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在手势识别的过程中,手势的多样性和复杂程度会对手势识别率造成很大的影响。随着深度学习的快速发展,卷积神经网络在手势识别领域取得了突破性进展。但基于卷积神经网络的方法仍存在收敛速度慢、识别率低等问题,因此手势识别很难取得较好成果。为了解决卷积神经网络在手势识别中存在的收敛速度慢、识别率低问题,提出一种AE-CNN的手势识别算法。实验结果表明,该算法收敛速度快、识别准确率高,并且没有明显增加识别过程的耗时性。 相似文献
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针对存在不确定性且无速度反馈的自由漂浮双臂空间机器人关节轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于状态观测器的模糊滑模控制方法.根据双臂空间机器人完全驱动动力学方程以及运动学方程,建立自由漂浮状态下系统的关节空间动力学方程.利用模糊系统的万能逼近特性对系统不确定部分进行逼近,并设计状态观测器在线估计系统关节运动的角速度信息.以关节角度和观测器获得的关节角速度作为系统状态反馈,在传统滑模控制方法基础上,进一步考虑系统惯性参数未知导致的建模误差,设计模糊滑模控制器,实现了双臂空间机器人系统关节角度的轨迹跟踪控制.数值仿真验证了所提控制方法的有效性. 相似文献
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