基于遗传算法的公路纵断面优化设计方法

纵断面优化设计是公路优化设计中一个重要的组成部分 ,遗传算法是一种高效的全局寻优算法。本文介绍了用遗传算法实现纵断面优化设计的具体方法步骤 ,并编制出了计算机应用程序。经输入公路原始数据进行实例计算 ,取得了令人满意的结果 。

机器人三维图形仿真系统中运动学方程建模方法的改进

机器人运动学方程的建模是三维图形仿真系统中的重要问题．本文提出了一种结合机器人形体．建模来建立机器人运动学方程新方法，并从机器人的图形示教和运动学求逆诸方面对这一方法的优越性进行了论述．

多路开关变位信号智能采集系统的设计

多路开关变位信号智能采集系统的设计阎保定，郭跟成ＤｅｓｉｇｎｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｌｌｅｃｔＳｙｓｔｅｍｆｏｒＶａｒｉａｂｌｅＤｅｆｌｅｃｔｉｏｎＳｉｇｎａｌｂｙＭｕｌｔｉｗａｙＳｗｉｔｃｈ￥ＹａｎＢａｏｄｉｎｇ；ＧｕｏＧｅｎｃｈｅｎｇ在许多...

一种基于仿生学原理的复杂彩色目标辨识方法

根据仿生学原理,以生命科学对人类视觉系统的研究成果为基础,提出了一种满足目标辨识四要素(形状、颜色、大小、知识)原则的辨识复杂彩色目标的影射-特征-知识方法。此方法充分考虑了四要素对目标辨识过程的影响,实验证明了其有良好的准确性和速度优势。

卡尔曼滤波在跟踪运动目标上的应用

在多关节机器人跟踪运动目标过程中,图像处理的主要内容包括图像的识别和目标轨迹的判定,需要在整个视觉空间进行搜索和匹配。这是一个典型的全局搜索问题,耗时较长、实时性较差,难以实现运动目标的快速跟踪。针对多关节机器人跟踪运动目标过程中存在的彩色图像数据量大、处理时间长,从而影响实时性的问题,采用线性卡尔曼滤波将全局搜索转化为局部搜索,减少搜索空间、加快匹配速度。通过实验可知,匹配时间由原来的157 ms降低到20 ms。实验结果证明了该方法的有效性。

遗传算法在SCARA机器人最优路径规划中的应用

SCARA型装配机器人的全局路径规划是一种典型的机器人路径规划问题。本文分析了此问题自身的特性,将其转化为TSP问题,采用遗传算法优化了选择、交叉、变异等遗传算法操作及其相关参数,获得了一种性能良好的全局路径规划算法。仿真与实验表明,此算法可以在较短时间内求得最优解或准最优解。

基于FPGA的神经网络硬件可重构实现

针对软件实现神经网络速度慢的缺点,介绍了一种神经网络在FPGA上可重构实现的设计方法。设计中依据成熟的BP算法公式,以一个三层的BP网络为例,利用Verilog HDL硬件语言自顶向下设计各个模块,使网络训练时将前向模块、误差反传模块和相应的控制模块同时配置到FPGA中进行网络训练;而当训练好的网络正常工作时,只在FPGA中配置前向模块和相应的控制模块就可以高速运行该神经网络。实验结果表明,该系统结构能极大地提高BP网络的学习速度。

动态规划法在公路纵断面优化设计中的应用

动态规划法是运筹学中的一种常用的优化算法 ,可以用来求解约束条件下的函数极值问题。本文介绍利用动态规划法优化公路纵断面的基本原理及方法步骤 ,并编程进行了实例计算。结果表明 ,在初始纵断面的基础上用动态规划法进一步优化 。

基于FPGA的快速浮点除法器IP核的实现

利用Altera的QuartusⅡ软件开发平台在FPGA上实现了快速浮点除法器IP核的设计。该IP核的算法采用存储运算过程中的一些乘积项,有效地减少了除法运算过程中的移位操作,提高了浮点除法的运算速度及算法的效率。同时,基于FPGA的浮点除法器IP核具有很好的可移植性和复用性,适合应用到各种嵌入式和通用处理器中,从而提高复杂数字系统的设计效率,具有广泛的推广应用价值。

基于影射·特征·知识的辨识复杂彩色目标的方法

以生命科学对人类视觉系统的长期研究成果为出发点,提出目标辨识四要素原则。并以此为基础,结合该领域前辈们研究的经验教训,努力在彩色机器视觉领域开拓一条新的思路,提出了一种满足目标辨识四要素原则的基于影射·特征·知识的辨识复杂彩色目标的方法。实验证明了该方法的正确性。

