基于计算机视觉的轮椅跟随系统设计

为解决老年人口日益增多而看护人员缺乏的问题,设计了一种具有自动跟随功能的智能轮椅系统.该系统通过计算机视觉传感器获取图像信息后,首先利用自适应高斯混合建模的背景减除法完成对目标的检测,再利用基于多特征融合的粒子滤波的TLD(Tracking-Learning-Detection)跟踪算法完成对目标的跟踪,最后结合双目定...     

基于模糊控制的嵌入式智能轮椅控制研究

设计了一种新的智能轮椅,该轮椅的控制器应用了嵌入式技术和模糊控制技术,运用了先进的传感设备,使之能够感知环境信息,具有实时避障功能.时智能轮椅的避障过程进行了仿真,得到比较好的控制效果,并证明用模糊控制策略实现实时避障功能的可行性.     

基于AdaBoost算法的智能轮椅避障研究

随着计算机图像处理能力和技术的发展,视觉传感器在移动机器人导航和障碍物识别中的应用越来越受到重视.将AdaBoost算法用于智能轮椅的障碍物识别,在Visual C++6.0平台下,用AdaBoost算法训练得到用于障碍物检测的强分类器,然后利用该分类器进行检测出目标障碍物,并用模糊神经网络的方法对轮椅的声纳信息,视觉...     

基于双目视觉的电动轮椅行人识别与跟随方法

为了增强电动轮椅的自主能力,提出了一种基于双目视觉的电动轮椅行人识别与跟随方法。首先介绍了智能轮椅系统的结构;其次采用基于深度神经网络的行人骨骼关键点检测方法,通过部署行人属性识别模型实现对跟踪目标的重识别并获取位置;最后结合双目视觉实现对行人在相机坐标系下的局部状态跟踪,让轮椅在复杂多变的场景中完成行人跟随任务。实验结果表明,该方法能够有效地识别和跟随行人,并且在不同环境下具有较好的鲁棒性和实用性,为电动轮椅智能化提供了一种有效的解决方案。     

智能轮椅避障测距控制系统

介绍了一种智能轮椅避障测距系统,给出了多路测距系统的结构和超声波传感器的分布,设计了避障测距与控制程序,并进行了自主避障与相关实验.实验结果表明:系统测量误差小,可以应用于智能轮椅避障系统中.     

基于模糊控制方法的自动地形跟随系统设计

对飞机纵向地形跟随控制系统控制律的设计问题进行了研究。为了消除干扰,提高跟踪效果,首先以飞机的纵向运动状态为研究对象,建立了相应的自动地形跟随控制系统结构模型,再应用模糊控制的方法分别通过控制航迹角和控制法向加速度两种方案设计了飞机纵向地形跟随系统的控制律,同时给出了仿真验证的模型,然后对模型各个输出的特性以及地形跟随的效果进行了仿真验证,仿真结果表明,设计的控制系统得到了良好的地形跟随效果,最后以控制航迹角的系统响应曲线为例,通过与传统的PID控制效果进行对比,说明经过模糊控制的系统具有良好的抗干扰性。     

基于多传感器信息融合的自主跟随定位及避障方法

针对自主跟随机器人在自由空间中对移动目标进行跟随时,由于信号源发射角度小,自主跟随机器人很容易进入信号盲区,并且难以对移动目标进行精确定位、移动姿态确定等问题,提出了一种基于多传感器信息融合的自主跟随定位及避障方法,该方法通过在移动目标上增加多信号源,使自主跟随机器人与移动目标之间建立冗余信道,并通过多传感器信息融合方法,计算出移动目标中心位置及实时移动姿态;设置测距模块,使自主跟随机器人能避开障碍,保持跟随。根据此方法建立了多信号源定位模型和算法,并对该算法进行了实验验证。实验结果表明,该方法能够准确的对移动目标进行定位和移动姿态确定,并且信号盲区小,能有效的避开障碍,保持对移动目标的跟随,具有一定的工程应用价值。     

机械臂循迹避障跟随智能小车

智能小车是一种能够对外界进行逻辑判断、可以进行学习的智能可移动机器人.本文介绍了一款智能小车的基本构造,分析了红外避障、循迹和对人物进行智能跟随的原理和算法,以及利用机械臂进行物体的搬运,并进行了实现.     

智能轮椅室内避障导航及仿真实现

关于智能轮椅路径识别问题,如何采集外界障碍物信息,以及迅速的做出判断是智能轮椅进行室内避障导航的关键.针对轮椅受路面粗超度,轮胎变形,和结构变彤等的影响,整个系统表现为高度的非线性和不确定性.为解决上述问题,提出在智能轮椅中安装超声、红外传感器,利用模糊逻辑算法处理障碍物信息进行室内避障导航.在 Simulink 中建立轮椅运动学模型和创建模糊控制理论的模糊控制器,进行智能轮椅避障导航仿真.仿真结果表明,智能轮椅能有效完成室内避障,到达目的地,获得良好的避障导航效果.将该方案应用到智能轮椅上,将提高轮椅的智能水平,扩大其应用空间.     

