很多机器人的研究目标很多是模拟人的智能，所以研究人的控制系统，对于机器人有很大的借鉴意义。人体的神经系统由大脑、小脑、脑干、脊髓、神经元等共同构成，复杂而又完善。人体神经系统包括中枢神经系统和周围神经系统。中枢神经系统由脑和脊髓组成，是人体神经系统的最主体部分。周围神经系统是从脑和脊髓发出的分布到全身各处的神经。无数的神经元存在于神经系统各处，构成神经网络。中枢神经网络负责运动控制，主
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2023-12-18 23:44:49
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语音控制的基础就是语音识别技术，可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛，对于用户而言不用训练，因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别，连接词识别，以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言，语音可以提供直接可靠的交互方式，语音识别技术的应用价值也就不言而喻。一、 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前
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2024-01-15 10:07:30
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基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统制作问答聊天数据集、RNN神经网络搭建、seq2seq模型训练、智能聊天。经过实验，确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应，且回复可以模仿朋友的语气风格。关键词: RNN神经网络； seq2seq模型； 聊天机器人；TensorFlow；一、设计目标1.掌握聊天机器人系统原理； 2.掌握循环神经网络（RNN）原理；&nbs
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2024-01-11 21:50:50
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省去介绍TensorFlow，在这个部分我们想要实现使用神经网络来确定一个移动目标的位置，然后实现控制四轴飞行器来跟随目标。简要的介绍神经网络，内容大部分不是来自于Udacity课程，而是来自于《Tensorflow实战Google深度学习框架》（ps.这本书个人强推，我的深度学习入门书籍。），其中内容有部分增改。关于神经网络的介绍，相信很多大佬已经解释的很清楚了。下面重点记录理论部分，前面大部分
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2023-10-10 15:26:46
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文章概述：将神经网络和模糊控制理论应用于水下机器人的运动规划和控制中，提出了能够实现自学习、自调整的规划算法，基于预测模糊控制进行水下机器人控制的方法。 正文： 水下机器人的运动控制系统，必须要考虑非线性流体动力学和以潮汐为代表的环境的变化。由于水下环境复杂，传统的PID控制一是参数的确定比较困难，二是当环境发生变化是，很难仍旧保持良好的控制性能。将神经网络应用于
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2023-08-13 16:56:06
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基于双目摄像头的障碍物检测前言：关于双目摄像头的障碍物检测以及基于OpenCV的障碍物检测在CSDN以及博客园上都有几篇相关的文章。然而，相当一部分的关于障碍物检测的文章多偏向于理论，而有实践的文章却少之又少。在这里，我将按照我从网上学习到的例子进行整合并加入了我自己的理解。希望能为大家在障碍物检测方面起到一定的参考作用。特别鸣谢：亦轩Dhc的博客琪其齐奇旗棋的CSDN_寒潭雁影的CSDN下面开始
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2024-05-28 18:19:22
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文章目录一、题目描述示例 1示例 2二、代码三、解题思路 一、题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish”）。现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。示例 1输入：obs
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2023-12-17 19:34:03
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title: LeetCode No.63categories:OJLeetCodetags:ProgramingLeetCodeOJLeetCode第六十三题自己代码的开源仓库:click here 欢迎Star和Fork ?题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记
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2023-11-03 09:41:46
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ROS+Pybullet机器人仿真环境搭建笔记一、Pybullet安装二、机器人模型创建1. SolidWorks 3D模型建立2. 模型简化3. URDF文件创建3.1 使用sw_urdf_exporter模块创建URDF3.2 自主创建URDF三、Ros与Pybullet基础仿真环境设置参考文章 此文档为本人学习笔记，用于记录在Pybullet仿真系统搭建调试中遇到的问题与解决方法，同时为遇
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2024-03-14 19:03:31
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(鉴定为水刊 综述 老板让看的) Abstract： 野外自动驾驶陆地车辆的负面障碍是指路面上的坑洼、沟渠、悬崖、坑或任何类型的障碍物，但不是以可见的方式，它给车辆或潜在的乘客带来风险，甚至给环境带来风险。 自主陆地车辆正在前进。这些负面障碍会对自动驾驶陆地车辆造成严重损坏，包括车辆悬架损坏、侧翻，甚至自动驾驶车辆丢失。障碍物检测是避免任何风险的第一步，能够警告附近的障碍物以避免可能出现的任何类型
