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1.
函数不变量检测是提高软件质量的一种有效方法.针对检测方法可能带来无效的函数不变量的缺陷,提出一种以抽象解释理论为基础的函数不变量的正确性验证方法.首先将函数不变量转化成多项式关系;其次结合多项式程序与最弱前置条件抽象解释分析多项式关系正确性的判断依据;最后构造多项式关系算法,凭借得到的结果验证函数不变量正确与否.同时通过一个C程序中的函数不变量为例对该验证方法进行说明.  相似文献   
2.
针对机械臂应用环境状况较复杂、不确定条件较多,文中使用基于Markov对策的算法对二维机械臂进行路径规划.二维机械臂路径规划是三维多关节机器人规划的基础.首先根据实际的工作环境设定机械臂的运动范围并选择经常出现的动作组合作为机械臂运动的基本行为集,给出各种情况可能获得的报酬,依据多智能体Q值学习算法更新每个关节的报酬值,反解出对应最大报酬值的动作组合.文中仿真绘制最佳动作组合时的运动轨迹,分别仿真绘制机械臂运动环境中无障碍与放置圆形障碍物时的二维运动轨迹,并确定轨迹的误差  相似文献   
3.
不变量的检测是提高软件质量的一种有效方法.针对传统静态检测方法可能带来无效的不变量、缺失不变量等缺陷,文中提出一种以抽象解释理论为基础的非函数依赖不变量的静态检测方法.首先利用词法语法分析得到抽象语法树,然后将抽象语法树转化成抽象域图,接着对抽象域图进行抽象执行得到程序中可执行的路径,最后依据定义的非函数依赖不变量表现形式对可执行路径分析得到程序中潜在的非函数依赖不变量.同时通过一个 C 程序为例对该方法进行验证说明  相似文献   
4.
针对码垛机器人应用环境状况较复杂、不确定条件较多的问题,使用基于Markov对策的算法对多关节码垛机器人进行路径规划。首先根据实际的工作环境设定机器人的运动范围,并选择经常出现的动作组合作为机器人运动的基本行为集,给出各种情况可能获得的报酬值,依据多智能体Q值学习算法更新每个关节的报酬值,反解出对应最大报酬值的动作组合,选择部分动作组合可以减少各关节之间的协调关系,降低算法的复杂度。仿真绘制出最佳动作组合时的运动轨迹,以及机器人运动环境中无障碍与放置球形障碍物时的三维运动轨迹,并确定轨迹的误差。最后经过实验验证表明,多智能体Q值算法能有效地控制各个关节的协调运动,实际运动的误差在允许的范围内,满足使用要求。  相似文献   
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