基于模糊贝叶斯网络算法的智能轮椅避障

对传统BP神经网络模糊逻辑的智能轮椅避障方法在训练过程中存在的过拟合和避障路径不够优化的问题,提出了一种模糊贝叶斯网络避障算法以降低神经网络的复杂度;该算法利用模糊神经网络对隶属度函数的参数进行自主学习调整,同时为增强神经网络的泛化能力和计算能力,在网络目标函数中加入权衰减项,利用贝叶斯原理优化神经网络的结构和权值;仿真和实机实验表明,该算法在训练结果和避障效果上均优于传统BP神经网络,提高了智能轮椅避障的实时性,优化了避障路径,可满足用户对智能轮椅安全性和舒适性的需求。      

基于最优化方法的地下圆柱目标定位与识别

地下管道、空洞等圆柱形目标的定位和识别是探地雷达走向实用的一个亟待解决的问题.提出了一种在频域运用最大似然估计进行圆柱目标定位和识别的方法.在一阶Born近似下建立了各孔径点处回波信号和目标的位置参数和电磁参数之间的关系,将目标的未知参数估计问题归结为全局搜索-目标函数极值的最优化问题.通过对仿真数据和实测数据的处理,结果显示该方法可以精确估计出目标的位置参数和电磁参数,有效地进行圆柱目标的定位和识别.     

Fuzzy—PID复合控制

介绍自动控制理论的发展历程,阐述由模糊控制和PID控制构成新型智能控制对复杂系统进行效控制的途径,说明了模糊控制器的设计过程。     

Coordinated control of an intelligentwheelchair based on a brain-computer interface and speech recognition

An intelligent wheelchair is devised, which is controlled by a coordinated mechanism based on a brain-computer interface （BCI） and speech recognition. By performing appropriate activities, users can navigate the wheelchair with four steering behaviors （start, stop, turn left, and turn right）. Five healthy subjects participated in an indoor experiment. The results demonstrate the efficiency of the coordinated control mechanism with satisfactory path and time optimality ratios~ and show that speech recognition is a fast and accurate supplement for BCI-based control systems. The proposed intelligent wheelchair is especially suitable for patients suffering from paralysis （especially those with aphasia） who can learn to pronounce only a single sound （e.g.,ah）.     

用继电自整定实现模糊PID智能控制

从提高控制器的智能化水平出发，文中提出了模糊PID自适应控制与继电自整定相结合构成PID双模智能控制器的方法。即用继电自整定法整定出PID控制的初始参数，然后切换到模糊PID自适应控制，完成模糊PID智能控制。将该算法应用于一温控系统中，得到了令人满意的效果。     

一种基于测距的无线传感器网络智能定位算法

提出了一种基于测距的无线传感器网的智能定位算法.建立了RSSI的理论计算模型;通过引入加权因子改进了DV-Distance定位算法(IDV-Distance).实验结果表明:改进后的定位算法提高了定位精度,改善了系统的稳定性.     

模糊控制在烟丝加香控制系统中的应用

本文介绍了烟丝加香模糊控制系统的设计与实现,在分析ＰＩＤ控制和模糊控制特点的基础上,结合烟丝加香的具体情况,提出了采用变增益积分模糊控制器的烟丝加香控制系统设计方案,讨论了智能积分控制对减小稳态误差的问题。     

面向对象的智能模糊综合评价决策支持系统实现方法

模糊综合评价模型在许多领域得到了广泛的应用,但当前绝大多数基于模糊模型的综合评价系统的设计往往缺少实用性、灵活性、通用性,智能化程度较低。文章以决策支持系统的理论方法为基础,综合运用系统工程、人工智能、模糊集理论等技术,探讨了智能模糊综合评价决策支持系统(IFCEDSS)的结构设计及其实现方法,以弥补上述缺陷。     

Design and optimization of fuzzy controllers based on the operator's knowledge

Industrial processes are normally operated by skilled humans who have cumulative and logical information about the systems. Fuzzy control has been investigated for many applications. Intelligent control approaches based on fuzzy logic might be able to include human thinking. This article describes a modeling approach based upon an operator's knowledge without a mathematical model of the system and optimization of the controller. The test system applied was constructed to send a ball into the goal position using wind from two DC motors in a predefined path. A vision camera to mimic human eyes detects the ball's position. The system used in this experiment was difficult to model by mathematical methods, and could not easily be controlled by conventional methods. The controller is designed based on the input-output data as well as experimental knowledge obtained by trials, and optimized under predefined performance criteria. This work was presented, in part, at the Sixth International Symposium on Artifical Life and Robotics, Tokyo, Japan, January 15–17, 2001     

基于改进自适应粒子群算法的目标定位方法

针对现有目标定位求解算法推导复杂和自适应粒子群算法仍存在收敛速度慢、计算量大的缺点,提出了一种基于速度自适应和变异自适应融合的改进粒子群算法。该算法在速度自适应粒子群算法的基础上,优化选择粒子,并根据种群适应度方差值进行自适应变异,增强算法快速收敛的能力。仿真结果表明该方法能有效地提高目标定位精度,在随机噪声干扰方差为。.5的条件下,定位均方误差不超过1. 5m,且收敛速度增快,计算量减小。     

基于CAN总线的智能温室控制系统

本文介绍了智能温室控制系统的基本原理和软硬件构成,针对温湿度变化规律和控制要求,采用模糊控制技术,基本实现了温湿度的平滑控制.建立的温室智能控制系统具有布线简单、系统控制器稳定、数据传输可靠性高等特点.