搜索结果: 76-90 共查到“控制科学与技术 神经网络”相关记录116条 . 查询时间(0.265 秒)
基于神经网络的手势识别
虚拟现实 手模型 手势识别 神经网络
2008/7/18
本文在对手结构和关节运动作了深入分析的基础上，
建立了对其施加约束的手模型．根据所定义的约束及运动类型，建立了适合于手势合成的手
数据结构．并采用神经网络理论进行手势识别，取得了较好的效果．
基于神经网络的自治水下机器人广义预测控制
自治水下机器人 神经网络 广义预测控制
2008/7/18
针对自治式水下机器人高度非线性和时变性的特点，提出了一种基于神经网络的水下机器人广义预测控制策略．利用改进型Elman网络作为多步预测模型，在对网络学习算法进行改进的基础上，实现了Elman网络的在线学习，并提出了用于求解神经广义预测控制律的灵敏度公式．进行了具有神经网络在线学习功能和不具有在线学习功能的水下机器人的速度控制实验，并就预测控制效果进行了对比分析．实验结果表明，具有自适应学习功能的水...
基于神经网络的自主车辆导航路径计算
Hopfield神经网络 最短路问题 路径导航系统 自主车辆
2008/7/18
本文提出一种基于Hopfield神经网络的自主车辆的最短路径计算的新方法，具有计
算速度快、不需要改变神经网络结构的内部参数便能实时调整算法来适应网络边的费用及其
图的拓扑关系的改变的特点．适用于城市交通线路上自主车辆的智能导航系统．
基于主元神经网络的非结构化道路跟踪
主元神经网络 粒子滤波器 自主陆地车辆 非结构化道路跟踪
2008/7/18
在概率的框架内，基于主元神经网络，提出了一种新的蒙特卡罗道路跟踪技术，用于自主陆地车辆在非结构化道路上的导航．使用直线道路模型表示道路边缘，并对其状态利用二阶自回归模型进行预测；在HSV彩色空间将颜色信息和局部空间特征相结合，利用主元神经网络提取主成分；根据道路边缘窗的统计特性，利用粒子滤波器进行道路状态的估计．实验结果表明，该方法能够鲁棒地进行非结构化道路跟踪．
基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制
BP神经网络 多个及多层避障控制 椭圆轨迹
2008/7/17
利用人工神经网络中的二级BP网，模拟智能机器人的两控制参数(左、右轮速）间的
函数关系，实现避障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制，并且通过调整椭圆长、短轴大小，能
实现多个及多层障碍物的避障控制．该方法的突出特点是方法简单、算法容易实现，使机器
人完成多个及多层避障动作时，不滞后于动态环境里其它机器人（障碍物）位置的变化．在
仿真实验中，取得了理想的效果．
基于神经网络PID控制的柔性微机器人系统
微机器人 BP神经网络 PID 建模
2008/7/17
根据尺蠖蠕动的原理,研制了一种三自由度微型机器人内窥镜诊疗系统；该机器人由空气压橡胶驱动器驱动，通过两个气囊钳位．建立了机器人的动态模型．基于BP神经网络PID控制策略，设计了电—气脉宽调制伺服系统控制机器人的移动．用系统输出的预测值来代替实测值，计算权系数的修正量，实时改变控制参数以提高控制效果．软件仿真和实验结果都证实该方法弥补了传统PID控制方法的不足，显著改善了系统的静动态特性，是一种理想...
