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车辆自动变速器及其控制技术和自动巡航控制技术都是智能汽车非常重要的内容,是目前我国智能汽车发展急需解决的核心技术之一。论文选择在我国很有发展前景的集自动巡航控制和电控机械式自动变速器于一体的复合控制系统作为研究对象,针对系统研制开发中的一些关键技术难题进行了研究。论文主要由六部分内容组成:(1)概括介绍了智能汽车及其先进的控制系统的主要内容、现状和发展方向;介绍了目前智能汽车自动变速器的主要类型、发展过程和特点;阐述了AMT国内外的研究现状和发展趋势及我国AMT目前需要解决的技术问题;介绍了自动巡航控制技术及其目前应用现状;阐述了论文研究方向提出的背景、课题的来源和论文的主要研究内容以及研究的意义。(2)阐述了作者参与研制开发的AMT控制系统具有的基本功能和设计要求;介绍了该系统的结构、主要组成部分和基本工作原理,并针对AMT系统设计中的几个关键内容:电子控制单元ECU设计;液压动力源设计;离合器、选换挡及节气门控制单元的设计;AMT控制系统的抗干扰设计;AMT控制系统的故障诊断和容错控制设计,详细阐述了作者的设计思想和研究成果,独立自主地设计和研制出了与桑塔纳2000型轿车适配的、具有自主知识产权的、便于国产化的AMT硬件系统。目前整个硬件系统已运行四年多时间、汽车在各种路况下已行驶10万多公里,试验证明所设计的硬件系统不仅满足了整个控制系统的要求,而且具有较高的可靠性和性能价格比。(3)阐述了模糊控制和仿人智能控制的基本思想和重要的理论基础知识;分析了他们的特点和适用范围;概括了模糊控制系统和仿人智能控制系统的设计内容和设计方法;并针对模糊控制的不足之处,将仿人智能控制技术与模糊控制相结合,提出了一种仿人智能模糊控制器,给出了该控制器的结构和控制算法。仿真分析和实际应用证明,仿人智能模糊控制器的设计不需要对象精确的数学模型,且实现比较简单,实时控制效果好。它具有响应速度快、超调小、鲁棒性强等优点,具有一定的应用价值。(4)针对作者研制的电液式节气门执行器的控制问题进行了研究。分析了被控对象的控制技术难点;介绍了电液式节气门执行器的控制系统结构,提出了基于多模态的仿人智能控制器,给出了控制器的结构和控制算法,以及在桑塔纳2000样车上获得的试验测试结果;为了进一步提高电液式节气门执行器位置控制系统的性能,又将作者提出的仿人智能模糊控制应用于该系统,给出了基于查表法的仿人智
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机器人控制技术论文篇二 智能控制在机器人技术中的应用 摘要：机器人的智能从无到有、从低级到高级，随着科学技术的进步而不断深人发展。计算机技术、 网络技术 、人工智能、新材料和MEMS技术的发展，智能化、网络化、微型化发展趋势凸显出来。本文主要探讨智能控制在机器人技术中的应用。 关键词：智能控制 机器人 技术 1、引言 工业机器人是一个复杂的非线性、强耦合、多变量的动态系统，运行时常具有不确定性，而用现有的机器人动力学模型的先验知识常常难以建立其精确的数学模型，即使建立某种模型，也很复杂、计算量大，不能满足机器人实时控制的要求。智能控制的出现为解决机器人控制中存在的一些问题提供了新的途径。由于智能控制具有整体优化，不依赖对象模型，自学习和自适应等特性，用它解决机器人等复杂控制问题，可以取得良好效果。 2、智能机器人的概述 提起智能机器人，很容易让人联想到人工智能。人工智能有生物学模拟学派、心理学派和行为主义学派三种不同的学派。在20世纪50年代中期，行为主义学派一直占统治地位。行为主义学派的学者们认为人类的大部分知识是不能用数学方法精确描述的，提出了用符号在计算机上表达知识的符号推理系统，即专家系统。专家系统用规则或语义网来表示知识规则。但人类的某些知识并不能用显式规则来描述，因此，专家系统曾一度陷人困境。近年来神经网络技术取得一定突破，使生物模拟学派活跃起来。智能机器人是人工智能研究的载体，但两者之间存在很大的差异。例如，对于智能装配机器人而言，要求它通过视觉系统获取图纸上的装配信息，通过分析，发现并找到所需工件，按正确的装配顺序把工件一一装配上。因此，智能机器人需要具备知识的表达与获取技术，要为装配做出规划。同时，在发现和寻找工件时需要利用模式识别技术，找到图样上的工件。