基于BP神经网络的连续动作识别在清淤设备中的应用

在清淤作业中清淤设备的工作状况和能耗等级与设备所完成的动作密切相关,为评估清淤设备的这些参数,将核心的连续作业动作准确地从总作业过程中识别出来是重要的手段之一。将多个三维混合传感器分别安装于机械臂的各主要部分上,采集大量清淤作业时机械臂的运动数据,并建立挖斗型机械臂的模型。通过对数据进行分析,提出一种用于动作分割的复合特征。在完成动作分割的基础上,通过分析分割出的时间间隔内的连续动作,提出一种位移特征,并采用数据作为特征参数的BP(Back Propagation)神经网络进行动作判定。经过对试验数据验证,该方法的对于挖-移-卸这一连续动作的识别率达到98. 5%。

基于ARM的嵌入式教学实验系统的设计与实现

设计了一种适用于高校教学的基于ARM的嵌入式实验系统,它以LPC2142为核心,配备了通信、安全保护、人机对话、A/D转换等模块,可完成UART-RS232实验、IIC实验、SPI实验和A/D模拟量采集实验.