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2023-10-09 16:49:59
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基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统本设计研究智能聊天机器人技术，基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统，系统将由以下几个部分构成：制作问答聊天数据集、RNN 神经网络搭建、seq2seq 模型训练、智能聊天。经过实验，确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应，且回复可以模仿朋友的语气风格。 关键词: RNN 神经网络； seq2seq 模型； 聊天机器人；TensorFl
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2023-12-25 05:52:02
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障碍物行为预测是无人驾驶系统的核心模块之一。预测模块承接上游感知模块，结合高精地图和主车的定位信息，对周边障碍物的未来运动情况进行预测，帮助主车提前作出决策，从而降低交通事故的发生率，在无人驾驶系统中发挥着承上启下的关键作用。在百度 Apollo 自动驾驶开源平台中，障碍物行为预测分为车辆轨迹预测和行人轨迹预测两大类。在车辆轨迹预测中，分为意图预测和速度预测两个
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2024-02-19 11:38:34
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利用“状态区-位置控制”，添加定位点，插入到测量过程中，以避免出现碰撞。
用安全移动方法来测量平面并避免发生碰撞。平面的测量过程在元素计算前使用了4个接触点，7个定位点（GOTO点根据实际情况添加）。最后的安全移动是为了在平面测量好之后，跳过零件。
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2021-08-13 15:09:01
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人工智能 Java 坦克机器人系列: 神经网络，下部Robocode 中团队作战是很复杂的应用，如何在多变的环境下找到自己想要的目标是团队作战的关键。本文将用贝叶斯网络来实现团队作战的目标的选择，贝叶斯网络是人工智能中机器学习的一种方法，它并不属于神经网络范围。由于本文不仅介绍了贝叶斯网络的应用，同样涉及到神经网络公共包的应用、Robocode 中使用神经网络的例子机器人分析，最后还介绍了 AI-
本文介绍如果使用以state lattice planner为基础的曲线生成和动态障碍物规避的方法。我们的曲线将position profile 和 velocity profile进行了分离。位置的优化用曲线生成和cost function minimization的方法，纵向的速度规划采用ACC控制器。 主要采用我的论文：Optimization of Adaptive Cruise Cont
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2024-04-23 14:07:01
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环境配置：python=3.6，opencv-python=4.4.0，torch=1.7.1（cuda=11.0），PyQt5=5.15.1（缺啥补啥）PyQt5功能：实现选择视频文件、播放、中止、暂停，继续播放检测功能：障碍物检测（YOLOv3），车道线检测（LANEATT）简单流程：对读取的每一帧图片分别进行障碍物检测和车道线检测，然后利用PyQt5将检测结果进行可视化效果展示：一、文件目录
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2024-01-31 16:36:03
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基于神经网络补偿的机器人滑模变结构控制李文波，王耀南【摘要】针对机器人控制系统中存在的建模误差和不确定性干扰，提出了基于神经网络补偿的滑模变结构控制。该方法采用双幂次快速终端滑模控制使得系统能在有限时间内快速达到滑模面和平衡点，采用径向基函数神经网络自适应地补偿建模误差和不确定干扰，并通过李雅普诺夫直接法设计权值更新率，确保了系统的全局稳定性，有效抑制了抖震。对两关节机器人的仿真结果表明了该方法的
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2024-04-29 19:43:51
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# Python中的障碍物设置
在许多游戏和机器人编程中，障碍物的设置是一个重要部分。障碍物不仅可以增加游戏的挑战性，还可以用于实现机器人避障的功能。本文将介绍如何在Python中设置障碍物，并提供代码示例演示其实现。
## 障碍物设置的基本思路
设置障碍物的基本流程包括以下几个步骤：
1. 定义障碍物的位置。
2. 初始化游戏或仿真环境。
3. 绘制障碍物。
4. 添加碰撞检测逻辑。
# 使用Python绘制障碍物及其应用
在现代编程中，Python是一种功能强大且易于学习的语言，广泛应用于数据分析、可视化和机器学习等领域。本篇文章将介绍如何使用Python绘制障碍物，并展示饼状图和状态图的实现方式。
## 1. 绘制障碍物
我们首先需要定义一个障碍物的概念。在计算机视觉、机器人导航等领域，障碍物通常指任何可能阻碍移动或视野的物体。我们可以使用 `matplotlib`
# Python实现障碍物信息
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> 获取数据;
获取数据 --> 数据处理;
数据处理 --> 结果输出;
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 获取数据
获取数据 --> 数据处理
数据处理 --> 结果输出
```
原创
2024-04-29 03:35:43
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