简介:摘要为实现复杂环境下小型农业机械田间作业时的路径跟踪控制,提出了基于免疫模糊PID(比例-积分-微分)的智能路径跟踪控制方法。首先,路径跟踪控制被分解为自动直线导航和自动转向控制任务,并分别构建了能够实现自动导航的模糊控制器和基于免疫模糊PID控制的自动转向方法。该设计在无人驾驶高速插秧机硬件系统基础上,开发了基于双激光源定位技术、电子罗盘和角度传感器的自动导航控制系统。其次,根据自动导航控制系统构造和工作原理,提出了直线和曲线路径跟踪的方法。最后,利用Matlab/Simulink仿真平台和插秧机的运动学模型对所设计的路径跟踪控制原理和模糊控制器进行了有效性验证,同时完成了包括直线和曲线的路径跟踪试验。当插秧机以1m/s的速度进行直线跟踪时,最大跟踪偏差只有4cm,平均跟踪偏差为0.84cm;当以同样的速度做曲线跟踪时,曲线路径跟踪时的最大偏差为0.6m,平均跟踪偏差控制在12cm以内。仿真和试验结果表明,该套控制系统能够有效地控制无人驾驶高速插秧机按预定路径行走。
简介:摘要:随着时间的推移,国内社会已经进入到一个快速发展的信息时代、智能时代,其重要表现就是不同的识别系统开始在各个领域内进行运用,人脸识别系统就是其中之一,并且取得了很好的作用和效果。目前人脸识别系统的研究已经成为了模式识别领域中的一个重点课题,在身份认证、智能监控、信息安全和金融安全等等领域都具有良好的发展前景。目前人脸识别系统的运用主要具有以下几个芳年,包含安全控制、司法运用等等,后续很有可能发展成为一个巨大的、对人类生活、工作产生深刻影响的产业,需要给予相应的重视。故此,在本文中主要针对基于模糊RBF神经网络的人脸识别系统进行系统的研究和分析,其主要目的在于促进基于模糊RBF神经网络的人脸识别系统的运用,使得这一系统具有很好的学习能力,提升人脸识别的准确率。
简介:摘要:结合文献将岩质路堑边坡稳定性影响因素初步定为地质因素、工程因素、环境因素三类,共14项子因素,再采用德尔菲法对岩质路堑边坡稳定性影响因素进行筛选,经过2轮问卷调研,形成了适宜于本文案例分析的岩质边坡稳定性评价体系。同时,以此评价体系为基础,结合模糊综合分析法,对案例岩质路堑边坡的稳定性进行了综合评价。评价结果表明了:案例岩质路堑边坡稳定性属于“较差”水平,需做好边坡稳定性防护。一级因素中,地质因素权重值最大,其次是工程因素,权重值最小为环境因素。二级因素中,岩体强度、岩体完整性、岩性及组合、结构方位、开挖方式等权重值大,属于关键因素。“岩体强度”、“岩体完整性”影响等级最高,为5级,达到4级影响等级的因素包括岩体结构、岩性及组合、开挖方式支护措施。
简介:摘要:结合文献将岩质路堑边坡稳定性影响因素初步定为地质因素、工程因素、环境因素三类,共14项子因素,再采用德尔菲法对岩质路堑边坡稳定性影响因素进行筛选,经过2轮问卷调研,形成了适宜于本文案例分析的岩质边坡稳定性评价体系。同时,以此评价体系为基础,结合模糊综合分析法,对案例岩质路堑边坡的稳定性进行了综合评价。评价结果表明了:案例岩质路堑边坡稳定性属于“较差”水平,需做好边坡稳定性防护。一级因素中,地质因素权重值最大,其次是工程因素,权重值最小为环境因素。二级因素中,岩体强度、岩体完整性、岩性及组合、结构方位、开挖方式等权重值大,属于关键因素。“岩体强度”、“岩体完整性”影响等级最高,为5级,达到4级影响等级的因素包括岩体结构、岩性及组合、开挖方式支护措施。