装配是一个复杂的工艺，它可能要采用力与位置的混合控制技术，还可能为机器人的本体装上柔性手腕，才能完成任务，这又是机构学问题。智能机器人涉及的面广，技术要求高，是高新技术的综合体。那么，到底什么是智能机器人呢?到目前为止，国际上对智能机器人仍没有统一的定义。一般认为，智能机器人是具有感知、思维和动作的机器。所谓感知，即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力。如装配作业，它要能找到和识别所要的工件，需要利用视觉传感器来感知工件。同时，为了接近工件，智能机器人需要在非结构化的环境中，认识瘴碍物并实现避障移动。这些都依赖于智能机器人的感觉系统，即各种各样的传感器。所谓思维，是指机器人自身具有解决问题的能力。比如，装配机器人可以根据设计要求，为一个复杂机器找到零件的装配办法及顺序，指挥执行机构，即动作部分去装配完成这个机器，动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。因此，智能机器人是一个复杂的软件、硬件的综合体。虽然对智能机器人没有统一的定义，但通过对具体智能机器人的考察，还是有一个感性认识的。 3、智能机器人的体系结构 智能机器人的体系结构主要包括硬件系统和软件系统两 个方面。由于智能机器人的使用目的不同，硬件系统的构成也不尽相同。结构是以人为原型设计的。系统主要包括视觉系统、行走机构、机械手、控制系统和人机接口。如图1所示： 视觉系统 智能机器人利用人工视觉系统来模拟人的眼睛。视觉系统可分为图像获取、图像处理、图像理解3个部分。视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。早期智能机器人使用光导摄像机作为机器人的视觉传感器。近年来，固态视觉传感器，如电荷耦合器件CCD、金属氧化物半导体CMOS器件。同电视摄像机相比，固体视觉传感器体积小、质量轻，因此得到广泛的应用。视觉传感器得到的电信号经过A/D转换成数字信号，即数字图像。单个视觉传感器只能获取平面图像，无法获取深度或距离信息。目前正在研究用双目立体视觉或距离传感.器来获取三维立体视觉信息。但至今还没有一种简单实用的装置。数字图像经过处理，提取特征，然后由图像理解部分识别外界的景物。 行走机构 智能机器人的行走机构有轮式、履带式或爬行式以及类人型的两足式。目前大多数智能机器人.采用轮式、履带式或爬行式行走机构，实现起来简单方便。1987年开始出现两足机器人，随后相继研制了四足、六足机器人。让机器人像人类一样行走，是科学家一直追求的梦想。 机械手 智能机器人可以借用工业机器人的机械手结构。但手的自由度需要增加，而且还要配备触觉、压觉、力觉和滑觉等传感器以便产生柔软、.灵活、可靠的动作，完成复杂作业。 控制系统 智能机器人多传感器信息的融合、运动规划、环境建模、智能推理等需要大量的内存和高速、实时处理能力。现在的冯?诺曼结构作为智能机器人的控制器仍然力不从心。随着光子计算机和并行处理结构的出现，智能机器人的处理能力会更高。机器人会出现更高的钾能。 人机接口 智能机器人的人机接口包括机器人会说、会听以及网络接日、话筒、扬声器、语音合成和识别系统，使机器人能够听懂人类的指令，能与人以自然语言进行交流。机器人还需要具有网络接n，人可以通过网络和通讯技术对机器.人进行控制和操作。 随着智能机器人研究的不断深入、越来越多的各种各样的传感器被使用，信息融合、规划，问题求解，运动学与动力学计算等单元技术不断提高，使智能机器人整体智能能力不断增强，同时也使其系统结构变得复杂。智能机器人是一个多CPU的复杂系统，它必然是分成若干模块或分层递阶结构。在这个结构中，功能如何分解、时间关系如何确定、空间资源如何分配等问题，都是直接影响整个系统智能能力的关键问题。同时为了保证智能系统的扩展，便于技术的更新，要求系统的结构具有一定开放性，从而保证智能能力不断增强，新的或更多传感器可以进入，各种算法可以组合使用口这便使体系结构本身变成了一个要研究解决的复杂问题。智能机器人的体系结构是定义一个智能机器人系统各部分之间相互关系和功能分配，确定一个智能机器人或多个智能机器人系统的信息流通关系和逻辑上的计算结构。对于一个具体的机器人而言，可以说就是这个机器人信息处理和控制系统的总体结构，它不包括这个机器人的机械结构内容。事实上，任何一个机器人都有自己的体系结构。目前，大多数工业机器人的控制系统为两层结构，上层负责运动学计算和人机交互，下层负责对各个关节进行伺服控制。 参考文献： [1]左敏，曾广平. 基于平行进化的机器人智能控制研究[J]. 计算机仿真，2011，08：15-16. [2]陈赜，司匡书. 全自主类人机器人的智能控制系统设计[J]. 伺服控制，2009，02：76-78. [3]康雅微. 移动机器人马达的智能控制[J]. 装备制造技术，：102-103. 看了“机器人控制技术论文”的人还看： 1. 搬运机器人技术论文 2. 机电控制技术论文 3. 关于机器人的科技论文 4. 工业机器人技术论文范文(2) 5. 机器人科技论文
