基于模式識(shí)別的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
發(fā)布時(shí)間:2021-01-24 17:10
目前傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)系統(tǒng)多數(shù)基于遺傳算法,這類系統(tǒng)存在系統(tǒng)吞吐量較差、效率低的問題。為此,設(shè)計(jì)一種基于模式識(shí)別的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)。首先設(shè)計(jì)系統(tǒng)整體框架,包括數(shù)據(jù)采集、處理以及存儲(chǔ)模塊;其次在硬件設(shè)計(jì)上,選擇XC2VP30芯片作為FPGA核心芯片,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集模塊接口電路,利用合適的FLASH芯片進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)完成系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì);最后根據(jù)模式識(shí)別方法,建立標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)樣本集,確定特征向量,計(jì)算隸屬度函數(shù)完成數(shù)據(jù)分類,再利用FPGA將已分類數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至FLASH模塊中完成軟件設(shè)計(jì)。測(cè)試結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)系統(tǒng)相比,基于模式識(shí)別的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)系統(tǒng)的系統(tǒng)吞吐量提高了15.9%,效率得到了提高。
【文章來源】:現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(04)北大核心
【文章頁數(shù)】:4 頁
【部分圖文】:
系統(tǒng)框架模塊設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)采集模塊主要通過FPRG芯片內(nèi)部的SRAM對(duì)機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,再使用D/A轉(zhuǎn)換器,將收集到數(shù)字量轉(zhuǎn)換成模擬量,通過濾波放大后,由FPGA接收、處理和存儲(chǔ)[4]。其中,數(shù)模轉(zhuǎn)換芯片選擇DAC0832;單電源供電一般為5~15 V;功耗為75 mW,無需外部電路的補(bǔ)償,只需連接不同輸出引腳就可得到不同電壓輸出范圍[5]。DAC0832與FPGA的接口電路如圖2所示。2)數(shù)據(jù)處理模塊
該模塊使用4 GB KLMAG8DEDD型號(hào)的FLASH芯片[7],該芯片可用來保存運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù),還可用來保存程序代碼。KLMAG8DEDD地址和命令在I/O單元上傳遞。當(dāng)數(shù)據(jù)采集完成后,數(shù)據(jù)處理模塊中的邏輯單元對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷,對(duì)FLASH存儲(chǔ)芯片內(nèi)部進(jìn)行擦除,進(jìn)行數(shù)據(jù)寫入操作,使機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)從緩存中讀取后完整準(zhǔn)確地寫入到FLASH中。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊的功能框圖如圖3所示。1.3 基于模式識(shí)別的系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于特征自學(xué)習(xí)的交通模式識(shí)別研究[J]. 王昊,劉高軍,段建勇,薛媛媛,馮卓楠. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]基于特征選擇與SVM的質(zhì)量異常模式識(shí)別[J]. 劉玉敏,趙哲耘. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2018(10)
[3]基于FPGA的多通道實(shí)時(shí)地震勘探采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 李科,陳紫強(qiáng),謝躍雷. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(09)
[4]基于MATLAB的機(jī)器人GUI仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)研究[J]. 尹新城,胡勇. 科技通報(bào). 2018(01)
[5]稀疏保持典型相關(guān)分析特征選擇與模式識(shí)別[J]. 許潔,吳秦,梁久禎,王念兵,張淮. 小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2017(08)
[6]三電平逆變器多故障模式識(shí)別方法[J]. 沈艷霞,吳娟,趙芝璞,紀(jì)志成. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2017(07)
[7]一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 王秋琳,宋立華,閆麗飛,林暉. 電子設(shè)計(jì)工程. 2017(13)
[8]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的fMRI數(shù)據(jù)分類方法[J]. 張兆晨,冀俊忠. 模式識(shí)別與人工智能. 2017(06)
[9]基于FPGA的傅里葉變換成像光譜儀實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 王具民,殷世民,陳洪波,高麗偉,陳真誠(chéng). 電子器件. 2017(01)
[10]多圖嵌入表示在人體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 褚晶輝,羅薇,呂衛(wèi). 計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2017(06)
本文編號(hào):2997617
【文章來源】:現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(04)北大核心
【文章頁數(shù)】:4 頁
【部分圖文】:
系統(tǒng)框架模塊設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)采集模塊主要通過FPRG芯片內(nèi)部的SRAM對(duì)機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,再使用D/A轉(zhuǎn)換器,將收集到數(shù)字量轉(zhuǎn)換成模擬量,通過濾波放大后,由FPGA接收、處理和存儲(chǔ)[4]。其中,數(shù)模轉(zhuǎn)換芯片選擇DAC0832;單電源供電一般為5~15 V;功耗為75 mW,無需外部電路的補(bǔ)償,只需連接不同輸出引腳就可得到不同電壓輸出范圍[5]。DAC0832與FPGA的接口電路如圖2所示。2)數(shù)據(jù)處理模塊
該模塊使用4 GB KLMAG8DEDD型號(hào)的FLASH芯片[7],該芯片可用來保存運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù),還可用來保存程序代碼。KLMAG8DEDD地址和命令在I/O單元上傳遞。當(dāng)數(shù)據(jù)采集完成后,數(shù)據(jù)處理模塊中的邏輯單元對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷,對(duì)FLASH存儲(chǔ)芯片內(nèi)部進(jìn)行擦除,進(jìn)行數(shù)據(jù)寫入操作,使機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)從緩存中讀取后完整準(zhǔn)確地寫入到FLASH中。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊的功能框圖如圖3所示。1.3 基于模式識(shí)別的系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于特征自學(xué)習(xí)的交通模式識(shí)別研究[J]. 王昊,劉高軍,段建勇,薛媛媛,馮卓楠. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]基于特征選擇與SVM的質(zhì)量異常模式識(shí)別[J]. 劉玉敏,趙哲耘. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2018(10)
[3]基于FPGA的多通道實(shí)時(shí)地震勘探采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 李科,陳紫強(qiáng),謝躍雷. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(09)
[4]基于MATLAB的機(jī)器人GUI仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)研究[J]. 尹新城,胡勇. 科技通報(bào). 2018(01)
[5]稀疏保持典型相關(guān)分析特征選擇與模式識(shí)別[J]. 許潔,吳秦,梁久禎,王念兵,張淮. 小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2017(08)
[6]三電平逆變器多故障模式識(shí)別方法[J]. 沈艷霞,吳娟,趙芝璞,紀(jì)志成. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2017(07)
[7]一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 王秋琳,宋立華,閆麗飛,林暉. 電子設(shè)計(jì)工程. 2017(13)
[8]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的fMRI數(shù)據(jù)分類方法[J]. 張兆晨,冀俊忠. 模式識(shí)別與人工智能. 2017(06)
[9]基于FPGA的傅里葉變換成像光譜儀實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 王具民,殷世民,陳洪波,高麗偉,陳真誠(chéng). 電子器件. 2017(01)
[10]多圖嵌入表示在人體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 褚晶輝,羅薇,呂衛(wèi). 計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2017(06)
本文編號(hào):2997617
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