基于模糊控制的模温机控制器的设计与实现

在借鉴解析式模糊控制方法的基础上,剖析了系统存在较大超调的原因,进而引入跟踪受控对象瞬时状态的升温速率因子.并提出根据该因子在控温过程中从宏观上合理安排控制策略的分层控制方法.用以实现模温机的温度控制.实验数据表明该方法能有效抑制超调现象,从总体上优化系统的控制性能.     

基于机器视觉的目标定位与机器人规划系统研究

为完成机械臂在非特定复杂背景环境下的自主抓取,通过设计RGB-D相机对场景内的物体进行实时检测,采用基于深度学习的目标检测定位方法,并对相机-机械臂-目标物体的三维标定模型进行研究。将物体的三维坐标信息通过ROS话题机制发送给机械臂,并通过moveIT编程规划抓取规划。 通过设计一套基于ROS的视觉检测和机械臂抓取系统,将计算机视觉检测技术以及机械臂运动规划抓取应用在机器人操作系统ROS平台上。实验结果表明,该系统可以实时高效地操作机器人来完成指定的控制作业,提高了系统对环境的适应能力,该系统具有抓取准确、物体识别准确率高的特点,解决了传统机械臂操控中的不足。     

改进的构建Wi-Fi位置指纹库算法研究

针对传统的位置指纹算法在更新位置指纹库时人力和物力巨大耗费的问题,提出利用压缩传感理论和重心拉格朗日插值算法来更新位置指纹库.压缩传感理论将指纹向量的重构过程转换为一个最小 l₀范数的优化问题,并通过最小全变分方法求解原始指纹向量.重心拉格朗日插值算法利用样本节点间的空间相关性,使得在离线阶段通过测量少量指纹就可重建位置指纹库.在真实室内环境的实验验证了压缩传感恢复算法比重心拉格朗日插值算法具有更好的定位性能.     

自主移动机器人走廊识别算法研究与改进

针对移动机器人在室内环境下自主导航过程中的走廊识别问题,提出一种改进的走廊识别算法.该算法采用由Kinect传感器提供的深度图信息,利用连续点间的深度差值和最小二乘法拟合直线检测走廊出口存在性,最后结合贝叶斯分类器完成对走廊类别的判定.实验表明,该方法能够高效地识别走廊类型,同时具有较好的鲁棒性,并且在复杂的室内环境下依然能够保持较高的走廊类型识别率.     

单片机工业控制网络智能化方法

本文根据计算机工业控制网络的特点，提出了用数字单片机、模糊单片机和神经网络芯片构成控制站与监测站的方法；并且，提出了几种基于神经网络和模糊逻辑的智能化方法．     

μPD7810/11仿真程序

μPD7810/11仿真程序是用C语言开发出来的一个新软件。它可以说是一个软单片机;在脱离单片机的条件下,用户用它能在IBM微机上直接运行用汇编语言编制μPD7810/11单片微机程序;并且有使用方便、灵活,运行速度快等一系列优点。这个软件的产生,向用户提供了一种新的,十分有效的单片机软件调试手段和工具。     

基于深度强化学习的移动机器人导航策略研究

针对移动机器人在复杂动态变化的环境下导航的局限性,采用了一种将深度学习和强化学习结合起来的深度强化学习方法。研究以在OpenCV平台下搭建的仿真环境的图像作为输入数据,输入至TensorFlow创建的卷积神经网络模型中处理,提取其中的机器人的动作状态信息,结合强化学习的决策能力求出最佳导航策略。仿真实验结果表明：在经过深度强化学习的方法训练后,移动机器人在环境发生了部分场景变化时,依然能够实现随机起点到随机终点的高效准确的导航。     

未知环境下基于虚拟子目标的对立Q学习机器人路径规划

针对Q学习算法在复杂的未知环境下Q值更新速度慢,容易产生维数灾难等问题,提出了一种未知环境下基于虚拟子目标的对立Q学习机器人路径规划算法.该算法根据移动机器人探索过的状态轨迹,建立了2个状态链分别记录状态-动作对和状态-反向动作对,并将每个单链当前状态的Q值,依次反馈影响前一状态的Q值,直到状态链的头端.同时,在局部探测域内通过寻找最优虚拟子目标的方法解决了大规模环境下Q学习容易产生维数灾难的问题.实验结果表明,在复杂的未知环境中,该算法可以有效地加快算法学习的收敛速度,提高学习效率,以较优的路径完成机器人导航任务.     

基于8位单片机的LCD显示设计

液晶显示器(LCD)由于体积小、质量轻、功耗微、寿命长、无电磁辐射等优点,已经逐渐成为各种便携式电子信息产品的理想显示器.在以单片机控制的产品中,液晶显示器的使用更是越来越广.本文结合MOTOROLA公司的MC68HC05SR3单片卡机,并以T6963C点阵液晶显示控制器为例,对用单片机控制LCD的显示机理进行了详细的介绍.     

一种基于新型遗传算法的块运动估计算法

提出了一种基于新型遗传算法的块匹配运动估计算法。该算法把块运动向量作为遗传染色体,经过选择变异等操作,将随机搜索与特定目标搜索相结合,解决了以往快速搜索算法易陷于局部最优的问题,同时该算法中所带的模糊评价函数使得对个体的评价更合理、客观,该算法还将运动矢量空间偏置特性用于初始种群的选取,进一步提高了算法性能。实验结果表明,该算法性能上接近于FSA,速度却接近于TSS。