基于小脑模型神经网络控制的步速跟随智能膝上假肢

目的:研究一种能够跟随健康腿步速控制的新型智能膝上假肢(Intelligent above knee prosthesis,IAKP)的控制机制及其实现方法。方法:首先对国内外IAKP的研究现状及控制机制进行分析,提出了一种新的利用健康腿信号控制假肢步态的方法,设计了基于小脑模型神经网络(Cerebellar model articulation controller,CMAC)控制器的微电脑膝关节系统及相应的实验装置。结果:步态跟随IAKP的控制可通过基于CMAC的PD监督控制实现步速跟随,并配合基于规则的专家控制来识别行走模式。这种控制方法具有动态记忆和快速随动控制能力,可实现假肢对健康腿步速的实时跟踪。结论:基于CMAC控制的IAKP可对健康腿步态进行快速识别与跟踪,为进一步研制健康腿步态跟随控制新型IAKP提供了理论与实验基础。

饱和状态下单向绿波协调方法研究

城市干道绿波协调控制是提高城市干道通行能力、降低停车延误的重要方法。但在道路流量趋于饱和状态时,双向绿波协调控制效果不明显,笔者结合饱和交通状态的交通流特征,针对存在潮汐车流提出一种单向绿波设计方法,并以宁波北仑长江路为例进行了实证分析,验证了该方法的有效性。

基于GN算法的城市路网区域划分方法研究

城市道路交通网络区域划分是实现区域交通控制与交通诱导的前提和基础,正确的交通区域划分能显著提高城市区域交通控制与诱导效率。将城市道路交通网络抽象为以路段行程时间为权值的复杂网络结构,采用分裂算法中的GN算法,提出道路交通网络模块度函数实现路网区域划分;并根据复杂网络中强社团与弱社区的概念提出道路交通网络中强连接区域与弱连接区域定义对划分结果进行评价;同时与无权道路交通网络区域划分结果进行对比评价。结果表明:该城市路网区域划分方法划分结果合理。

电子信息技术在智能交通信号控制系统中的运用研究

当前电子信息技术的发展水平已经达到了一定的高度,并且在智能交通信号的控制系统之中应用的频率非常高,对于系统的稳定运行起到了保障作用。本文主要针对智能交通信号控制系统与信息技术之间的关系进行研究,希望能够推动智能交通信号控制系统运行水平的提升,从而为广大群众的日常出行提供便利。

城市交通运输物流市场运行机制研究

进入新时代以后,电子商务行业在互联网技术的飞快发展下进入了发展的新阶段,不仅改进了城市交通系统,推动了物流的现代化发展。本文基于现阶段城市交通系统及其运行机制进行深入研究,希望能给城市交通带来积极的促进作用。

城市主干道交通运行状态自动判别系统设计

传统的自动判别系统很容易受到噪声干扰和信号干扰,判别效果受到很大影响。为了解决这一问题,设计了一种新的城市主干道交通运行状态自动判别系统,对系统的硬件和软件部分进行设计。硬件部分主要设计了数据采集器、数据处理器、数据判别器、数据显示器和集成线路,软件共分为数据采集、数据准备、数据转换、状态判断、数据显示五个过程。通过与传统系统对比实验,验证了设计系统的工作效率,所设计系统能够很好地过滤掉噪声信号和干扰信号,精准地判别出城市主干道交通运行状态。