【摘 要】
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传统的数据采集系统一般在FPGA平台或ARM平台进行研发.对于系统的两大研发重点:时序驱动设计以及传输控制设计,采用单一平台的方案均存在不足.为此,本文提出了 一种灵活的开
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传统的数据采集系统一般在FPGA平台或ARM平台进行研发.对于系统的两大研发重点:时序驱动设计以及传输控制设计,采用单一平台的方案均存在不足.为此,本文提出了 一种灵活的开发思路,联合FPGA与ARM的固有优势,采用ZYNQ作为主控芯片.ZYNQ的PL(FPGA)部分完成A/D驱动开发,ZYNQ的PS(ARM)部分搭载Linux操作系统完成数据的存储转发功能设计.实验证明,这种方法能够显著降低系统的开发复杂度,同时提升工作的稳定性.
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设计了一种大型地下停车场语音停车引导系统,采用“数据采集端—服务器端—手机客户端”三层网络拓扑结构,具有车位预定、室内语音导航和停车费用支付功能;在停车路线规划问题上,以停车场入口到目标车位的最短行驶时间为约束函数,在基本蚁群算法引入停车场道路繁忙系数,改进启发函数与信息素更新策略。仿真实验结果表明,相比基本蚁群算法,改进后的蚁群算法可以避开停车场内交通相对拥堵的路段,实现最优停车路线规划,符合行驶时间最短的要求,算法实时性好,响应速度快。
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针对复杂大地图环境下自动导引车路径规划的实时性问题,提出了一种双向动态跳点搜索算法。首先,改进跳点扩展策略,从规划空间的起始点和目标点同时搜索路径;其次,优化跳点筛选规则,动态定义启发式搜索的目标点,引入当前跳点的父节点作为相对方向上跳点扩展的目标点;最后,为验证算法的有效性,开展了仿真和实验研究,使用不同尺寸的栅格地图进行仿真。结果表明,与跳点搜索算法相比,所提算法平均路径搜索时间缩短了33.1
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在信息技术背景下,针对非均质性的海量复杂异构数据繁多、处理和存储困难等问题,提出了新型混合云存储系统架构.采用的方法是在该系统中设置数据管理中心、客户端、云端数据
在人工智能蓬勃发展的新时代,面对传统障碍物硬件设备检测成本高、实时性差、无法常态化进行、依赖于人工控制、耗时耗力等不足,设计了基于深度学习的目标检测方法。而在实际情况中,路面经常会出现光照不足、大气杂质、光学系统失真等恶劣环境,从而导致拍摄图像模糊不清晰,造成图像的严重退化,极大影响了后续路面障碍物的管理工作。本文将从此角度出发,在以往的道路障碍物识别方法上进行改进,利用Retinex理论在YOL
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引言rn熟悉物联网数据的人都知道,数据来源多样,产生的方式也有差异,这就需要有一种标准化的方法,能够将这些数据导入并进行分析,进而做出数据驱动的决策,由此才能构建起真正
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