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六关节工业机器人TCP标定模型研究与算法改进_周星

研究了六关节工业机器人工具坐标系原点TCP的标定原理,提出了TCP标定的解析化模型和几何模型,并对标定误差来源进行了综合性分析,定量分析了标定点数和标定位姿对TCP标定精度的影响。在经典四点法标定的基础上,引入了误差阈值的概念,提出一种改进的"五点选优TCP标定算法",并进行了仿真验证和实物验证。验证结果表明,提出的标定算法能够有效筛选出误差偏大的点,对标定精度能进一步提高,可靠性也得到了进一步保证。

  • 2021-05-06
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基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究_许斌

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC(Mobile Edge Computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm based on Convex Optimization, CVX-FWA)来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。

  • 2021-04-20
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中服云CServer系列产品简介

西安中服软件有限公司(简称“中服云”),总部位于西安,在北京设有子公司,并在全国多地设有办事处,高新技术企业,西安市创新型企业。2008年成立,长期致力于云计算平台及相关产品的研发和服务,是国内专业的云平台提供商和服务商,工业互联网平台核心厂商。通过多年专业的研究、开发、应用,形成了自主的“一网四平台”产品体系,拥有了完整的“中服云”产品品牌。

  • 2021-07-08
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一种面向室内导航的通行区域模型及其自动提取算法_游天

面向室内位置服务中路径规划与导航的应用需求,提出一种基于栅格空间的通行区域模型及其自动提取算法。首先,在栅格模型基础上引入了相邻栅格和途经栅格,结合具体示例阐述了通行区域模型的基本原理;然后,根据室内地图数据特征,通过室内栅格模型初始化、通行区域初次提取和邻域融合,设计了通行区域的自动提取算法;最后,选取西单大悦城一楼室内地图数据进行了不同栅格尺度的通行区域自动提取和路径规划试验。结果表明,该算法针对走廊内存在障碍等复杂室内环境具有较好的适用性,并且通行区域模型相比网络模型的路径规划结果更加符合复杂室内环境的路径行走特征。

  • 2021-05-07
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数字孪生白皮书2019年

数字孪生的本质是在比特的汪洋中重构原子的运行轨道,以数据的流动实现物理世界的资源优化。数字孪生的核心是面向物理实体和逻辑对象建立机理模型或数据驱动模型,形成物理空间在赛博空间的虚实交互。数字孪生的关键是将模型代码化、标准化,以软件的形式动态模拟或监测物理空间的真实状态、行为和规则。通过感知、建模、软件等技术,实现物理空间在赛博空间的全面呈现、精准表达和动态监测。未来数字孪生将融合人工智能等技术,实现物理空间和赛博空间的虚实互动、辅助决策和持续优化。

  • 2021-03-29
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交互式多模型跟踪算法的模型组合问题研究

模型的选择和组合问题是交互式多模型跟踪算法中的核心问题,本文以海面机动目标跟踪问题为背景,将常速模型、常加速模型、转弯模型和当前统计模型进行不同的组合,作为交互式多模型跟踪算法的模型集,并对不同机动情况下海面目标跟踪问题进行了模型选择的性能比较,并分析了误差原因。蒙特卡洛仿真结果表明,以当前统计模型为基本模型集的交互多模型算法性能较好。

  • 2021-04-17
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大数据可视化分析综述

可视分析是大数据分析的重要方法.大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合,借助人机交互式分析方法和交互技术,辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧.主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发,分析了支持大数据可视分析的基础理论,包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论.在此基础上,讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术.同时探讨了支持可视分析的人机交互技术,包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向 Post-WIMP 的自然交互技术.最后,指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战.

  • 2021-04-16
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“3步套路”快速掌握机器学习算法和模型

想要成为合格的,或者更进一步成为优秀的人工智能工程师或数据科学家,机器学习的各种基础知识是必不可少的。然而,机器学习领域浩如烟海,各类教材和入门课程层出不穷。特别是机器学习基础需要不少的数学知识,这对于想进入这一领域的工程师而言,无疑是一个比较高的门槛。 今天,我来和你聊一聊如何学习和掌握机器学习基础知识,又如何通过核心的知识脉络快速掌握更多的机器学习算法和模型。

  • 2021-04-18
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