学内容进行了探索。通过将神经网络模型及其优化算法与《最优化方法》课程教学融合,使学生熟悉并掌握其原理和优化求解方法,具备更强的核心竞争力。     

一种应用于机器人行为控制的算法研究

介绍了一种专门用于二轮小车的轨迹控制的算法研究。差分方向控制算法数学描述较为简洁,易于编程实现,对硬件没有太高的要求。更不需添加额外的专用定位装置。该设计创新性的用直角坐标系对比赛场地进行建模,然后利用差分算法对机器人运动路径进行规划和控制,最后还给出障碍物应对策略。该算法很好的实现了机器人寻线的控制,已成功应用于全国大学生机器人竞赛等场合,取得了良好的应用效果。而本文的论述仅限于算法本身,与具体语言的实现无关。     

HEVC中滤波算法研究与优化

在视频编码过程中,为了消除图像的块效应,视频编码标准H．264中采用了去块效应滤波算法．但是没有考虑到原始图像和重建图像之间的相关性,在HEVC中提出了基于块与四叉树的环路滤波算法。该算法用于去块效应滤波。文章提出一种最优对称性的快速自适应环路滤波算法,保证重建图像质量的同时,减少编码时间。     

基于模糊聚类SCARA机器人自适应动态控制

针对工业机器人的不确定性问题,本文提出了基于模糊聚类算法的SCAR A机器人自适应动态控制方法。该方法利用聚类算法去除机器人的运动轨迹数据中的噪声,将简化的数据送入模糊神经网络学习,在线生成模糊规则,调整规则参数。该神经网络在SCAR A机器人上进行验证,控制效果稳定可靠。     

两轮自平衡机器人的姿态检测系统的设计

本文介绍了两轮自平衡机器人的姿态检测系统设计过程。通过对两轮自平衡机器人的平衡性分析,采用数字信号处理器、MEMS陀螺仪和加速度计组成姿态检测系统。针对陀螺仪和加速度计的信号飘移问题,采用滑动滤波和限值滤波相结合的方式对采集的信号进行滤波。最后进行了实际试验,试验结果表明设计的姿态检测系统能够可靠准确采集信号,为两轮自平衡机器人平衡控制提供可靠依据。     

机器人色标设计及识别算法

在半自主机器人足球比赛（MiroSot）中,机器人色标是机器人身份的标识,设计的合理色标可以使识别准确,不会相互干扰、出错,识别快速、计算量小。在比赛中,机器人视觉子系统的性能对整个系统的性能影响很大。识别机器人并快速准确获得机器人的实况信息对机器人策略的执行有着决定性的作用,直接影响系统的正常运行。分析了足球机器人视觉系统中色标设计的特点和要求,提出了一些提高视觉系统的实时性、准确性的方法。     

基于模糊神经网络的供应链绩效评价方法研究

供应链管理是21世纪企业进行生产经营和市场竞争的主要模式,建立科学的、有竞争力的供应链管理模式直接关系到企业的市场反应速度及合作的绩效与成败,供应链绩效评价对供应链管理的有效实施起着极为重要的战略指导意义。在描述供应链绩效评价和模糊神经网络原理的基础上,提出了供应链绩效评价指标体系,建立了基于模糊神经网络的供应链绩效评价模型。该模型具有较强的自学习能力,其评价指标权重通过网络学习自动生成。把该模型应用于供应链绩效评价,为企业供应链管理及绩效评价提供了一种新的方法。