基于SVM的移动机器人路标识别算法

提出一种基于支持向量机的移动机器人路标识别算法,其利用SVM分类器对大量的交通标志进行识别。该方法对于场景光线强度变化,图像存在形变以及路标存在阴影遮挡和距离较远等情况都具有学习能力与容错性。实验结果表明,基于SVM的移动机器人路标识别分类器在复杂的室外环境下是有效的、具有鲁棒性的。     

基于FPGA＋USB2.0多通道数据采集系统设计

针对传统数据采集系统中主控制器升级慢和传输芯片速率低等弊端,利用FPGA内嵌FIR滤波器抗干扰、现场可编程性、容易升级与更新以及USB接口通用性好、传输速率快的优点,设计了基于FPGA＋USB2.0多通道数据采集系统,能够完成4路最大采样频率150 kHz、精度为12位的数据采集和传输,实现了高精度数据采集。     

AVR嵌入式单片机接口技术与应用

AVR单片机内嵌Flash，置有ADC和模拟比较等电路接口，采用快速存取寄存器文件和快速单指令周期，其程序与数据存储器分开，通过SPI和编程器可对Flash存储器编程，在分析AT90S8515芯片定时／计数器、I／O端口、通用串行口UART、模拟比较器等接口基础上，设计了信号发生器、频率计以及与PC机串行通信接口电路，给出了数字信号发生器原理图和程序流程图，频率计原理简图与程序流程图。     

基于PROFIBUS现场总线的分布式控制系统设计

本文首先分析了混凝土拌和站的生产工艺过程,给出了一种基于现场总线的混凝土拌和站控制系统网络拓扑图.用PROFIBUS总线与双模控制器构成了计算机分布式控制系统.实际运行表明控制系统及方法是有效的.     

复合材料负泊松比格栅结构设计及力学性能评价

对复合材料负泊松比格栅新结构的设计、制备与评价进行了研究,采用有限元方法模拟了负泊松比结构单元在轴压载荷作用下的力学行为,通过热压罐成型制备复合材料负泊松比格栅结构,并评估其成型质量、蒙皮及筋条的力学性能、结构抗轴压性能。数值模拟结果表明,负泊松比格栅结构与正交格栅结构相比,变形形式从马鞍形变为波纹形,横向膨胀量降低,应力分布均匀性提升,筋条-轴线夹角θ=30°时,负泊松比格栅结构达到最优。采用热压罐成型的MT300/603碳纤维/环氧树脂负泊松比格栅试件成型质量良好,蒙皮及筋条的力学性能优异。力学测试结果表明,筋条-轴线夹角θ=30°时,MT300/603负泊松比格栅结构轴压模量为65.92 GPa,轴压失效载荷为64.65 kN。轴压失效模式为筋条节点处的蒙皮-筋条开裂。筋条-轴线夹角θ=30°的MT300/603负泊松比格栅结构抗压强度高于正交格栅结构,且力学行为呈现明显的负泊松比特征,是一种具备优异综合力学性能的新格栅结构,在航天飞行器蒙皮结构等领域具有潜在的应用价值。      

基于CC2530的无线传感器网络监控平台

设计了一种基于ZigBee的低复杂度、低功耗和低成本的无线传感器网络环境监控平台,该平台可动态显示网络拓扑结构。主要由ZigBee无线传感器网络、通信网关和ARM控制台三部分构成。以ARM9作为控制台环境,ZigBee芯片CC2530为核心搭建无线网络,挂载温/湿度传感器、振动传感器及压力传感器等构成完整的环境监测平台。测试结果表明,设计的系统运行稳定,数据采集准确,网络健硕,具有可扩展性。     

基于Overlay-Underlay的功率控制路由算法

对现有混合式认知无线电网络频谱共享模型进行改进, 解决了现有路由算法在干扰与时延处理方面的缺陷, 提出了一种基于Overlay-Underlay频谱共享的路由算法. 该算法以着色图为路由分析模型, 以最短路径和链路状态作为路由指标, 以最小累积干扰为信道分配指标, 优先接入空闲授权信道, 否则利用功率冗余接入, 发展了一种具有功率控制的端到端路径选择和信道分配方法. 仿真研究结果表明了该算法的有效性, 与现有路由算法相比, 提高了网络吞吐量, 降低了丢包率和端到端时延.     

Adhoc网络中多种移动模型的TCP性能分析

传统的TCP是为有线网设计的,研究TCP在Adhoc网络中的性能,是改进TCP以适应Adhoc网络的前提。在移动Adhoc网络中,通过大量仿真实验比较了多个TCP版本在AODV和OLSR下对于不同移动模型的性能表现,包括有效吞吐率、端到端延迟、丢包率等,为改进TCP提供了依据。     

支持服务区分的多智能体Q学习MAC算法

媒体访问控制(MAC)协议负责协调所有认知用户的空闲信道接入服务,是认知 Ad-hoc 网络支持服务质量(QoS)的关键技术之一。在二进制指数退避算法基础上,提出一种支持服务区分的多智能体Q学习MAC算法。实时调整传输概率,使系统信道接入服务达到最优,建立传输概率调节的Markov链模型,导出分组的传输概率与协议参数的关系,给出基于服务区分的信道吞吐率模型,建立基于MAC协议参数学习的多智能体Q学习算法。实验结果表明,该算法能满足高优先级业务的QoS,且吞吐率和时延性能优于IEEE 802.11e EDCA机制。     

基于区域生长的机器人路标识别方法研究

针对移动智能机器人基于单目视觉的路标识别问题,提出了一种基于当前最大聚合中心的区域生长算法.在经RGB视觉模型的实验阈值分割后的图像中,探测若干可能区域,结合外形轮廓特征,判定路标并定位其区域,然后反馈到灰度图,通过图像局部二次分割完成整个路标提取.对多幅自然场景图像进行的实验表明,该方法能够快速有效地从图像中自动定位与提取路标图像.