振弦式传感器及测量模块广泛应用于水电工程、岩土工程等工程的安全自动监测系统中，本文针对振弦式测量模块的电源功耗、通信组网方式、激振及测量等方面进行了研究，设计出一种基于 Z igBee 无线通信技术的低功耗、高精度、多通道的振弦式测量模块
标签： 无线测量模块
上传时间： 2022-02-01
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神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
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嵌入式智能机器人平台研究摘 要：针对传统工业机器人采用的封闭式结构的局限性，在WindowsCE．NET系统基础上，通过剪裁定制 ，去 除冗余的功能，搭建嵌入式智能机器人平台．该智能机器人系统具有移动机器人需要的主要感知模块，并有丰富的 运动控制接口及驱动模块．同时 ，设计了多传感器数据融合 、轨迹规划、运动控制、无线网络通信 、图形人机界面等智 能机器人的测试软件和应用模块．该智能机器人平台具有模块化、易扩展、可移植、可定制、硬件体积小、功耗低、实 时性强、可靠性高等优点． 关键词：智能机器人平台；WindowsCE．NET；实时控制；自主机器人；双目视觉；语音识别引言(Introduction) 随着计算机技术 的快 速发展 ，机器 人技术也得 到了飞速发展．然而 ，现有机器人系统在硬件 和软件 开发方面虽然已经趋于成熟，但依然存在一些问题． 它们的硬件多是专用的，软件系统也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系统…．这些机器人系统 主要 存在以下一些缺点 ： (1)系统的实时性差．机器人控制系统是一个实 时性要求非常高的控制系统，作为一般桌面应用的 Windows和 Linux操作系统很难达到高实时性的要 求． ． (2)开放性 以及扩展性差．常见的机器人控制系 统存在的一个 问题就是 系统 的冗余大、开放性扩展 基金项 目：国家 自然科学基金 资助项 目(60475036) 收稿 日期 ：2005—05—16 性差，系统适用于特定的应用 ，不便于在硬件和软件 上进行扩展和剪裁． (3)软件的独立性差．软件结构及其逻辑结构依 赖于处理器硬件 ，难以在不同的系统 间移植． (4)缺少友好的人机交互界面． 2 系统概述(System description) 为促进当前智能机器人研究和应用，迫切需要 开发“具有开放式结构 的、模块化 、标准化 的嵌 入式 智能机器人平台”．这种智能机器人平台具
上传时间： 2022-02-12
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基于ROK101007型蓝牙模块和TMS320C54x型DSP的家用医疗保健智能机器人设计摘要：未来社会将会越来越重视 医疗保健服务 ，提 出一种新型智能机 器人 ，就其在数字化 家庭医疗 保健方面的应用进行模型设计 ，并将蓝牙技术应用在智能机器人与医疗仪器和控制 PC的通信 中。 关 键 词 ：数字化家庭 ；智能机器人 ；侍感器；蓝牙技术；医疗保健 ；ROKl0l007；TMS320C54x 中 图分 类号 ：R197．39 文献标 识码 ：A 文章编 号 ：1006—6977(2006)02—0数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元 。 所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部网络提供覆盖 整个家庭的智能化服务 ，包括数据通信、家庭娱乐 和 信息家电控制功能。 数字化家庭设计 的一项主要内容是通信功能的 实现 ，包括家庭 与外界的通信及家庭 内部相关设施 之间的通信。从现在的发展来看，外部的通信主要 通过宽带接入 Internet，而家庭 内部的通信，笔者采 用 目前 比较具有竞争力的蓝牙 (Bluetooth)无线接入 技术。 传统的数字化家庭采用 PC进行总体控制 ，缺 乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备 多种外部传感器的智能机器人 ，将此智能机器人视 作家庭成员，通过它实现对数字化家庭的控制。 本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健 方面的应用进行模型设计 ，在智能机器人与医疗仪 器和控制 PC的通信采用蓝牙技术 。整个系统 的成 本较低 ，功能较为全面，扩展应用非常广阔，具有极 大的市场潜力。 2 智能机器 人的总体设计 2．1 智能机器人的多传感器 系统 机器人智能技术 中最为重要 的相关领域是机器 人 的多感觉系统和多传感信息 的集成与融合【l1，统 称为智能系统的硬件和软件部分 。视觉 、听觉、力觉、 触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信 息融合使用 ，可使机器人完成实时图像传输、语音识 别 、景物辨别、定位 、自动避障、目标物探测等重要功 能；给机器人加上相关的医疗模块(CCD、CAMERA、 立体麦克风 、图像采集卡等 )和专用医疗传感器部 件 ，再加上 医疗专家系统就可以实现医疗保健和远 程 医疗监护功能。智能机器人的多传感器系统框图 如 图 1
上传时间： 2022-02-15
