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模糊神经网络信息融合在移动机器人导航中的应用
车载导航系统的航位推算，保证在GPS短时间遮挡情况下，位置输出的连续性。
针对移动机器人未知环境下的趋光控制问题, 模拟人或动物“感知-行动”认知机制, 对具有趋光特性的移动机器人进行设计, 提出一种基于Boltzmann 机神经网络的趋光控制方法. 该方法首先应用知识集对
针对机器人局部路径规划的特点和传统人工势场理论存在不足的问题,采用改进的斥力势场函数,将机器人与目标的相对距离和速度考虑在内以解决局部最小值问题。引入神经网络模糊系统,兼顾了系统的鲁棒性和快速性,并在
针对机器人建模中不确定因素的影响, 采用神经网络辨识机器人输入输出间的非线性关系, 建 立机器人的运动学模型。为了提高神经网络的辨识速度, 基于 Elman 动态递归网络, 通过增加网络输入 输出的部
BP人工神经网络算法是现今应用较为广泛的多层前向神经网络算法。为了提高配药机器人的配药准确率和安全性,提出了将BP人工神经网络应用于配药机器人对配药用具的识别的方法,并用Matlab模拟神经网络进行图
提出一种机器人轨迹跟踪的自适应神经滑模控制。该控制方案将神经网络的非线性映射能力 与变结构控制理论相结合, 利用RBF 网络自适应学习系统不确定性的未知上界, 神经网络的输出用于 自适应修正控制律的切
Indoor positioning using similarity-based sequence and dead reckoning without training
通过此软件可进行日本松下工业机器人的仿真模拟，逼真。
机器人重7克，身高只有5厘米。此机器人配备有一台0.6克的呼机发动机和一节微型电池，可以给2个金属弹簧充电，并慢慢地上紧此弹簧的发条，使其快速释放能量，以达到非常强大的跳跃和非常快速的加速度
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