自適應(yīng)雙閾值BTL23K7傳感器秉銘

自適應(yīng)雙閾值BTL23K7傳感器秉銘BTL7-S512-M1500-A-MA311-KA10

BTL7-S512-M1500-A-MA311-KA10為全面描述機器人的工作空間,文章還進一步擴展了此方法,提出了多傳感器信息融合以及從環(huán)境模型中濾除機械臂本體的方法.整套環(huán)境建模方法具有描述能力強、模型精度一致、可實現(xiàn)多傳感器信息融合以及可在線更新的優(yōu)點.后,分別通過仿真實驗、基于兩個Kinect相機和7自由度KUKA ⅡWA機械臂的實際建模與末端避障實驗,驗證了所提方法的有效性.基于大尺寸測量引導的大部件對接模式成本較高,且精度易受溫度等環(huán)境因素干擾,提出一種新型的基于激光測距的大部件對接方法,并對其誤差因素進行綜合分析。給出基于激光測距的對接系統(tǒng)組成及基本原理,采用奇異值分解(SVD)法對部件當前位姿進行解算,運用幾何分析法和小旋量模型構(gòu)建基于激光測距的大部件對接目標位姿解算模型,依據(jù)調(diào)姿平臺運動學計算各定位器調(diào)姿運動量?？紤]方法及系統(tǒng)的主要誤差來源,采用蒙特卡洛仿真方法分析了誤差源對調(diào)姿量精度的影響及規(guī)律。通過大部件對接試驗系統(tǒng)對所提方法的有效性及精度進行驗證,試驗表明實際對接精度優(yōu)于0.05 mm。 研究二維分布參數(shù)系統(tǒng)在傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)下的控制問題.傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)由二維平面上固定的傳感器和移動的執(zhí)行器組成.首先,利用傳感器對二維分布參數(shù)系統(tǒng)的的測量信息設(shè)計了觀測器用來估計二維分布參數(shù)系統(tǒng)的狀態(tài),并在觀測器的基礎(chǔ)上給出了相應(yīng)的控制器.然后,利用算子半群理論,并結(jié)合Lyapunov方法,得到了平面上移動的執(zhí)行器的水平運動速度和垂直運動速度,該速度依賴于觀測器的信息.后,數(shù)值仿真表明二維分布參數(shù)系統(tǒng)在該移動執(zhí)行器控制下性能得到有效提高. 

自適應(yīng)雙閾值BTL23K7傳感器秉銘BTL7-S512-M1500-A-MA311-KA10

BTL7-S512-M1500-A-MA311-KA10本文基于風險理論研究了同時面向目標檢測和跟蹤任務(wù)的傳感器管理方法。首先定義了目標檢測風險和目標跟蹤風險,并分別給出計算方法,其次以目標檢測風險小化為目標函數(shù)建立傳感器部署模型,以目標檢測風險和目標跟蹤風險之和小化為目標函數(shù)建立傳感器調(diào)度模型,且該調(diào)度發(fā)生在前面?zhèn)鞲衅鞑渴鹉Ｐ徒⒌膫鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)之上。針對模型的求解,同時為克服基本人工蜂群算法易陷入局部的缺點,提出改進的雙向輪盤賭-粒子群-蜂群算法。后通過仿真驗證,證明了模型和算法的有效性。

BTL7-S512-M2090-A-MA311-KA10    BTL23K7
BTL7-S517-M0130-A-MA211-KA15    BTL1RK7
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BTL7-S561B-M0130-A-MA211-KA10    BTL1N9A
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BTL7-S571B-M0125-A-MA211-S147    BTL16Z1
BTL7-S572-M1010-A-MA311-S147    BTL16AU
BTL7-S572-M1700-A-MA311-S147    BTL16CN
BTL7-S573-M0350-A-MA311-S147    BTL2731
BTL7-S574-M0600-A-MA311-KA05    BTL24W2
BTL7-S574E-M1620-A-MA311-KA02    BTL26EH
BTL7-S577-M0700-A-MA311-S147    BTL23K9
BTL7-S577-M1650-A-MA311-S147    BTL23K8