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- 基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向，其中道路图象的正确分割 是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题，提 出了一种基于’() 神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量，应用基于 ’() 学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别；为解决环境噪声对神经网络输出的影响，本文设计了串行级联 式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实
Tesis DYNAware--基于Matlab/Simulink的车辆动力学实时仿真模型
- Tesis DYNAware--基于Matlab/Simulink的车辆动力学实时仿真模型 在过去的二十年里,电子设备在汽车工业得到广泛应用,今天的汽车已经进入了电子技术的时代.汽车电子的发展对将来汽车的各种性能如安全性、操纵性、舒适性提出了更高的要求.为了加速包括硬件和软件在内的控制系统的开发设计,一些成熟的仿真测试、快速原型方法和工具是必不可少的. TESIS DYNAware发布了R3.3.2的新版本。包括发动机物理学的enDYNA Themos模块，为现代发动机ECU测试量
基于EKF的多MEMS传感器姿态测量系统.caj
- 摘 要:姿态信息是飞行控制中最关键的参数之一,因此姿 态测量成为飞行控制系统首要解决的问题。利用多MEMS 传感器研制了一种微型姿态测量系统。利用三轴MEMS加 速度计和三轴MEMS陀螺数据,由方向余弦矩阵的姿态表 示形式推导了扩展Kalman滤波方程,解算出飞行器的俯仰 角和横滚角;设计专家系统判断飞行器的运动状态,并根据 该状态调整滤波算法中的测量噪声矩阵,使系统可同时满足 静态情况和动态情况的使用;利用空速和高度数据对俯仰 角进行修正,利用GPS解算航向角。将实验结果与国外最新 的商用自动
下一代互联网2020(word)
- 和世界其他地区一样，欧洲意识到互联网在驱动社会经济发展中的作用越来越大。在过去短短的几年时间里，互联网已经使欧洲各方面发生了巨大改变。到了2009年，没有业务能在缺乏网络的情况下有效进行。许多欧洲企业在运用互联网方面走的更远，他们从根本上改变了自己做生意的方式，充分利用在线渠道来生产产品。个人生活方面，每个欧洲人，不管是年轻的还是年长的，都充分享受到社交网络带来的机遇和乐趣。我们通过网络工作，通过网络购物，通过网络学习，通过网络娱乐，甚至在网络中创建社区。而且这其中的一些服务已经搬到了移动设备上
分布式视频编码
- 分布式视频编码（Distributed Video Coding）基于Slepian-Wolf理论和Wyner-Ziv理论，对两个或多个独立同分布的信源进行独立编码，然后由单一解码器利用信源之间的相关性对所有编码的信源进行联合解码。它与传统的视频编码技术的区别在于：传统的技术标准通常都用于在编码端充分挖掘视频信号的冗余信息，因此编码复杂度一般是解码复杂度的5～10倍，适合于对视频信号一次编码、多次解码的场合（如视频广播、视频点播、视频光盘存储等）；而分布式视频编码具有编码器复杂度低、编码端耗电量
Multi-Sensor
- 多传感器信息融合的列车测速定位实验平台的研究-Multi-Sensor Information Fusion Train Speed and Position Experiment Platform
egewed
- 国内外对高光谱遥感成像后进行校正等预处理技术研究已经比较成熟，这些技术跟高光谱图像成像机理密切相关。本文关心的是这些之后进行的信息处理技术。由于高光谱传感器获得的连续波段宽度一般在10nm以内，一般都具有上百个波段，所以基本上不会出现多光谱在成像及传输过程中出现的同物或同谱异物的现象，这给地物分类识别带来了极大的便利-dtgregg
multidimensional-scaling
- 本文提出一种基于多维定标的无线传感器网络三维定位算法,结合RSS经验衰减模型和最短路径建立相异性矩阵,采用轻量级矩阵分解算法降低相异性矩阵分解的计算复杂性,并利用网络中存在的周期性消息将初始定位信息回送,在后台使用迭代优化算法对初始定位结果求精。仿真实验表明,在测距误差一定的情况下,该算法能够提高节点三维坐标的初始计算精度,经过集中式的优化求精后与MDS-MAP算法相比,能够明显地提高节点三维定位的精度-This paper presents a method based on multidim
smart_sensor
- 在现今的社会,传感器的微型化,智能化,功能多样化以及无线网络化越来越被重视,相较于传统的传感器的体积大,功能单一等不足之处而言,新型传感器也被更多的人来研究,本文将侧重于智能传感器的阐述. 智能化传感器（Smart Sensor）是20世纪80年代末出现的另外一种涉及多种学科的新型传感器系统,它不但能够执行信息处理和信息存储，而且还能够进行逻辑思考和结论判断.-More and more attention in today' s society, miniaturization of s
