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兼具柔顺与安全的助行机器人运动控制研究 被引量:12
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作者 徐文霞 黄剑 +2 位作者 晏箐阳 王永骥 陶春静 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期1859-1873,共15页
针对助行机器人的柔顺性和安全性问题,基于多传感器系统融合技术,本文提出了一种能够兼具柔顺与安全的助行机器人运动控制方法.首先介绍了助行机器人的机械结构、控制原理以及多传感器系统,然后根据机器人多传感器系统,设计出各传感器... 针对助行机器人的柔顺性和安全性问题,基于多传感器系统融合技术,本文提出了一种能够兼具柔顺与安全的助行机器人运动控制方法.首先介绍了助行机器人的机械结构、控制原理以及多传感器系统,然后根据机器人多传感器系统,设计出各传感器相对应的用户意图估计方法,提出了一种基于多传感器融合的助行机器人柔顺运动控制算法.分析用户可能发生的跌倒模式,使用基于卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)的序贯概率比检验(Sequential probability ratio test,SPRT)方法和决策函数来判断用户是否会跌倒,并判断处于哪种跌倒模式.最后,通过助行机器人柔顺运动控制实验和用户跌倒检测实验验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 助行机器人 跌倒检测 力传感器 激光传感器 柔顺性
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基于K-means聚类算法的公交运营时段分析 被引量:19
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作者 沈吟东 张仝辉 徐甲 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期87-93,共7页
公交车辆在高低峰等不同时段的运营时间差异较大,因此,只有对各时段的运营时间分别加以分析才能准确掌握运营时间规律,这对提高公交运营方案的准点率具有重要影响,是公交运营分析和优化调度等工作的不可或缺的重要基础.目前我国公交时... 公交车辆在高低峰等不同时段的运营时间差异较大,因此,只有对各时段的运营时间分别加以分析才能准确掌握运营时间规律,这对提高公交运营方案的准点率具有重要影响,是公交运营分析和优化调度等工作的不可或缺的重要基础.目前我国公交时段划分主要依据人工经验,简单且粗糙.本文基于大量GPS运营数据,创新性地将K-means聚类算法应用于运营时段划分,并结合公交样本数据特点,提出一种改进的K-means聚类算法,其中改进了传统的初始簇中心选择方法,并设计了利用三角形不等式减少不必要的距离计算和基于模糊聚类思想的簇中心更新算法.十堰市和海口市公交的案例分析表明,本文的K-means聚类方法可行,改进算法的计算效率更高,划分的时段与实际调研分析结果更加吻合. 展开更多
关键词 智能公交 时段划分 K-MEANS聚类算法 运营分析 数据挖掘
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基于有限元-神经元模型的大鼠硬膜外脊髓电刺激仿真研究
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作者 陈清阳 徐琦 +1 位作者 王熠钊 孟勇 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期308-314,共7页
临床研究证实,硬膜外脊髓电刺激(ESCS)能促进脊髓损伤后的运动功能恢复,但基本神经机制则需通过动物实验进行研究。在建立大鼠ESCS有限元-神经元组合模型的基础上,仿真L2节段单阴极刺激条件下脊髓组织内的电势分布,确定L1到S2节段背根... 临床研究证实,硬膜外脊髓电刺激(ESCS)能促进脊髓损伤后的运动功能恢复,但基本神经机制则需通过动物实验进行研究。在建立大鼠ESCS有限元-神经元组合模型的基础上,仿真L2节段单阴极刺激条件下脊髓组织内的电势分布,确定L1到S2节段背根、腹根纤维和不同深度背柱纤维激活阈值的变化规律,分析纤维位置和刺激脉宽对神经纤维激活阈值的影响。仿真结果发现,距电极最近的背根纤维激活阈值最低为0.41 V,浅层背柱纤维的激活阈值略高为0.47 V,最近腹根纤维的激活阈值最高为0.78 V,减小电极-纤维距离有利于脊髓纤维的选择性激活;不同深度背柱纤维的激活阈值随刺激脉宽增加而减小,但脉宽过大导致背柱纤维激活阈值的降幅变小,过长的脉宽使得激活阈值的降幅趋缓,合理选择刺激脉宽有利于激活深层背柱纤维,增加脊髓组织的激活区域,提高ESCS对于深层背柱纤维的募集能力。该仿真结果可为动物实验研究中合理选择刺激参数、提高刺激选择性能提供理论指导。 展开更多
