基于网络的家庭服务机器人控制系统的研究

随着社会的进步和发展，人们不断追求舒适和安逸的生活，不愿意从事一些枯燥甚至不安全的工作，因此，能够代替人类完成简单工作并可以与人进行沟通的家庭服务机器人越来越受到人们的青睐，有着非常好的应用前景。 家庭服务机器人服务的对象是普通人群，不仅需要为用户提供一种友好、自然的人机交互手段，更为重要的是需要为不同位置、不同环境的人们提供所需求的服务。因此，本文研究的重点在于通过网络和机器人技术开发能够满足人们目前生活要求的基于网络的机器人控制系统。 本文以新松机器人股份有限公司的“家庭服务机器人项目”为背景，在对传统的机器人网络控制技术分析的基础上，主要从控制和视频两大部分展开研究。在控制部分，如何既能实现机器人的网络控制又能实现本地控制是本部分的主要研究内容。为此，本文采用模块化设计思想，分别对客户端模块、服务器端模块、机器人控制端模块进行了详细分析与设计，并且采用JNI（Java Native Interface）技术解决了不同语言的接口问题。针对如何实现代码的复用性以及扩展性问题上，本文提出了一种Applet-Servlet-Win32DLL-MFCDLL（Dynamic Link Library）模式的新型控制架构，实现了机器人的网络控制和本地控制。在视频部分，如何实现视频图像的实时传输是视频方面研究的重点。本文采用JMF（Java Media Frame）技术及RTP（Real Transport Protocol）/RTCP（Real Transport Control Protocol）协议，分别从视频发送模块、视频接收与播放模块进行了设计，达到了很好的实时效果。并且采用双缓冲、多线程技术解决了视频传输过程存在的闪烁、抖动等问题，通过实验验证了该方法的有效性。 最后，本文对机器人网络控制系统进行了实验验证，运行效果良好，并且在对本课题研究的基础上，对网络时延进行了分析及实验测试，简要分析了解决方案。

基于Java RMI的分布式数据库应用系统的实现

Java提供了对象序列化技术，利用此技术把数据对象序列化在网络上传输，从而实现多层分布式数据库应用中数据对象的迁移. Java的RMI 大大增强了Java开发分布式应用的能力，是开发纯Java。的网络分布式应用系统的核心解决方案之一。本文以一个简单的三层分布式应用系统为例，详细介绍利用Java RMI。及对象序列化技术来实现多层分布式数据库应用。

利用Java套接字技术实现分布式数据库间数据传输

分布式数据库是成熟数据库技术与网络技术的产物，是构建新的管理信息系统或重重且已有集中式系统的实用的体系结构。由于其分布性，必须要有数据库之间的数据相互访问与传输。讨论了利用java套接字进行分布式数据库之间数据的传输的实现。

Supporting Dynamic Languages on the Java Virtual Machine

In this note, I propose two extensions to the Java virtual machine (or VM) to allow dynamic languages such as Dylan, Scheme and Smalltalk to be efficiently implemented on the VM. These extensions do not affect the performance of pure Java programs on the machine. The first extension allows for efficient encoding of dynamic data; the second allows for efficient encoding of language-specific computational elements.

Filtro de difusão complexa não-linear para atenuação de ruídos: implementação Java.

Filtro de difusão complexa não linear. Aspecto da implementação. Estudo de caso.

Implementação da transformada de Fourier com o Java Advanced Imaging.

O objetuvo deste comunicado é apresentar a implementação Java da transformada discreta de Fourier e sua inversa, usando a biblioteca Java Advanced Imaging (JAI), para mapeamento entre os domínios espacial e de frequência em imagens digitais.

Filtro de difusão linear complexa para detecção de bordas: implementação Java.

O objetivo deste comunicado é mostrar a implementação Java do filtro de difusão linear complexa para a detecção de bordas.

Rotâmeros raros no Java Protein Dossier.

O objetivo do STING é oferecer uma plataforma para análise e visualização de estruturas proteicas.

Aplicação da JNI - Java Native Interface - na construção da ferramenta ServCLIPS.

Linguagem de programação Java. Java native interface (JNI). Ferramenta ServCLIPS:um exemplo de uso da JNI.

Curvatura da superfície de proteínas no Java Protein Dossier.

Definição de superfície. Cálculo dos valores de curvatura com SurfRace.

Apresentação gráfica de parâmetros protéicos utilizando o Java Protein Dossier.

Parâmetros apresentados pelo JPD. Sequência de resíduos. Contatos. Contatos internos. Contatos na interface. Estrutura secundária. Dupla ocupância. Fator de temperatura. Entropia relativa. Confiabilidade. Acessibilidade de resíduos. Ângulos de torsão. Potencial eletrostático. Curvatura na superfície. Hidrofobicidade. Analisando com maior detalhes os parâmetros apresentados.

Uma introdução a tecnologia de reflexão Java.

Este documento tem por objetivo apresentar a tecnologia de reflexão existente na linguagem JAVA. Esta exposição será realizada a partir de uma implementação real de uma classe Java que fornece a funcionalidade de mapeamento entre objetos de um programa computacional e de um banco de dados relacional. Este mapeamento é também conhecido como camada de persistência.

Identificando Pockets na superfície protéica usando o Java Protein Dossier - JPD.

2005

Comparativo do Plone com gerenciadores de conteúdo em PHP, Java e Python.

Definição e estrutura de CMS. Plataformas de desenvolvimento: PHP. Java. Python; Gerenciador de Conteúdo-Plone. Comparativo de Plone com outros gerenciadores.

Implementação Java do filtro de Marr e Hildreth para detecção de bordas.

O objetivo desta publicação é apresentar a implementação Java do algoritmo de Marr e Hildreth (Marr & Hildreth, 1980) para a detecção de bordas. O objetivo maior das implementações é a construção de uma biblioteca de processamento de imagens em Java, como software livre, sob a licença GPL (General Public License) conforme publicada pela Free Software Foundation.