全方位移动机械手路径规划仿真平台的设计

机器人的三维仿真在机器人的研究中起着重要作用,论文以实验室中的全方位移动机械手为背景,建立了该移动机械手的运动学模型,然后利用VisualC++调用OpenGL建立了移动机械手的三维模型及路径规划的仿真平台,给出了实现算法,为移动机械手路径规划算法的研究提供了更为生动形象的仿真平台。     

一种鲁棒的只需两帧图像的姿态估计方法

针对基于模型的姿态估计问题提出了一种鲁棒的只需两帧图像的姿态估计方法.该方法的关键是一种新的深度估计方法.它能同时估计相机运动后两个模型点的深度且不依赖于相机运动参数.本文还提出一种深度优化算法以提高深度估计的精度.估计出模型点深度后,相机运动参数由奇异值分解得到.该方法比较简单,适合于实时应用.模拟实验和实际实验结果验证了该方法的有效性.     

知识经济与图书馆

本文在分析了知识经济的含义与特征的基础上 ,指出了图书馆在知识经济时代所面临的挑战和发展机遇。图书馆只有在办馆思想、用人模式和服务方式等方面深化改革 ,才能适应知识经济的要求 ,才能在知识经济时代走上健康发展之路     

基于相对熵函数准则的BP算法

提出一种改进的BP算法,并对改进算法中的参数选择进行了讨论。改进后的算法用于XOR问题的学习及函数逼近问题。结果表明,改进后的BP算法可显著地提高网络的学习速度和逼近精度。     

基于SDL & OpenGL的三维游戏优化技术

跨平台三维游戏的开发技术及其优化技术引起了关注和讨论。该文以一款具体的跨平台三维游戏设计为例，分析了游戏中的各种功能实现及优化技术，包括纹理技术、列表技术、高级字体技术、反走样技术以及绘制顺序的优化策略等，通过运用这些优化技术，得到了较好的游戏结果。     

系统性能极限理论的回顾和展望

描述了系统性能极限理论的研究对象、背景和意义,并简要介绍了系统性能极限理论所涉及到的四个相关问题,如:左可逆与右可逆系统、零点与零点方向、极点与极点方向以及灵敏度函数与互补灵敏度函数.同时,从H2型性能极限、频域及H∞型性能极限、时域及其他性能极限三方面综述了系统性能极限理论的研究现状,并对其未来的发展进行了展望.     

一种新的针对平移振荡器系统的模糊控制方法

针对平移振荡器系统(TORA)设计了一种基于遗传算法及单输入规则模块的模糊控制方法.该方法有效地结合了基于单输入规则模块的模糊控制方法及遗传算法的优点,使得设计出的控制器既具有易于理解、结构简单、规则数目少、控制器需设定的参数少的特点,同时,又可以通过遗传算法实现参数的自动调整,大大减少了控制器设计的难度及工作量.最后,在无干扰、存在干扰、系统参数变化等情况下进行了仿真试验,仿真结果表明了该控制方法的有效性及鲁棒性.     

基于Elman网络的非线性系统增强式学习控制

针对具有连续状态和未知系统模型的非线性系统控制问题，提出一种基于Elman神经网络的Q学习控制策略．利用Elman网络良好的动态特性及泛化能力，对状态一动作对的Q值进行在线估计，解决状态空间泛化中易出现的“维数灾”问题．借鉴TD（λ）算法中状态的资格迹机制，通过对权值向量定义对应的资格迹来加速神经网络的学习过程．将所提方法应用于具有连续状态的小车爬山控制问题，学习系统在经过大约60多次学习后即能获得小车爬山控制策略，仿真结果表明所提方法能够有效解决具有连续状态的非线性系统的无模型增强学习控制．     

一种自适应模糊Actor-Critic 学习

提出一种基于模糊RBF网络的自适应模糊Actor—Critic学习．采用一个模糊RBF神经网络同时逼近Actor的动作函数和Critic的值函数，解决状态空间泛化中易出现的“维数灾”问题．模糊RBF网络能够根据环境状态和被控对象特性的变化进行网络结构和参数的自适应学习，使得网络结构更加紧凑，整个模糊Actor—Critic学习具有泛化性能好、控制结构简单和学习效率高的特点．MountainCar的仿真结果验证了所提方法的有效性．     

全方位移动机器人结构和运动分析

全方位移动机器人具有平面运动的全部3个自由度，机动性好．本文介绍了全方位移动机器人的几种典型结构，进行了运动学分析．最后介绍了我们所研制的全方位移动机器人．