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在移动机器人同时定位和地图创建过程中,标准FastSLAM算法(对SLAM因式分解的一种快速算法)通常假设机器人观测值和环境陆标之间的数据关联是已知的(即采用预置陆标)来回避数据关联问题。针对标准FastSLAM算法的这一缺陷,提出了一种适合大尺度未知环境(即数据关联未知)下的基于单个粒子最大似然数据关联和环境否定信息相结合的FastSLAM改进算法。该算法用基于单个粒子最大似然数据关联法保证当前运动噪声对下一步关联数据精度的影响和“失踪”问题的出现,而用环境否定信息法避免错误陆标添加到环境地图中。仿真结果表明,改进的FastSLAM算法解决了大尺度未知环境下的数据关联问题,提高了机器人自身定位和地图创建的精度,可真正实现机器入在大尺度未知环境的自主导航。 相似文献
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粮食存储安全是关系粮食安全的重要因素,稻谷作为我国主要粮食作物其存储安全尤为重要。针对稻谷存储质量检测不方便等缺点,利用径向基神经网络(RBF)根据粮食实际存储的环境因素构建稻谷脂肪酸含量的预测模型。首先为避免数据维度过大使模型精度降低,利用互信息法则(MI)进行环境变量的特征提取,选取温度、湿度等6种影响较大的环境因素;然后根据RBF神经网络参数难以确定的缺点,采用改进的粒子群算法(PSO)进行寻优;同时改变粒子群的学习因子和权重系数的确定方式,使PSO算法在前期全局全面搜索并在后期易于跳出局部最优。通过实际数据进行模型验证,与传统RBF模型和PSO-RBF模型相比,构建的存储环境-存储品质DPSO-RBF预测模型精度提高。 相似文献
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针对传统的尺度均一概率栅格地图表达法在大尺度未知环境下地图创建过程中海量数据存储和相关量计算问题,提出一类基于四叉树的栅格大小自适应地图创建算法.利用四叉树理论,根据地图不同区域环境障碍物密度的变化,自适应调整各区域栅格尺度大小.仿真结果表明,所提出的算法不仅降低了数据存储量,而且栅格量的减少使得相关量计算大大降低,提高了移动机器人地图创建的实时性和地图表达的精度. 相似文献
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结合深度学习理论,将一维卷积神经网络运用于振动信号故障诊断,相较于传统方法,提取特征简单且高效。为进一步优化一维卷积结构,弥补其在信号所有位置的寻找模式,联系周期内的故障特征,提出一种新型DSCNN-GRU网络。该模型融合了深度可分离卷积的轻量快捷,降低了一维卷积结构参数;加入门控机制,可记忆分析故障点的信号特征,联系周期内的信号关系,更好地捕捉信号故障特征,提升对时间序列的敏感性。提出一种跟踪梯度优化Adam算法,解决模型随时间窗振荡问题。通过采集的减速机滚动轴承数据研究表明,该算法平均故障识别率可达94%以上,分类效果明显,泛化能力强。 相似文献
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为了维持某污水处理厂曝气池内溶解氧恒定,采用变频控制技术与PID算法,来满足曝气池内溶解氧的需求。介绍了基于罗克韦尔PLC的风机变频系统的硬件配置和硬件设计,利用罗克韦尔上位机组态软件RSview设计流程控制界面,风机变频系统的软件设计,最后对风机变频系统的节能效果做了分析。 相似文献
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炼油厂污水处理装置pH值模糊控制 总被引:5,自引:1,他引:5
介绍炼油厂污水处理工艺和污水处理控制系统,详细阐述污水处理pH值模糊控制方案,以及如何利用WinCC的全局脚本编辑器,将模糊控制算法嵌入WinCC中,实现对炼油厂污水处理装置pH值的模糊控制,。 相似文献
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文中对具有死区输人特性的一类Hamrnerstein系统提出了网络预测控制方法。此方法借鉴广义预测控制的思想,首先对Hammerstein模型的线性部分,求得中间变量的预测值,并通过对死区求逆得到控制信号的预测值。在被控对象的缓冲区中选取最靠近当前时刻的控制输入预测值作为当前的控制输入,以用来补偿网络诱导时延。实验结果表明,采用了广义预测控制之后,系统的响应速度明显提高。证明广义预测控制可以很好地补偿前向以及反馈通道的诱导时延。 相似文献