摘要：在传感器网络数据收集过程中,降低网络传输量对于网络传输效率和生命周期的延长具有重要意义。结合压缩感知思想,设计了一种分布式混合压缩感知的无线传感器网络数据收集方法。首先通过基于k-means++的方法均匀聚类形成簇,各簇进行基于混合压缩感知的分布式数据收集,完成后通过建立骨干树将数据传输至sink节点。仿真结果表明,在给定的仿真工况下(压缩率为10,节点数为800),与最短路径树混合压缩感知和最优树混合压缩感知算法相比,分别能减少40%和10%以上的传输量,与不使用混合压缩感知的收集方法相比减少70%以上的传输量;同时,节点传输量标准差由14.07和14.37和降低至11.85,置信区间大小由322.66和131.75降低至39.12,证明网络鲁棒性和负载均衡度均有提升。

摘要：针对机器人离线编程与运动控制问题给出了分析与设计,着重分析了存在参数不确定及外部扰动下的机器人控制系统设计问题。针对各关节耦合较强的机器人运动控制问题,提出了一种反步自抗扰控制方法,以直流电机电压作为控制输入,将关节运动动力学表示为级联系统,通过扩展状态观测器方法实现对未建模动态和外部干扰的估计,在控制器中进行补偿.该方法仅需要关节指令和实际关节角及其一阶导数信息,实用性好,鲁棒性强,精度高。基于数学仿真验证了文章提出的控制方案,仿真结果表明在跟踪幅值为50deg,频率为2的正弦关节指令信号时,误差小于0.11deg,适用于高速机器人的高精度运动控制。

摘要：文章设计了一个牛羊的数量自动检测算法,由于模糊C均值聚类分割算法(FCM)广泛应用于图像聚类分割中,所以文章利用聚类分割法进行牛羊图像的自动分割。但是FCM算法的速度慢,耗时长,所以对FCM算法进行改进,将直方图特征引入FCM算法中形成了基于直方图的快速FCM分割算法。改进算法主要是将像素空间转化为直方图特征空间,从而降低了数据量,大幅度提升了分割速度,减少了运行时间。最后利用6组牛羊图像进行分割实验,实验结果表明文章提出的算法检测的相对误差低于允许误差5%,满足指标要求。