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1.
在人机共融环境中,移动机器人自主移动必须解决可通行区域感知与自身定位的问题。因此提出了一种基于行人行为学习的机器人同时定位与可通行区域制图算法。该算法首先基于行人行为学习的方式对非结构化道路环境中的可通行区域进行采样,并使用区域生长算法得到连通的可通行区域。在定位与制图过程中,将视觉SLAM技术与检测到的行人信息和可通行区域信息结合起来,在匹配过程中剔除动态行人身上的特征点,并通过恒速率模型+DLT算法和贪心搜索+DLT算法结合的方式提升匹配的速度和鲁棒性,在Bundle Adjustment优化过程中针对不同特征点给予不同的权重以进一步提升精度,并在构建的环境点云地图中增量式添加所检测到的可通行区域信息。试验表明在复杂的非结构道路环境中,该算法可以在移动机器人平台上同时实现准确的自定位和包含可通行区域的环境地图。  相似文献   
2.
邢志伟  李奔 《机床与液压》2015,43(5):130-133
利用有限元分析软件ANSYS Workbench对机床进行了静力学分析,初步了解了机床的变形情况。根据变形情况,利用动力学分析软件ADAMS对易变形及振动构件柔性化建立了刚柔耦合虚拟样机。在虚拟样机中对焊枪的平动、加减速、高速运动等不同的运动形式进行了仿真,研究分析了滑枕和丝杠的变形和振动情况,对刚性模型和刚柔耦合模型圆弧轨迹进行了对比。结果表明,刚柔耦合虚拟样机能够更真实精确地进行运动学、动力学分析,对机床的设计、改进和误差补偿有重要意义。  相似文献   
3.
本文介绍的DisplayPort像素分析卡提出了一种新型、完备的DP信号检测方法,它可以检测出信号传输过程中出现的像素错误并锁定其错误位置。根据设计系统功能给出了硬件电路和主控程序的主要实现。对主控程序进行了Modelsim仿真,对硬件电路实现了实际板上调试。实际结果说明该系统硬件电路设计良好,主控程序实现了预期的系统功能。  相似文献   
4.
针对现有优化算法仅从最短路径或最小滑行时间的角度出发,忽略了航空公司满意度和滑行道负载率对滑行道调度影响的问题,提出了基于背压路由的离港滑行路径优化算法.算法首先将离港滑行路径优化问题等价转化为网络拓扑结构中的路由搜索问题,然后利用背压路由算法求解具有最大航空满意度和最小滑行道负载率的滑行路径.对国内某枢纽机场实际运行数据的仿真结果表明,运用该算法获得的滑行路径在保证跑道及滑行道效用的同时,能够有效减少飞机滑行时间,改善机场拥塞问题,缓解机场容量与需求的矛盾,提高机场运行效率,为离港航班滑行路径优化提供了新的研究思路.  相似文献   
5.
高庆吉  洪炳熔  邢志伟  牛国臣 《电子学报》2005,33(12):2183-2186
为实现移动机器人在多目标动态环境下导航与控制,提出了有限状态机和粗糙集理论相结合的单PT(Pan-Tilt)视觉系统监控策略.首先定义了目标方位信息可信度估计模型及基于动态优先级的目标选定方法.然后确定了每个目标监控的有限状态机模型,并依据粗糙集理论对目标监控决策表进行了约简,引入了非值约简描述方法,得到了最小规则集.在多目标环境下的移动机器人实验,验证了所提出方法的有效性.  相似文献   
6.
某型发动机可调进气口叶片(IGV)的工作原理及控制过程,建立对应的控制系统模型,经过仿真测试,所建模型具有较好的稳定性,能较好地实现对IGV角度的调节,以改善压气机的工作特性。最后,基于此模型,在不同情况下,通过系统仿真,分析IGV的角度对压气机的工作特性曲线的影响。  相似文献   
7.
通过分析汽车起重机发生倾覆应满足的条件,建立简化模型,进行了倾覆自动报警及安全锁定装置的设计与计算.  相似文献   
8.
针对方面级情感分析方法准确率难以达到实用效果的问题,设计一种融合注意力机制并同时考虑句子句法结构和语料库共现信息的A-LSGCN模型,以便提高预测句子中特定属性情感极性的准确率;首先,联合多头注意力机制和词汇-句法图卷积,对属性的记忆向量和历史上下文内存向量进行叠加与更新,从而获得目标属性词及其上下文之间的关系;其次,为减少冗余对分类干扰,并充分学习通用语法知识,采用句法依存图神经网络提取句法结构信息,直接匹配属性及其情感表达,经网络分类计算最终得到特定属性对应的情感极性;最后在多个SemEval数据集上进行对比试验,其中Laptop14 数据集的MF1分数和准确率分别提升了1.1%、5.5%。  相似文献   
9.
目前传统软件开发流程由于开发周期长、代码编写工作量大、测试复杂等问题,已经难以应对复杂的航空机载软件需求,因此需要探索更为高效的软件开发方法.本文探究了SCADE工具在直升机机电管理软件开发上的应用,并选取典型模块-燃油功能模块,进行了需求分析、建模、仿真、代码自动生成及代码测试,表明了应用SCADE开发方法的优越性,...  相似文献   
10.
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