群机器人区域覆盖算法高阶逻辑建模与验证

区域覆盖算法广泛用于群机器人解决资源勘查、目标搜救、地形测绘等问题.目前,对区域覆盖算法的研究主要是用传统计算机仿真和数值计算方法对算法模型进行测试,然而,软件系统缺陷可能会使测试结果出现偏差,导致任务失败.因此,本文采用定理证明的形式化方法,基于交互定理证明器HOL-Light中集合库、实分析库等定理证明库,实现了群...     

面向对象数据库的关键技术和实现

面向对象数据库作为第三代数据库,具有前两代数据库无法比拟的优点,满足复杂数据结构和海量存储需要,是新型数据库如多媒体数据库﹑空间数据库﹑演绎数据库﹑工程数据库的实现基础。本文作为综述的第2部分,介绍面向对象数据库其余4种关键技术:事务管理﹑版本管理﹑安全建模﹑索引,阐述其原理并评论其优缺点,最后讲述面向对象数据库的两种实现方法,预测其发展前景。     

经验公式发现系统(FDD)中对误差的改进

在研究科学和解决工程应用问题时,经常需要根据两个变量的实验数据,找出这两个变量之间的关系.使用传统的数据拟合技术所求得的近似公式大多表示为代数多项式,系数由最小二乘法原理建立正规方程组求出.但这种传统拟合方法存在一个"病态问题",即系数行列式元素微小变化引起解的显著变化的问题.为了解决这个问题,采用基于人工智能的机器发现和数值计算的曲线拟合相结合的经验公式发现技术,并对经验公式发现系统中的误差评判方法提出了改进算法,提高了公式发现系统的可用性.     

基于UKF的GPS/DR组合导航非线性状态估计

GPS／DR组合导航系统是一个非线性系统,以往采用的扩展卡尔曼滤波算法EKF使得函数的整体特性被局部特性所代替,加上噪声的存在使系统的性能进一步下降。为了获得更好的状态估计性能,用无迹卡尔曼滤波算法UKF（Unscente dKalman Filter）实现组合导航系统的非线性状态估计,避免了EKF方法的线性化近似过程,提高了算法的收敛速度和载体的定位精度。仿真结果表明：在非线性状态估计中,UKF滤波方法优于EKF滤波方法。     

单点GPS定位误差建模研究

对单点GPS定位误差进行时间序列分析,将定位误差拟合成十阶AR模型.AR(10)模型的零极点分析结果表明模型的动态特性由一对主导极点决定,得到单点GPS定位误差的二阶马尔可夫模型.有效提高定位精度.模型阶次的降低,减少了定位解算的复杂度和计算量.提高了系统的实时性.仿真结果显示:将GPS定位误差拟合成二阶马尔可夫过程是合理的.     

SpaceWire总线冗余备份优化方法

在现场可编程门阵列(FPGA)资源有限的情况下,提出一种基于FPGA的SpaceWire总线冗余备份优化方法。采用调整内部功能子模块可靠度的方法,实现整个系统的备份优化,提高系统可靠性。根据失效率λ计算节点内各功能子模块的可靠度。基于评分分配法,计算每个子模块所应达到的可靠度指标。同时从数学角度,基于线性规划理论寻找冗余备份优化问题最优解。仿真实验结果表明,该方法能够在满足可靠度要求的前提下节约FPGA的片上资源。     

基于ARM-μCLinux的嵌入式系统实验研究

在嵌入式系统教学实验中，建立了基于32位ARM构架的微处理器和μCLinux操作系统实验平台，分析了平台的软硬件构成，并结合课程进行了一系列试验，对实验内容和效果进行了对比分析，提出了一些可扩展的综合型、设计型和创新型实验方案，以适应不同层次的学生需要     

基于DSP的疲劳驾驶实时监测系统研究

较为理想的非接触式检测眼睛疲劳程度的方法是通过摄像技术获取眼部的动态图像，利用累积差分帧和Hough变换等实时图像处理技术来检测、跟踪眼睛，分析眼睛的状态和提取眼睛的特征参数，在一定的时间内连续统计眼睛的闭合时间，计算出PERCLOS值来判断疲劳程度并采取相应的措施。把眼睛检测及跟踪算法移植到专用DSP上，最终开发出疲劳驾驶的嵌入式实时监测系统。实验结果表明，本系统的算法简单、快速、鲁棒性强。     

穿刺机器人运动安全性的形式化分析与建模

混成系统是实时嵌入式系统的重要子类,其行为中存在连续变化和离散跳转混杂的情况,使得混成系统行为复杂,安全性难以掌握。近年来,混成系统在医疗环境中得到越来越广泛的应用。其中,医疗机器人的穿刺运动控制系统呈现高度复杂的混成性,如果机器人在穿刺过程中失控将导致不可挽回的严重后果。因此穿刺机器人运动行为的安全性设计成为了亟需解决的问题。首先根据穿刺机器人的运动学设计,将机器人的复杂运动分解。然后基于微分动态逻辑理论从混成系统的角度出发对穿刺机器人的运动控制系统进行了形式化建模与分析,并使用证明工具KeYmaera归纳出微分不变式,获得了控制模型的参数约束。最后提出了针对机器人运动到某一靶目标区域这类运动学问题的一般性验证模型。     

CAN网络层次化动态调度策略设计与实现

CAN总线是一种基于消息的事件触发通信服务,主要应用于汽车、机器人等实时通信系统.CAN总线上有多个节点互相独立工作,当多个节点访问总线时出现消息碰撞,由于CAN总线采用按位仲裁算法决定节点访问总线的优先级,导致低优先级节点访问失败,而高优先级节点继续传输消息,这种方式导致低优先级节点饥饿现象而丢失消息,因此CAN总线调度算法随之被提出.目前调度策略已从静态发展到动态,但是随着节点的增多,系统维护和调度难度增加,单条总线调度策略难以维持系统性能需要.因此本文考虑将系统中的节点挂载到多条CAN总线上构成CAN网络,针对CAN网络提出了一种层次化的动态调度算法,将节点优先级仲裁分为：单条总线本地优先级仲裁和系统全局优先级仲裁,确定系统优先级最高的节点,使其进行数据传输.利用MATLAB中的Stateflow工具,建立分层动态调度模型,依据CAN总线数据传输机制和仲裁机制,设计实现了节点模块、总线模块、函数模块等,在总线模块实现了两级调度.实验结果表明,本算法在增加了节点总数目的基础上,满足高优先级节点传输且避免了低优先级节点的饿死现象.