关键词 有限元模型 神经元模型 硬膜外脊髓电刺激 大鼠 脊髓纤维
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基于区域划分的地铁网络脆弱性评价方法 被引量:7
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作者 沈吟东 宫剑 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期289-297,307,共10页
结合地铁网络的拓扑结构和运营客流分布的特点,提出了基于区域划分的地铁网络脆弱性评价方法,其中分别定义了站点、路段和区域的脆弱值计算公式.由于区域脆弱值与区域划分密切相关,因此进一步设计了两种区域划分方法.一种是站点聚合法,... 结合地铁网络的拓扑结构和运营客流分布的特点,提出了基于区域划分的地铁网络脆弱性评价方法,其中分别定义了站点、路段和区域的脆弱值计算公式.由于区域脆弱值与区域划分密切相关,因此进一步设计了两种区域划分方法.一种是站点聚合法,侧重于反映地铁网络区域的结构脆弱性,其基本思路是以脆弱值高的站点为中心,迭代聚合与之耦合度高的站点进而形成脆弱区域;另一种是路段剔除法,侧重于反映客流分布对地铁网络脆弱性的影响,其基本思路是对给定的一个区域逐步从中剔除脆弱值低的线路实现区域划分.最后,利用一个现实的城市地铁系统验证评价方法的有效性. 展开更多
关键词 地铁网络 脆弱性评价 区域划分 拓扑结构 运营客流分布
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基于姿态对齐的行人重识别方法(英文) 被引量:4
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作者 王金 刘洁 +1 位作者 高常鑫 桑农 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期837-842,共6页
行人重识别是指根据输入的某个行人图片,在视频监控网络中对该行人目标进行检索.行人的姿态变化和监控场景的亮度变化是该任务的两个主要挑战.针对行人的姿态变化问题,本文首先对训练集中行人图片进行稠密图像块采样获得图像块集合,然... 行人重识别是指根据输入的某个行人图片,在视频监控网络中对该行人目标进行检索.行人的姿态变化和监控场景的亮度变化是该任务的两个主要挑战.针对行人的姿态变化问题,本文首先对训练集中行人图片进行稠密图像块采样获得图像块集合,然后对每一个图像块提取其局部表观空间特征,最后在此特征集上聚类得到通用的行人部件字典.由于该部件字典编码了行人的部件信息,因此通过该字典内的每一个码元可以建立两幅行人图像中特定图像块之间的对应关系.将两幅行人图片的图像块集合分别向部件字典投影,可以获得2幅行人图片姿态对齐后的图像块序列.针对监控场景的亮度变化问题,本文在姿态对齐后的图像块上分别提取4种颜色描述子,并将不同颜色描述子下的图像块相似性进行分数级组合以获得更好的亮度不变性.其中不同颜色描述子之间的组合系数通过结构化输出支持向量机学习得到.在常用的视点不变行人重识别(viewpoint invariant pedestrian recognition,VIPe R)数据集上的实验结果表明,该方法在存在行人姿态变化和场景亮度变化干扰时获得了较好的行人重识别效果. 展开更多
关键词 行人重识别 姿态对齐 结构化输出支持向量机
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多特征融合的实时人手跟踪算法(英文) 被引量:2
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作者 李逢 桑农 +3 位作者 王洪智 颜轶 高常鑫 刘乐元 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期797-802,共6页
由于复杂背景、形变以及运动造成的模糊等因素,导致在自然场景下的人手跟踪仍然是一个具有挑战性的问题.本文中,结合运动、颜色和Haar-like特征来构造一个具有鲁棒性的实时人手检测算法.尽管不能运用于所有的情形,但Haar-like特征成功... 由于复杂背景、形变以及运动造成的模糊等因素,导致在自然场景下的人手跟踪仍然是一个具有挑战性的问题.本文中,结合运动、颜色和Haar-like特征来构造一个具有鲁棒性的实时人手检测算法.尽管不能运用于所有的情形,但Haar-like特征成功地去除了类似肤色的运动背景区域.利用三个特征构造三个弱分类器,然后将其结合成一个强分类器.如果一个分类器已经确定了人手的位置,其他分类器将不会执行,否则将会为下一个分类器提供一个可能的区域.文中实现了提出的算法,并且在几个具有挑战性的视频序列上进行了实验. 展开更多
关键词 人手跟踪 多特征 实时性 人机交互
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