基于势场栅格法的移动机器人避障路径规划

针对传统人工势场法应用于移动机器人避障路径规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型,通过在障碍物的斥力势场函数中增加最小安全距离,同时考虑机器人与目标点的相对距离,成功地解决了障碍物附近目标不可达(Good Nonreachable with Obstacles Nearby GNRON)的问题。此外,针对传统人工势场法的局部极小点和障碍物附近目标不可达同时存在的问题,提出了以改进人工势场法为主,栅格法为辅的方案来实施避障,使得机器人能够尽快地脱离局部极小并成功地绕过障碍物到达目标点。采用栅格法对改进人工势场法做辅助决策,弥补了改进人工势场法的不足,使机器人能够顺利到达势场的全局最小点,提高了避障路径规划的安全性和可达性。论文利用Matlab进行了算法仿真,结果证明了所提方法的正确性和有效性。

基于NCC的改进立体匹配算法

在双目立体视觉系统中,图像匹配是关键步骤之一。在众多匹配算法中,归一化互相关(NCC)算法由于具有精度高、鲁棒性强等优点得到广泛应用,但其计算量大、运算速度较慢,使其难以在线应用。为此,本文提出一种改进的NCC立体匹配算法,通过引入积分图像和平方积分图像,将矩形窗口区域像素求和运算转化为四个像素点值的简单相加减,同时剔除基准图像中无法匹配区域以减小搜索范围,使计算复杂度得到简化,计算量大为降低。实验证明,改进后的NCC算法在保证匹配质量的基础上,执行速度得到显著提高,利于在线应用。

图像分割技术的发展

图像分割是图像处理中的一项关键技术 ,也是一经典难题 ,从发展至今仍没有找到一个通用的方法 ,也没有制定出判断分割算法好坏的通过标准 .本文对图像分割方法中的域值分割方法、边缘检测方法和区域提取方法等作了一概述 ,并介绍了一些近年来出现的各种新方法和对分割评价标准的研究情况 .最后 。

控制系统仿真课的双语教学

双语教学是逐步实现"使用英语等外语进行公共课和专业课教学"的有效过渡手段,也是使学生的外语学习学以致用的关键一步。针对高校实施双语教学存在的主要问题进行了分析,提出了解决问题的途径和方法。结合《控制系统仿真》课程双语教学的实践,提出了自编英文教材、采用CAI教学、开通网上学习平台、讲课与自动演示结合等各种具体做法。通过对学生调查数据的分析,发现学生大部分都能认可该课程教学,取得了较好的教学效果。

基于DPCM的渐进图像压缩和编码格式

提出了一种基于DPCM的从有损到无损的渐进图像压缩和编码格式。算法分为两个阶段。第一个阶段采用基于马尔可夫模型预测的DPCM算法得到低分辨率的近似图像;第二个阶段对量化误差进行渐进传输,使图像被渐进地完善。它通过对量化误差实施小波变换,根据量化误差的局部频率特性,用简单的规则把小波变换后的系数进行分组,最终使得渐进图像传输成为可能。实验结果表明,由于使用了马尔可夫模型和小波变换,可以更快的得到细节丰富的图像。

大林算法与Smith预估法在温度控制中的优效研究

工业中有很多具有纯滞后的被控对象，为了改善纯滞后对系统带来的不良影响，将大林算法和Smith预估法用于此类系统中，且以炉温控制系统为例，详细地介绍了两种算法的工作原理、数学模型及仿真结果。并将其与PID算法进行了讨论，结果表明，大林算法比其它两种算法具有更好的控制效果。

大林算法与Smith预估法在温度控制中的优效研究

工业中有很多具有纯滞后性的被控对象 ,为了改善纯滞后对系统带来的不良影响 ,将大林算法和Smith预估法用于此类系统中 ,且以炉温控制系统为例 ,详细地介绍了两种算法的工作原理、数学模型及仿真结果 ,并将其与PID算法进行了讨论 .结果表明 。

基于小波变换的奇异性检测在信号分析中的应用

为了找到美元图像4个边缘的宽度,首先对图像进行长、宽方向的投影。投影信号中的突变最激烈的点就是边缘的起始处和终止处,将小波变换检测信号的奇异性理论应用于这种突变点的检测中。详细地分析了如何选择合适的小波基以及如何选择合适的尺度来进行突变点的定位方法。

装配式保温复合墙板自动生产线设计

针对装配式保温复合墙板工业生产的实际需求,结合其生产工艺特点和流程,设计了一条自动生产线。该生产线通过采用西门子SP7 PLC和OPC软件以及传感器、变频器等硬件系统,解决了从混料泵送、砂浆铺设、轨道输送、网布铺设、钢筋安装、压板、移位、脱模、清洗、喷油到正位等各个环节的自动控制和状态监控,并通过以太网实现了数据通讯和单元工序的总体联动,有效提高了产品质量和生产效率。

线性回归与Hough变换在计算图像倾斜角度中的应用

对矩形图像识别之前,通常需要对其进行倾斜角度的矫正,本文给出了矫正的两种方法:线性回归法和Hough变换法,并详细介绍了这两种方法的原理、算法步骤、实现过程、仿真结果及各自的优缺点,并将其用于工程实践中,取得了很好的效果.