基于神经网络的机器人操作手IKP精确求解
机器人操作手 逆运动学问题（IKP） 神经网络 误差补偿
2008/7/17
结合位置正解模型，利用BP网络求解了机器人逆运动学问题（IKP）．为提高求解
结果精度，采用迭代计算进行误差补偿，计算结果表明，该法迭代次数少，计算精度高且计
算速度接近机器人实时控制的要求．
基于神经网络的冗余度TT-VGT机器人的运动学求解
变几何桁架机器人 BP神经网络 影响系数 位姿反解
2008/7/17
应用BP神经网络对冗余度TT-VGT机器人的位姿正解进行训练学习，进而求解机器人
的位姿反解问题．根据网络模型求得机器人的一、二阶影响系数，应用神经网络求解雅可比
矩阵的伪逆．并对七重四面体的变几何桁架机器人进行了仿真计算．
基于神经网络的时延预测算法研究
时延 预测 线性神经网络 径向基函数神经网络
2008/7/17
网络控制系统由于时延的存在,其稳定性通常难以保证,一般要求控制器能够准确预知系统的时延
值.网络形式的不同..时延的变化具有规律性或无序性.针对网络时延变化的不同情况,提出了利用线性神经网络和
RBF径向基函数网络技术对时延进行预测.通过对二者预测仿真结果的对比分析,得出了其各自进行时延预测的
适用条件.
基于图像局部奇异值向量和BP神经网络分类器的道路导航方法
图像模式识别 局部奇异值向量 BP神经网络分类器 道路导航
2008/7/17
提出以道路图像矩阵的局部奇异值向量作为特征输入,以BP神经网络作为分类器的道路导航方法.首先将图像分割成若干子图像,然后分别对子图像进行奇异值分解,提取子图像的代数特征向量.子图像的特征奇异值组成整个图像的局部奇异值向量,作为分类器的输入.再利用BP神经网络分类器对道路图像进行训练及识别.实验中处理了三类道路图像(偏左、偏右、正确方向),每类用20 幅图像作为训练样本,30幅用作测试.结果表明,这...
神经网络α阶逆系统控制方法在机器人解耦控制中的应用
机器人 神经网络 逆系统 多变量解耦
2008/7/16
本文利用神经网络α阶逆系统线性化解耦能力，将严重耦合的多自由度机械手
解耦成多个二阶积分子系统，进一步采用线性系统设计方法对已解耦系统设计闭环控制器，
成功地实现了位置快速跟踪．该控制方法不需要知道机器人系统的精确数学模型，并且结构
简单，易于工程实现．
遥控作业器是实现未知或危险环境中作业的有力手段．由于遥控机械手大多工作在不确定的环境中，操作者难以预先知道环境目标的动力学特性，在机械手和环境发生力的交互过程中，需要考虑机械手和环境碰撞时的强非线性对控制回路的影响，因此对机械手和环境碰撞的实时感知和识别是非常重要的．本文利用接近觉传感器测量机械手顶端与环境物体的距离，提出了基于主动时延神经网络的遥控作业器的感知和控制方法．仿真实验表明了该方法的有...
小波神经网络在两足步行机器人爬斜坡中的应用
两足步行机器人 小波神经网络 无导师强化学习
2008/7/15
针对传统的神经网络中神经元模型在结构和信息存
储能力上存在的不足，本文提出了一种基于广义小波基函数网络的神经元集聚模型．这种小
波神经网络不仅收敛速度快，非线性逼近能力更好,而且具有内部结构变尺度、自适应调整
和广义信息存储等智能化特点,更符合生物原型的实际情况．静态学习和准动态学习仿真实
验证明这种神经网络结构的有效性．
一种改进的神经网络道路跟踪方法
智能车 神经网络 道路跟踪
2008/7/15
ALVINN是目前世界上性能最好的基于神经网络的智能车道路跟踪系统，但由于其道路
跟踪摄像机是固定不变的，导致在转弯时可能丢失道路信息，从而使其性能下降，甚至不能
完成这一任务．本文提出一种道路跟踪方法，使得在学习过程中和自主道路跟踪状态下，都
能有效地控制道路跟踪摄像机的方位角，以保证道路尽可能处于摄像机采集的图像中央，在
客观上为改进ALVINN的道路跟踪性能提供了可能，计算机仿真结果...
四足步行机器人模糊神经网络控制
四足步行机器人 控制策略 模糊神经网络
2008/7/14
本文以模糊控制与神经网络应用于四足步行机器人的力与位置混合控制系统为目的，针对ＪＴＵＷＭ－ＩＩ四足步行机器人，进行了有关神经网络、模糊控制的理论研究和实验