基于视觉信息的移动机器人自主导航位置跟踪方法

机器人实时位置节点与预设导航轨迹样点存在较大偏差,会导致导航系统无法准确跟踪机器人运动行为。为了解决上述问题,设计基于视觉信息的移动机器人自主导航位置跟踪方法。基于视觉信息模型提取并连接导航点,以便对导航视觉信息实施保存。针对机器人自主导航运动行为进行逆解运算,并根据同步位置跟踪器建模条件。计算跟踪误差,完成基于视觉信息的移动机器人自主导航位置跟踪方法的设计。实验结果表明,该方法可将实时位置节点与预设导航轨迹样点间的坐标偏差控制在1%之内,不会因偏离问题而使导航系统无法准确跟踪机器人运动行为。

基于5G的绿色宽带通信研究与实现

为了解决5G移动网络中能耗、用户移动性和移交(HO)问题,在研究了异构网络模型、功耗模型、用户及基站连接规则、用户移动模型及切换策略基础上,设计了一个双层异构网络模型。此外,为解决基站切换时可能导致负载不平衡和基站的收益降低等问题,提出了一个适用于HetNets的自适应负载平衡切换算。该算法允许用户在基站的估计负载超过一定阈值时进行自适应切换,从而平衡了基站间的负载,减少了网络中产生的干扰量。通过仿真分析,所提出的方法在在“开—关切换”情况下的平均基站数少于传统切换算法,在5 m/s的速度下的性能高达40%左右。