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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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
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上传时间： 2022-03-11
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智能家居设计八大经典电路设计八大经典电路智能硬件设计九个实用设计制作（附原理图、源代码、视频） 什么叫智能硬件？就如每个人心中都有一个佛一样，没有一个标准的定义。我说通过技 术可以替代劳动力的就叫智能硬件；他说智能硬件只是基础，需要软件的支撑，整个系统才 能算作是智能；度娘说通过软硬件结合的方式，对传统的设备进行改造，进而让其拥有智能 化的功能。给大家总结了电路城上原创的一些可以认为是智能硬件的几个制作设计，看过这 些设计之后，你对只能硬件的定义是否更加清晰了呢？ 1、瑞萨电子——智能家居解决方案 瑞萨虽然是鬼子的产品，但不得不说，他们有些东西还是值得我们学习的。就说这套智能家 居的方案设计吧，它就很全面，包含了家居的所有方案，连微型的电量计模块都没放过。设 计方案、电路图，源代码也全都公布，忍不住要点个赞。 2、多功能智能宿舍改造，看的我也是醉了 前几天看新闻，几个小女生把宿舍改造成 hello Kitty 风格的，这算什么呢？看看这位同学 改造的智能宿舍，估计前面几个小女生该自惭形秽了！语音控制日光灯、电视机、空调、窗 帘自动开关，并且可以通过无线或蓝牙进行控制。最重要的一点是这套系统基于 51 单片机 的，一是性价比高，二是简单容易上手。 3、CHDS01 手持设备开发平台 先来普及什么是 CHDS01？CHDS01=最小系统开发板+12864 液晶屏+定制键盘+定制外壳 +内置电池。加入 ID 卡读卡模块就可以实现 ID 卡读取操作，并可以进行深度开发设计出 ID 卡。发卡及管理设备。另外可以用于实现温度湿度等数据采集，超声波测距，故障检测器， 设备控制器等等。
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上传时间： 2022-03-11
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关于PWM脉冲宽度调制与智能小车PWM直流电机调速的单片机实验，非常适合有一定基础的学习者学习，可以提高自己的能力，大家可以多交流哈
上传时间： 2022-05-23
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经济的发展与技术的进步带动着人们更加渴望高品质的生活质量，作为当今产业大热门的智能家居逐渐成为市场关注的焦点，很多科技公司纷纷开发出自己的产品。不过由于浮夸的宣传，不合理的定位和高昂的价格，导致了消费者纷纷对智能家居产品望而却步，行业呈现出叫好不叫卖的现象。鉴于此种情况，本文定位于智能家居中低端产业，开发设计出一款简单实用、价格低廉的智能家居控制网关系统，目的是在于让普通人也可以享受科技发展的成果。 该网关系统综合了电子技术、计算机技术、通信技术等多种技术，从硬件和软件两个方面对控制网关进行深入研究，最终实现对家居环境远程监测的目的。 在硬件方面，该控制网关系统采用以单片机为硬件控制平台，以供电模块、时钟模块、EEPROM模块等众多外围电路模块为辅助，结合ZigBee与WiFi无线通讯技术，完成对智能家居网关系统的搭建工作。该网关系统的单片机采用功能强大、价格低廉基于ARM32位CortexTM-M3的STM32F103RCT6，它主要负责对家居环境的任务调度，智能控制;ZigBee部分采用主芯片为CC2530的无线通信模块，该模块主要包括两个部分:协调器和终端节点，终端节点除了通信部分，还包括温湿度传感器、光线传感器、烟感传感器等部分，它负责完成对数据的采集、打包和发送工作，协调器则负责把终端节点发送的数据进行重新打包然后通过串口传送给主控模块;WiFi部分采用的是价格低廉、功能实用的ESP8266WiFi通信模块，该模块有三种工作模式:STA、AP和STA/AP，使得WiFi部分兼具连接热点和发送热点两种功能，该模块负责智能家居控制单元和外界通信的工作，它通过串口和控制单元通信，然后通过WiFi网络发送接收信息。 在软件方面，控制网关采用以Keil和IAR为开发环境，以uC/OS-Ⅱ操作系统为程序运行环境，结合C语言及少量汇编语言，共同完成系统的软件控制工作。Keil和IAR作为开发环境可以进行程序检测、烧录等辅助工作，大大减轻了工作量;uC/OS-Ⅱ操作系统短小精炼、功能强大的特点，使得硬件资源可以更加合理的利用，有助于节约成本，同时也让控制网关系统可以实时多任务执行，增强了系统功能;此外充分合理利用了网络库函数资源，大大节约了学习与开发进度。...
