8 resultados para remote control
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本论文主要内容是一种应用于油田的工业用仪表的程序设计。程序体现了当今流行软件基本的设计思想,同时具有积极的现实意义。论文内容主要包括三大部分。第一部分简略地介绍仪表的总体的工作原理。从水含量,气含量两个方面进行了论述。第二部分介绍了仪表的工作过程中,涉及的硬件部分。简略的阐述了硬件部分的探测器结构部分,详细的介绍了第三部分软件编程中用到的计数卡和D/A转换板卡的原理,及编程控制的基本步骤。第三部分是仪表的软件部分,也是核心和重点部分。主要介绍了软件的总体框架,重点地说明了计数卡的驱动程序设计,数据采集,打印部分,数据库部分,实时性的实现方法。同时还有参数拟合功能中,涉及到的数理统计中参数回归法确定参数的具体方法。结合各个具体功能的说明,给出了具体的源代码。程序的其它必不可缺少,但实现起来难度相对较小的部分给出了简略的说明。该程序具有操作简单明了,界面友好,功能齐全等特点。通过对该工业仪表程序的设计,在计算机软件及硬件方面的理解,都能够得到一定水平的提高。特别是在计算机软件的设计方法,设计思想等各个方面都有深入的认识。
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将网络与机器人相连,延伸网络的应用领域,可以实现价格低廉的远程监视与操作,而远程控制成功实现的关键在于信息的正确获得。利用Dempster-Shafer对六个超声波传感器所获取的距离信息进行融合,而后连同速度信息提供给弹簧-阻尼器系统以构建虚拟力;力的信息通过编程映射到游戏杆上,变成操纵方向的约束力。通过采用微软公司的带有力反馈的操纵杆作为力觉提示装置控制移动机器人在结构化环境下顺利运行,验证了虚拟力信息获取方法的有效性。
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针对废墟搜救机器人的实际需要和当前监控终端的不足,设计开发了一种新的监控终端。这种监控终端基于OMAP架构,包含了人机界面、遥控、无线通讯、数据处理等功能,实现了对机器人本体的无线操控,并实现了与指挥中心的远程无线连接。由于在功耗与性能之间取得了平衡,这种监控终端减小了体积,提高了便携性。
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本文针对机器人在野外地形环境下的高机动性要求,设计开发了减震机构,针对机器人轮-腿复合结构和驱动冗余特点,提出并开发了面向高速行进的牵引力控制算法和面向越障的构型控制算法,通过与环境建模技术结合,实现了机器人的遥控、自主导航、自主越障等功能,构成了机器人的分层式控制系统。
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给出了系统的研究模型,指出系统控制和设计必须考虑的3个关键问题:稳定性、透明性和时延处理.阐述了4个主要的稳定性分析方法:Lyapunov稳定性、输入输出稳定性、无源稳定性和基于事件的稳定性,总结了这些方法的优势和局限性.接着,给出了几种主要的控制策略,指出了现有控制方法的优缺点.最后,提出了进一步的主要研究方向.
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介绍了一种超高压输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现方法.根据巡检作业任务的要求,采用遥控与局部自主相结合的控制模式实现巡检机器人沿线行走及跨越障碍.设计了巡检机器人有限状态机模型,实现了机器人遥控与局部自主控制的有机结合.采用基于激光传感器定位的方法实现了巡检机器人的自主越障控制.实验结果表明,该机器人可实现沿线行走及自主跨越障碍,从而验证了控制系统设计的有效性与合理性.
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介绍了超高压输电线路巡检机器人越障控制方法。根据巡检作业任务的要求,采用遥控与局部自主控制相结合的方法,实现了巡检机器人沿线行走及跨越障碍的功能。采用基于单目摄像头定位和视觉伺服的方法,实现了巡检机器人的自主越障控制。实验结果表明,该机器人可沿线行走并自主跨越障碍,从而验证了控制系统设计的有效性与合理性。
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This paper presents a novel robot named "TUT03-A" with expert systems, speech interaction, vision systems etc. based on remote-brained approach. The robot is designed to have the brain and body separated. There is a cerebellum in the body. The brain with the expert systems is in charge of decision and the cerebellum control motion of the body. The brain-body. interface has many kinds of structure. It enables a brain to control one or more cerebellums. The brain controls all modules in the system and coordinates their work. The framework of the robot allows us to carry out different kinds of robotics research in an environment that can be shared and inherited over generations. Then we discuss the path planning method for the robot based on ant colony algorithm. The mathematical model is established and the algorithm is achieved with the Starlogo simulating environment. The simulation result shows that it has strong robustness and eligible pathfinding efficiency.