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5G移动通信网络关键技术综述.pdf陈 婧，韩远兵，徐 川 (重庆邮电大学未来网络研究中心 重庆 400065) 摘 要: 为适应未来海量移动数据的爆炸式增长，加快新业务新应用的开发，第五代移动通信( fifth generation mo- bile communication network，5G) 网络应运而生。目前，国内外已经逐渐明确了 5G 的愿景和需求，如何将现有技术和 多种潜在的新技术进行融合以实现 5G 网络成为下一步的研究与发展重点。面向未来 5G 的技术发展，介绍 5G 的 概念、应用场景以及终端用户对 5G 的相关需求; 然后，重点阐述 5G 在无线网络方面具有发展前景的 10 大关键技 术，包括: 超密集异构网络、自组织网络、D2D( device-to-device) 通信、M2M( machine-to-machine) 通信、软件定义无线 网络、
上传时间： 2022-02-25
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智能家居体验馆建设方案.pdf智能家居体验馆建设方案 一、前言 1．背景 随着科技的不断发展，高校教学的不断改进，目前高校实验教学方面，不再像以往 那样，只需要实验箱，实验平台等实验设备，而是需要与实际体验场馆配合使用，开展 教学，本系统采用了智能家居系统采用了物联网技术、嵌入式技术、Zigbee 技术、自 动控制、网络通讯、无线通讯、视频处理等多项先进技术，将各种家居智能化功能轻松 的融合成一个整体，是家居智能化的完整解决方案，将使您正真享受到高科技为我们带 来的舒适、惬意、时尚的现代化数字生活。 智境系统、定位系统、照明控制系统、中央控制系统、远程控制系统。本方案以应 用技术最全面、学能家居体验馆系统涵盖八大子系统：家电控制系统、安防系统、门禁 系统、家居环境系统、定位系统、照明控制系统、中央控制系统、远程控制系统。本方 案以应用技术最全面、学习开发最方便、操作最简单、体验效果最舒适为设计目标，在 提供全方位功能的前提下，为老师、同学提供最全面的技术支持。 2．智能家居体验馆定位 伴随物联网技术风靡全球的热潮，我公司采用物联网技术、嵌入式技术、无线传输 技术、传感器技术等当前热门技术，研发出智能家居实训平台，并推出智能家居体验馆 与智能家居实训平台结合使用的实施方案。致力于改变高校人才培养现状，帮助高校完 善培养计划。 3．高等学校人才培养现状 近几年，随着全球计算机技术的高速发展，电子、传感器、工控、通讯、网络、生 物科学快速发展，并且以人工智能为代表呈现出多学科交叉应用趋势。为了适应科学技 术的高速发展，为了提高产品竞争力，企业对毕业生的要求越来越高，但是毕业生的实 践经验远远不能满足企业的要求。造成教育与企业需求脱节的主要原因有： 第一，企业不仅需要毕业生具有较深的理论修要，更青睐具有综合实践经验、有较
标签： 智能家居
上传时间： 2022-03-11
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这是一本关于wifi 无线通信技术的权威书，里面详解的说明物理层，MAC 层，交互，加密与解密，是学习wifi技术的最好的书。 可以多看多次 理解更好。
上传时间： 2022-03-24
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针对电子产品中锂电池供电时间有限、各种手机有线充电接头不兼容等问题,提出一种基于STM32的智能多手机无线充电器设计方案。该充电器以STM32F407单片机为控制核心,由电流传感器、压力传感器、发射和接收线圈、WiFi模块、蜂鸣器等多种元器件组成。另外,通过手机APP与WiFi模块连接的方式,实现智能远程控制充电设备数量和监管手机充电过程。该充电器可嵌入桌面,使用方便、灵活,并且通过电流和压力传感器进行检测,具有过充过流保护和降低待机功耗的功能。
上传时间： 2022-03-26
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单片机属于一种微控制器,在很多领域都有广泛的应用。根据地震前兆水温观测的实际工作需要,设计了一种基于单片机的温度采集与无线传输系统,系统控制内核为STC89C52,结合DS18B20单线数字温度传感器,对温度数据进行采集和传输,并通过LLED数码管实时显示。无线传输系统方面,选择ZigBee无线通讯模块,能够实现单片机和上位机PC端数据的有效传输。
上传时间： 2022-03-28
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人工神经网络提供了一种普遍且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数反向传播算法，使用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由输入-输出对组成的训练集合人工神经网络对于训练数据中的错误健壮性很好人工神经网络已被成功应用到很多领域，例如视觉场景分析，语音识别，机器人控制神经网络学习对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强的方法对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效的学习方法反向传摇成功例子，学习识别手写字符，学习识别口语，学习识别人脸生物学动机ANN受到生物学的启发，生物的学习系统是由相互连接的神经元组成的异常复杂的网络。ANN由一系列简单的单元相互密集连接构成的，其中每一个单元有一定数量的实值输入，并产生单一的实数值输出人脑的构成，大约有1011个神经元，平均每一个与其他104个相连神经元的活性通常被通向其他神经元的连接激活或抑制最快的神经元转换时间比计算机慢很多，然而人脑能够以惊人的速度做出复杂度惊人的决策很多人推测，生物神经系统的信息处理能力一定得益于对分布在大量神经元上的信息表示的高度并行处理
上传时间： 2022-04-08
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