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71.
基于XML的可编程机器人传感器接口模块的设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对机器人感知系统的应用需求,提出一种基于ARM和嵌入式操作系统μC/OS-II的通用实时数据采集接口模块用于神经元节点的实现.采用XML(可扩展标记语言)描述接口模块的电子表单信息,结合IAP(在应用编程)方法实现通用模块的定制化,使之适应不同的应用需求.  相似文献   
72.
通过分析石油化工装置中影响压力管道焊接质量的重要因素,从焊接工艺评定与焊接工艺、焊接材料、焊工培训、施焊过程、焊后检验、焊缝返修等六方面进行了论述,提出了保证焊接质量应采取的工艺措施,对提高压力管道焊接质量具有指导作用。  相似文献   
73.
煤矿安全生产是矿山工作重中之重。矿井生产过程中顶板、水、火、瓦斯、冲击地压等灾害威胁着井下工人的生命安全。把计算机技术引入到煤矿安全生产管理中,能够在煤矿发生矿井灾难时快速反应,及时有效地了解灾难发生情况,便于救援工作的有效组织及快速展开。文章提出了井下人员定位的计算机监控系统,具有重要的应用价值。  相似文献   
74.
将卤鸭残留的辅料干燥、磨粉后再配以牛油、辣椒、豆瓣酱、豆豉等制成一种卤鸭味火锅底料.经研究得出,最佳火锅底料配料比是辣椒:牛油:卤鸭底料1∶3∶2.86.自制火锅底料进行酸价和过氧化值测定,得出火锅底料中酸价和过氧化值在正常范围,可以放心食用.  相似文献   
75.
在分析比较当前同类机器系统研究进展的基础上,介绍了ROBOAM-I系统的功能和设计原理,详细分析了机器人手臂部分的结构和力测试功能的实现。  相似文献   
76.
为解决分段弱正交匹配追踪算法在测量过程中难以获得高精度重构信号的问题,首先对以高斯矩阵为测量矩阵的传统SWOMP算法进行了分析,指出问题的关键在于高斯矩阵列相干性过大会影响残差信号的匹配过程,从而导致部分信号丢失,使重构精度下降;然后,根据分析提出了一种基于部分哈达玛矩阵的分段弱正交匹配追踪(PH-SWOMP)算法,其中部分哈达玛矩阵根据偶数行抽取原则进行构造,可以显著降低测量矩阵的互相关性;最后,通过与传统SWOMP算法的图像重构对比仿真实验对PH-SWOMP算法性能进行了验证,其中传统SWOMP算法分别选取高斯矩阵、托普利兹矩阵等4种矩阵作为测量矩阵.仿真结果表明,在相同条件下,相比于传统SWOMP算法, PH-SWOMP算法信噪比最大提高了53.95%,相应的重构时间缩短了15.41%,具有更小的恢复残差以及更高的信号重构成功率.  相似文献   
77.
在传统分段式数据流聚类算法中,在线部分中的微簇阈值半径T取值不精确以及离线部分对微聚类的处理相对简单,导致了聚类质量不高.针对这一缺点,在现有动态滑动窗口模型基础上,提出了一种针对离线部分处理的基于人工蜂群优化的数据流聚类算法.该算法包括两部分:(1)在线部分根据数据在窗口内停留的时间长短来动态调整窗口的大小和改进微簇阈值半径T的取值,逐步得到微簇集.(2)离线部分利用改进的蜂群算法不断动态调整来求出最优聚类结果.实验结果证明,本文算法不但有较高的聚类质量,而且有较好的延展性和稳定性.  相似文献   
78.
针对传统车联网平台在处理海量数据时存在吞吐量小, 实时性差的问题, 设计了一种基于大数据流处理技术的实时分析系统. 系统分为数据采集、 数据转发、实时分析、数据存储和可视化展示5层. 为了满足系统高并发接入以及实时性的需求, 引入Storm实时计算系统进行数据的实时分析. 同时, 利用Kafka消息队列的异步通信机制将各层之间解耦, 采用Hbase进行海量数据存储, 从而提高车联网非机构化数据存储效率. 另外, 针对访问数据库开销大的问题, 采用Redis缓存策略, 进一步提高查询效率. 实验证明, 较传统的多线程处理平台, 该系统具有低延迟, 高吞吐, 可拓展等特点, 能够满足车联网大数据流处理要求.  相似文献   
79.
基于CAN 总线的机器人脚力传感器的设计及其应用􀀂   总被引:4,自引:0,他引:4  
ZMP控制理论已广泛应用于双足步行机器人的步态规划中,行走过程中的实际ZMP轨迹,是通过安装在脚部的两个多维脚力传感器获取的力/力矩信息计算得到.文章提出并设计了一种基于CAN总线接口的双足步行机器人集成化脚力传感器,给出了其硬件组成及软件设计,并详细论述了双足步行机器人行走过程中实际ZMP轨迹的计算方法.  相似文献   
80.
以参薯粉、藜麦粉和低筋小麦粉为原料,以最大剪切力和感官评分为指标,考察了参薯粉、藜麦粉、木糖醇、油脂、奶粉添加量对参薯藜麦无糖酥性饼干品质的影响,在单因素实验基础上进行正交试验对饼干工艺配方进行优化,并对微生物、理化、营养指标及体外消化特性进行研究.结果表明,参薯藜麦无糖饼干的最佳配方:以混合粉(低筋小麦粉、藜麦粉和参...  相似文献   
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