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人工鱼群算法改进方法概述
人工鱼群算法由于其全局搜索能力较强,在参数估计、神经网络、组合优化中得到广泛应用。随着对于基本人工鱼群算法的进一步深入研究,鱼群算法仍有问题需要改进,因此,近些年来,对于人工鱼群算法的改进研究十分活跃。对人工鱼群算法改进方法进行了论述,从自身改进和与其他
算法融合
两个大方向进行评述,为后续改进型人工鱼群算法的研究提供了理论基础。
2021-09-10 09:25:05
731KB
人工鱼群算法;
改进方法;
自身改进;
算法融合
1
飞控串级加权系数PID算法(加权系数+内环+外环+
算法融合
)
飞控串级加权系统PID算法,算法主要分为内环加权系数控制、外环加权系数控制,外环的输出作为内核的输入,内环的输出作为电机融合的输入、电机的融合算法输出pwm波驱动电调,从而控制电机的转速,加权系数的引入增加了系统的快速恢复性,减少调整系数,本文件禁止上传与其他网站赚取积分,违者必究;
2021-07-27 21:58:12
911KB
串级PID
飞控算法
电机融合
加权系数
1
基于STM32的双模式智能避障小车系统设计与实现.pdf
该文基于超声波传感器和蓝牙技术设计了一种双模式智能避障小车。该小车采用STM32F407作为系统控制器,以自动模式和手动模式控制小车进行避障。当处于自动模式时,小车根据5路US-100超声波传感器获取路障信息,进行
算法融合
之后,做出避障决策,从而实现自主避障;当处于手动模式时,小车根据上位机APP人工控制进行避障,从而达到避障功能。实验表明,智能小车功能符合要求,系统运行具有较好的稳定性和实用性。该技术可应用于无人驾驶、遥控汽车玩具、智能轮椅、扫地机器人等领域。
2021-06-24 18:03:11
1.63MB
STM32
智能小车
智能避障
算法融合
Bezier曲线与A*
算法融合
的移动机器人路径规划
移动机器人路径规划一直是移动机器人领域里的重要技术问题。A*算法在最优路径搜索上有着比较成功的运用,但在栅格环境下的A*算法也存在着折线多、转折角度大等问题。在考虑移动机器人的实际工作环境及相关运动参数后,这些问题都将大大地影响移动机器人的工作效率。在对以上问题进行分析后提出了一种基于Bezier曲线与A*
算法融合
的方法来实现移动机器人的路径规划,再通过MATLAB、VREP仿真工具来实现Bezier_A*融合算法与平滑A*算法及A*算法的对比。通过Bezier_A*融合算法使得机器人在工作中的寻优能力、路径规划效率都得到较大的提高。
2021-04-26 15:33:21
354KB
模拟退火算法
1
对室内的行人定位跟踪算法进行研究:包括基于RSS的KNN室内定位算法、基于RSS的卡尔曼滤波算法、融合RSS和DR的粒子滤波算法 等。
对室内的行人定位跟踪算法进行研究:包括基于RSS的KNN室内定位算法、基于RSS的卡尔曼滤波算法、融合RSS和DR的粒子滤波算法 等。比较好的算法
2019-12-21 20:59:23
5KB
跟踪算法
1
PCA
算法融合
多光谱图像和全色图像(附图像)
PCA
算法融合
多光谱图像和全色图像,附全色影像和多光谱影像,调试通过,每一行都有详细注释
2019-12-21 20:53:34
1.16MB
matlab
数字图像处理
1
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