自动控制原理教学中的关联教学实例

《自动控制原理》是电气信息类专业的核心专业基础课,其理论性和抽象性特点决定了本门课程的难度。为了有效提高该课程的教学效果,引入了关联教学方法,并以典型二阶系统时域分析与参数根轨迹之间的关联教学为例,说明了此教学方法在该课程中的具体运用。教学效果表明,该方法的采用不但开拓了学生的思路,而且使学生较好掌握了课程各部分内容之间的本质联系和核心思想,取得了良好的教学效果。

改进的WTLMS算法在主动噪声控制上应用

小波变换域LMS(WTLMS)算法比LMS算法收敛速度更快。主要把WTLMS算法应用到了主动噪声控制(ANC)系统中,改进了系统的自适应性能。仿真结果表明,WTLMS算法在IIR滤波器模型参数辨识上也是有效的,且输入的噪声信号频率成分越复杂,WTLMS算法比LMS算法收敛的速度越快。又分析了WTLMS算法结构上的冗余。提出了如何去除结构上冗余的方法,因此也提高了计算速度。此外,还研究了如何把整个系统从非因果系统变换成因果系统。

基于CPLD的LCD控制器的设计

介绍了一种使用CPLD芯片设计LCD控制器的方法 .用一片CPLD芯片就完成了全部的译码、时序控制、显示控制等功能 ,这样CPU和LCD之间就可能直接用一个CPLD芯片连接了 ,无需再加入其它的接口器件 .对系统的硬件及软件都给出了较详细的说明 ,并用可编程逻辑器件MAX70 0

基于改进K-均值聚类的纸币冠字号图像分割算法

针对传统彩色图像分割方法的局限性,提出了基于HSI色彩空间和改进K-均值聚类的图像分割方法,通过将彩色图像分解成三个相互独立的H、S、I分量,利用各个分量特点及其直方图确定聚类类别和初始聚类中心,在高饱和度区和低饱和度区分别聚类,并将聚类结果合并取交集,从而分割出目标区域。将该方法用于纸币冠字号码图像分割,经仿真验证,结果不受噪声和局部边缘变化的影响,分割效果得到明显提升,为后续冠字号准确识别提供了良好的基础。

卷积神经网络发展

卷积神经网络作为深度学习的重要代表算法之一,被应用到人脸识别、行为识别、字符识别和图像处理等多个领域,推动着人工智能的快速发展。本文在分析整理大量文献后,总结了卷积神经网络的发展阶段,介绍了卷积神经网络的基本结构和关键技术,选取LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等几种具有代表性的网络进行分析对比,并指出各个网络的应用场景和优缺点,最后提出卷积神经网络未来的研究发展方向。

基于图像技术的EAN-13条码识别系统设计

条形码技术作为一种数据采集和自动识别技术应用非常广泛。为了更好地满足应用场景的自动化功能需求,利用图像处理相关技术,对EAN-13条形码识别的相关算法进行了研究。首先,针对采集到的条形码图像进行图像预处理,包括图像灰度化、基于Hough变换的图像倾角矫正、目标分割和图像滤波;然后根据条形码编码的既定规则,采用平均值法和校验码验证法对条形码进行译码;最后,利用MATLAB仿真软件,设计了一个条形码识别系统。通过实验验证,所设计的系统识别率可以达到99%以上,取得了很好的效果。

快递包裹智能分拣主控系统设计

针对快递物流自动化需求,提出了一种以ARM为核心处理器的快递包裹智能分拣主控系统的设计方案。主控系统采用软硬结合的方式,硬件系统以ARM最小系统电路、相机外部触发电路、串口通信电路、CAN总线接口电路和载货小车ID采样电路为主要组成部分;在软件程序设计上,通过外部中断和系统中断完成载货小车ID采样、识别以及发送前入队准备,并完成相机触发控制,根据改编的iCAN协议,完成与分拣模块的通信,利用串口实现与PC机的通信。实际测试结果表明,该系统能够高效地实现快递包裹按码段分拣。

基于OBE-CDIO的本科生“双创”能力培养途径探索

随着创新驱动时代的到来,社会对创新、创业型人才的需求急剧上升。大学作为培养人才的主阵地,肩负着培养“双创”型人才的使命。虽然在国家政策的积极引导和激励下,本科生“双创”教育取得了大量成果,但仍然存在诸多问题。该文基于先进的OBE-CDIO(成果导向教育—实践导向型工程教育)教育理念,探讨了本科生“双创”能力培养的实现途径,主要从本科生“双创”能力培养课程体系设计、课程群组的教学方案设计、多元化的“双创”实践平台构建、师资队伍建设、质量保障机制等方面进行了详细论述,为高校“双创”教育改革提供了方法和借鉴。

基于改进遗传算法的智能组卷系统设计

针对大学课程考核及题库建设需求,设计并实现了一种基于改进遗传算法的智能组卷系统。系统采用Word文档保存试题的内容和答案;在组卷策略上采用了改进遗传算法,详细设计了组卷问题的染色体结构、适应度函数和遗传操作等,克服了传统随机组卷方法存在的局限性,科学合理地解决了智能组卷问题。通过测试后发现,本智能组卷系统可操作性强、组卷效率高,可以显著提高组卷的质量,完全能够满足课程考核的实际需求。

一类线性互联大系统的关联稳定性判定

动态图可以描述互联大系统的拓扑结构。动态图的增广矩阵包含了动态图的所有结构信息。引入动态图增广矩阵的相关理论,结合M-矩阵理论知识,提出了一类线性互联大系统的关联稳定性的判定方法。利用Lyapunov函数及Lyapunov梯度函数,推导出一个判定矩阵H,通过判定矩阵H是否对角占优和是否为M-矩阵,判定线性互联大系统的关联稳定性。算例表明,判定矩阵的参数计算简单,容易获取,有利于判定线性互联大系统的关联稳定性。