基于ActiveX和ISAPI应用的B/S模式机器人远程控制

以开发一个基于Web的机器人遥操作系统为例,结合近年网络技术和VisualC++的新发展,提出了一种利用VC++的ActiveX技术和ISAPI应用相结合,实现Brower/Server模式机器人遥操作控制的方案,论述了它与以往的Java实现方案的各自特点,并对其中的数据通信、实时视频传输等进行了讨论。

基于遗传算法的多关节焊接机器人轨迹规划

在给定的多关节焊接机器人焊接点中插入点,对这些点的坐标统一进行十进制编码,应用遗传算法进行轨迹规划,寻找三维空间下的最优轨迹。通过仿真,验证了该算法的可行性。与传统的优化方法相比,具有较强的鲁棒性。

卡尔曼滤波在视觉伺服机器人控制中的应用

在基于视觉伺服的机器人控制中,准确跟踪动态目标的关键在于快速准确地完成连续图像中的目标辨识。本文在基于特征差异的彩色目标识别方法的基础上,应用卡尔曼滤波算法对运动目标位置进行预测,在预测的局部范围内搜索匹配目标,将全局搜索改变为局部搜索,大大减少了图像处理数据量,提高了机器人快速跟踪运动目标的实时性。

基因植入遗传算法在焊接机器人序列规划中的应用

针对经典遗传算法的缺陷,在贪婪遗传算法的基础上引入了基因植入操作,此算法称为"基因植入贪婪遗传算法",并应用到多关节机器人多点焊接的全局序列规划中。实现了在不增加种群规模、不增加运算量的条件下增大搜索范围、改善收敛效果的目的。提高了收敛速度,减少了陷入局部收敛的可能性,仿真和实验结果充分证明了基因植入贪婪遗传算法的有效性和优越性。

基于改进SSDA的彩色目标识别方法

提出了基于改进SSDA算法的机器人视觉彩色目标识别方法,利用颜色分量的权重系数对SSDA算法进行了改进,同时,在图像特征提取时引入目标的形状和大小信息。实验表明,这些措施有效地减少了运算量,提高了目标识别的准确性,具有较好的实时性和鲁棒性。

宽带双周期性BST电容加载共面波导移相器

提出了一种双周期性BST电容加载共面波导传输线的移相器结构。基于这种结构设计制作的铁电薄膜移相器较好地解决了整个电路的阻抗匹配问题，其反射损耗的波纹在较宽的工作频带内趋于同一幅度．在沉积有钛酸锶钡（BST）薄膜的氧化镁基片上设计并制作了一个宽带双周期性BST又指电容力口载共面波导移相器，测试结果显示该移相器的反射损耗在0-15GHz内保持在-15dB，其中在14．5GHz处，在30V的外加偏压下其移相能力可达35°。

网络机器人控制系统图像摄入的新方法

摄像机—图像采集卡方法是网络机器人控制系统图像摄入的经典方式。然而,这种方法存在着成本偏高、应用不灵活等的弊端。本文基于TWAIN技术规范提出了一种新的独立USB摄像头方法,该方法在VC++环境下实现驱动通用数字图像设备USB摄像头,与经典方法相比,本方法在应用于诸如基于网络的遥操作机器人控制系统中实现了低成本、应用灵活。

发酵过程的监控与管理的集散型控制系统

提出采用二级计算机控制实现发酵过程的监控与管理 ,具体介绍了系统的主要功能、硬件配置。

基于FPGA的PID神经元网络控制器设计

本文介绍了一种将PID控制规律与神经元网络相结合的方法,即PID神经元网络,之后采用硬件语言进行描述的方法将其在FPGA中实现。采用modelsim 6.0对其进行仿真验证并在Quartus II 6.0平台上进行综合,最终形成一个被灵活调用的IP核。同时,基于FPGA所实现的IP核具有很好的可移植性和复用性,适合应用到各种智能控制系统中,从而提高控制系统的实时性,具有广泛的推广应用价值。

多点焊接机器人最优运动规划策略与算法研究

利用遗传算法寻找多点焊接机器人的最优运动规划的方法。第一步应用遗传算法对多点焊接工业机器人进行全局路径最优规划,确定机器人操作手终端遍历所有目标点的最短路径;然后在相邻目标点之间应用遗传算法进行关节空间的轨迹规划,寻找时间最短的最优轨迹。实验结果表明缩短了运行时间,提高了机器人的工作效率,可见方法的可行性和先进性。