为提高dVRK外科机器人控制系统的快速响应性和控制实时性,开发一种基于实时目标机Speedgoat的机器人实时控制系统。通过搭建宿主机-目标机机器人控制平台,设计UDP Real Time通信模型块,建立宿主机、目标机的运行模型,实现对机器人的实...为提高dVRK外科机器人控制系统的快速响应性和控制实时性,开发一种基于实时目标机Speedgoat的机器人实时控制系统。通过搭建宿主机-目标机机器人控制平台,设计UDP Real Time通信模型块,建立宿主机、目标机的运行模型,实现对机器人的实时控制。结果表明:实时控制系统可准确地完成对dVRK机器人的数据采集和相关控制算法验证;搭建的Speedgoat实时控制平台具有在线调参、实时仿真、目标代码快速原型化、仿真精度高、可靠性好等优点,大大缩短了dVRK机器人控制算法的研制周期。展开更多
针对现有语音情感识别系统的部署功耗高、不具有便携性的缺点,提出一种基于神经网络加速器的FPGA语音情感识别系统设计。在FPGA上实现语音MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)特征的提取,便于进行识别;为神经网络加速器设计指令...针对现有语音情感识别系统的部署功耗高、不具有便携性的缺点,提出一种基于神经网络加速器的FPGA语音情感识别系统设计。在FPGA上实现语音MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)特征的提取,便于进行识别;为神经网络加速器设计指令生成算法,将网络模型部署在神经网络加速器实现语音情感识别。整个系统主要硬件资源消耗为37078个LUT和153个DSP,支持在主流FPGA平台上的部署。经过检验,语音情感识别系统的指令运算误差可达0.06以下,输出误差为0.0004以下,满足语音情感识别的需求。展开更多
文摘为提高dVRK外科机器人控制系统的快速响应性和控制实时性,开发一种基于实时目标机Speedgoat的机器人实时控制系统。通过搭建宿主机-目标机机器人控制平台,设计UDP Real Time通信模型块,建立宿主机、目标机的运行模型,实现对机器人的实时控制。结果表明:实时控制系统可准确地完成对dVRK机器人的数据采集和相关控制算法验证;搭建的Speedgoat实时控制平台具有在线调参、实时仿真、目标代码快速原型化、仿真精度高、可靠性好等优点,大大缩短了dVRK机器人控制算法的研制周期。
文摘针对现有语音情感识别系统的部署功耗高、不具有便携性的缺点,提出一种基于神经网络加速器的FPGA语音情感识别系统设计。在FPGA上实现语音MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)特征的提取,便于进行识别;为神经网络加速器设计指令生成算法,将网络模型部署在神经网络加速器实现语音情感识别。整个系统主要硬件资源消耗为37078个LUT和153个DSP,支持在主流FPGA平台上的部署。经过检验,语音情感识别系统的指令运算误差可达0.06以下,输出误差为0.0004以下,满足语音情感识别的需求。