time-remote
- 为抵消网络可变时延对遥操作系统的影响,基于一种新的改进型Smith预估器, 构建了预估控制下的网络实时遥操作移动机器人系统. 该系统根据主、从端传感器交换的 信息,通过动态模型管理器及其算法,保证了主、从端模型的一致性. 文中根据端到端数据 包多个到达的特性,提出了新的时延缓冲器管理算法,从而更好地将可变时延转化为常时 延. 为了增强系统控制的实时性,系统中还引入了模型的虚拟显示. 长距离的网络遥操作 实验验证了文中系统和控制策略的实用性及有效性.-Estimated und
Intelligent-service-robot
- 摘要: 阐述了面向家庭生活支援系统的多自由度智能移动服务机器人系统构架方案，对智能服务机器人的全方位移动 平台 轻量化手臂及多传感器信息融合等关键部件进行重点论述，并指明进一步研究的方向 通过在上海中国国际工业博 览会的现场展示，验证了智能服务机器人系统控制方案的有效性和整体架构的完整性-Abstract: A household intelligent service robot was described． The key technologies incluing omnidire
graduation
- 多路温度巡检仪采用ctrtex-M3内核的微处理器stm32为主控制器，配合数字式温度传感器、NRF24L01无线模块、液晶显示屏、LED 、及按键等组成。DS18B20温度传感器采用单总线技术实现和stm32的通信。采用NRF24L01无线传输将设备一采集到的温度信息传递给设备二。设备二的CPU将接收到的温度信息与设定的报警温度进行比较，如果大于设定的报警温度则亮对应的LED灯，并温度信息显示到TFTLCD屏上实现人机交互信息传递。按键的作用是设定设备一和设备二：如果 KEY1键按下，设置该
matlab-fitter
- 滤波器，顾名思义，是对波进行过滤的器件。“波”是一个非常广泛的物理概念，在电子技术领域，“波”被狭义地局限于特指描述各种物理量的取值随时间起伏变化的过程。该过程通过各类传感器的作用，被转换为电压或电流的时间函数，称之为各种物理量的时间波形，或者称之为信号。因为自变量时间‘是连续取值的，所以称之为连续时间信号，又习惯地称之为模拟信号(Analog Signal)。随着数字式电子计算机(一般简称计算机)技术的产生和飞速发展，为了便于计算机对信号进行处理，产生了在抽样定理指导下将连续时间信号变换成离散
JD-NS01
- JD-NS01组合导航系统集成了三轴MEMS陀螺、三轴MEMS加速度计、三轴磁力计、温度传感器、10HzGPS、高精度AD，高性能ARM处理器。所有传感器均经过温度补偿和标定，采用先进数据融合技术，可自动校正内部的全球磁场模型，可在静态、动态等状态下高精度测量载体的姿态角（俯仰、横滚）、航向角、位置及运动速度等信息。 本产品具有多个对外通信接口，多个控制输入输出接口及AD输入接口，平台开放自带导航SDK开发包，适合在各种无人机、无人车、无人船、机器人、云台等运动载体上自主开发控制算法。
SLAM
- 本文研究了基于多传感器组合导航方法的SLAM，由于移动机器人无法通过单个传 感器得到可靠的信息，采用多传感器组合导航的方法可以很好的解决这个问题。本文用单个 CCD摄像头和里程计组合进行SLAM研究，并得到更准确的机器人位姿信息。首先用SIFT 算法对不同图像进行特征提取和匹配，得到本质矩阵，对它进行分解，可得到机器人的旋转 矩阵和平移向量(和实际相差一个比例因子)。然后，将它与里程计信息结合，得到机器人的 位姿。在此基础上，可以得到特征点在当前摄像机坐标系中的三维坐标，即创
optical-flow-navigation
- 针对小型无人机在无卫星导航信号条件下的导航问题, 结合光流及地标定位设计了使用摄像头、惯性测量器件、超声测距仪等传感器融合的无人机室内导航方法. 文章使用补偿角速率的光流微分法计算帧间像素点小位移, 并用前后误差算法提取精度较高的点, 避免像素点跟踪错误, 提高了光流测速的精度 对得到的光流场用均值漂移算法进行寻优, 得到光流场直方图峰值, 以此计算光流速度. 本文提出了无累积误差的连续地标定位算法, 实时测量无人机位置. 通过多速率卡尔曼滤波器对观测周期不一致的位置、速度信息进行最优估计. 在
估计融合讲义
- 该讲义为国内重点大学多传感器与信息融合课程所使用的讲义，内容丰富，由浅入深，非常实用。
Multi-Sensor_Data_Fusion_with_MATLAB
- 多传感器信息融合英文书，适用于matlab信息融合初学者(Multi sensor information fusion English book)
传感器信息融合：MATLAB程序实现
- 这本书主要对一些典型多传感器融合算法进行描述并给出了Matlab仿真程序。(This book describs classical multisensor fusion algorithms and gives the simulation program based on Matlab.)