上传时间： 2022-05-30
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MATLAB深度学习简介深度学习是机器学习的一个类型，该类型的模型直接从图像、文本或声音中学 习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络 中的层数 — 层数越多，网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层， 而深度网络可能有几百层。下面只是深度学习发挥作用的几个例子:• 无人驾驶汽车在接近人行横道线时减速。• ATM 拒收假钞。• 智能手机应用程序即时翻译国外路标。深度学习特别适合鉴别应用场景，比如人脸辨识、 文本翻译、语音识别以及高级驾驶辅助系统(包括 车道分类和交通标志识别)。简言之，精确。先进的工具和技术极大改进了深度学习算法，达到了 很高的水平，在图像分类上能够超越人类，能打败世界最优秀的围棋 选手，还能实现语音控制助理功能，如 Amazon Echo® 和 Google Home，可用来查找和下载您喜欢的新歌。如果您刚接触深度学习，快速而轻松的入门方法是使用现有网络， 比如 AlexNet，用一百多万张图像训练好的 CNN。AlexNet 最常用于 图像分类。它可将图像划分为 1000 个不同的类别，包括键盘、鼠标、 铅笔和其他办公设备，以及各个品种的狗、猫、马和其他动物。
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上传时间： 2022-06-10
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神经网络是机器学习的重要分支，是智能计算的一个主流研究方向，长期受到众多科学家的关注和研究，它植根于很多学科，结合了数学、统计学、物理学、计算机科学和工程学.已经发现，它能够解决一些传统意义上很难解决的问题，也为一些问题的解决提供了全新的想法.在传统的研究成果中，有很多表达数据的统计模型，但大都是比较简单或浅层的模型，在复杂数据的学习上通常不能获得好的学习效果.深度神经网络采用的则是一种深度、复杂的结构，具有更加强大的学习能力，目前深度神经网络已经在图像识别、语音识别等应用上取得了显著的成功.这使得这项技术受到了学术界和工业界的广泛重视，正在为机器学习领域带来一个全新的研究浪潮.
标签： 深度神经网络
上传时间： 2022-06-19
上传用户：shjgzh
这个教程是之前《手把手教你做智能小车》教程的补充版，之前的教程并没有提供openwt路由器制作wifi视频小车的过程，这里来给大家介绍下，如何去实现一个 wifi智能小车。事实上这个教程也是个人学习 openwrt基础知识的一个学习笔记，并不是深入但是我相信能帮助初学者或是想做视频小车的朋友。1，刷机刷机的过程是你进行后续过程的一个门槛，如果担心刷坏路由器而一直在这个门槛外徘徊，那么你只能停留在这里了。只有你熟悉掌握了这个过程，才能在出现问题后岿然不动了。下面介绍网线刷机 openwrt的过程，以703n为例，步骤是作者实际操作截图，真实刷机。1，切换本地IP进入本机的网络管理中去修改本机的 IP属性如下图，为了方便切换IF地址给大家推荐一个 IPWhiz的IP切换软件，很好用的。2.连接网线登陆路由器用网线将路由器和电脑连接起来，打开浏览器在浏览器的地址栏输入：192.168.1，并回车。浏览器将返回下面的界面，这个路由已刷过个人修改编译的openwrt，方法一样。
标签： openwrt
上传时间： 2022-06-22
上传用户：trh505
二十一世纪的今天科技与经济迅速发展，人们的生活节奏变得越来越快，生活水平越来越高，对于生活的品味和质量的要求也更高。人们不再满足于只能提供简单计时功能的时钟，希望在能保证计时精确的基础上能多添加一些其他功能，诸如日历、定时等。本文主要介绍了以STM32F103VCT6开发板为核心部件来设计的一款万年历，以其内部的RTC时钟模块作为时钟，用TFTLCD液晶显示器作为显示模块，时钟电路能准确提供24小时制时间、平年闰年的判断以及定时。采用Kei1uvision4进行编写调试程序，以神州二号嵌入式技术开发板为硬件平台进行设计，最终实现在显示屏上显示时间、日期、以及进行定时等功能。以基于STM32的智能万年历作为设计的课题，因为它有很好的开放性和可发挥性，不仅考察了对单片机的掌握能力而且强调了对单片机扩展的应用。另外液晶显示的万年历已经越来越流行，特别适合在家庭居室、办公室、大厅、会议室、车站和广场等地方使用，它具有显示清晰直观、走时准确、可以进行夜视等功能，并且还可以扩展出其它多种功能。所以，电子万年历作为设计课题很有价值。经过两周的课程设计，我们完成了按键和触摸两种方式对万年历的控制，实现了基本的万年历功能和闹钟功能。本次课程设计让我对万年历有了深刻理解，更让我对stm32有了更进一步的学习。关键词：STM32F103VCT6；最小应用系统；万年历
上传时间： 2022-06-24
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在中国的智能交通系统体系框架发表以后，不少读者反映体系框架是一本很厚的报告，有大量的表格和图，很难理解它的概念和意义，也很难应用，本书就是为解决这个问题而编写的。本书是智能交通系统体系框架方面的一本入门书，其主要的目的是为管理人员和工程技术人员了解什么是智能交通系统（或智能运输系统）的体系框架、它是如何产生的、为什么要研究它以及它有什么用和怎么用。作者在论述过程中充分注意了智能交通系统及其体系框架的自然形成过程，从人的自然思维过程出发解释和分析了体系框架的形成、主要内容和方法以及应用方法。各章即有联系又各自独立，读者既可以顺序阅读，也可以单独阅读其中的某一章。通过本书的阅读，读者除了可以学习有关体系框架的有关知识外，还可以深入了解智能交通系统的产生背景、实质和发展方向，因此本书也是智能交通系统的一本入门的书。但需要注意的是，本书不是全面介绍中国的智能交通系统体系框架，希望全面了解的读者可以参考人民交通出版社2003年1月出版的《中国智能运输系统体系框架》。本书有关介绍中国智能运输系统体系框架的部分内容由齐彤岩执笔，有关电子收费的内容由蔡华执笔，其余由王笑京执笔。在本书的撰写过程中，黎明同志协助做了许多工作，帮助校对了全稿，张可博士提供了他最新的研究成果，在此一并表示感谢。
标签： 智能交通系统
上传时间： 2022-07-05
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