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1、张会新，龚进，樊姣荣，等． 分布式数字无线测温系统[J]． 化工自动化及仪表，2011，38 ( 12) : 1493 ～ 1495． ．中国知网[引用日期2017-12-20]
2、 赵科,李常贤,张彤.基于STM32的无线温湿度控制器[J].化工自动化及仪表,2015,42(06):629-633. ．中国知网[引用日期2017-12-20]
一种可同时对温度、湿度信号进行测量控制的仪器，并实现液晶数字显示，还可通过按键对温、湿度分别进行上、下限设置和显示，从而使仪表可以根据现场情况，自动启动风扇或加热器，对被测环境的实际温、湿度自动调节。
动作指示通过两常开触点输出，真正使仪表实现了智能化更能适应复杂多变的现场情况，从而达到有效的保护设备的目的。
温湿度控制器主要分为：普通型系列和智能型系列两种。
普通型温湿度控制器：采用进口高分子温湿度传感器，结合稳定的模拟电路及开关电源技术制作而成。
智能型温湿度控制器：以数码管方式显示温湿度值，有加热器、传感器故障指示、变送功能，该仪表集测量、显示、控制及通讯于一体，精度高、测量范围宽，是一种适合于各个行业和领域的温湿度测量控制仪表。
参考资料来源：百度百科-温湿度控制器
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1、张会新，龚进，樊姣荣，等． 分布式数字无线测温系统[J]． 化工自动化及仪表，2011，38 ( 12) : 1493 ～ 1495． ．中国知网[引用日期2017-12-20]
2、 赵科,李常贤,张彤.基于STM32的无线温湿度控制器[J].化工自动化及仪表,2015,42(06):629-633. ．中国知网[引用日期2017-12-20]
温湿度控制器主要由传感器、控制器、加热器三部分组成，其工作原理如下：传感器检测箱内温湿度信息，并传递到控制器由控制器分析处理：当箱内的温度、湿度达到或超过预先设定的值时，控制器中的继电器触点闭合，加热器接通电源开始工作，对箱内进行加热或鼓风等;一段时间后，箱内温度或湿度远离设定值，控制器中的继电器触点断开，加热或鼓风停止。
随着工业的发展，对现场温湿度控制的要求越来越高，传统的模拟开关控制已经很难满足生产要求，因此设计更加可靠、智能的无线温湿度控制器将具有较高的经济效益和实用价值。无线温湿度控制器是一种集温湿度信号采集、数据存储、无线收发、控制及通信等功能于一体的新型控制器 。
对于有害及危险等人类难以或无法到达的工作现场，通过设计无线温湿度控制器对生产现场的温湿度进行采集、控制和记录，可达到可靠生产、提高产品质量的目的。
另外，由于工业现场空间较大，温湿度又是非线性、纯滞后和大惯性的被控量，因此采用从机分布控制与主机集中控制相结合的方式进行现场温湿度控制，即通过多点从机进行温湿度采集和控制，采用无线模块将信息传送到中心主机，中心主机通过无线通信向各从机传送给定值和控制参数，主机可进行监控。
参考资料来源：百度百科-温湿度控制器
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我觉得最好的办法就是去找本（电气工程）这样的期刊~看下里面别人的论文题目都是什么~然后根据他们的论题找下灵感~肯定是可以的~加油
《液位控制系统》作为《自动控制专业项目教学教程》之二，选取了工业生产中典型的液位对象，从液位控制的重要性、液位控制中的安全等问题入手，系统地介绍了常见的液位检测方法和常用的液位检测仪表；简单与复杂液位自动控制系统的组成及其工作原理；常用过程控制仪表的组成、工作原理及其使用方法。《液位控制系统》是在前一篇《压力控制系统》的基础上，进行内容的展开、深入，也为后一篇《流量控制系统》的学习奠定一定的基础。《液位控制系统》可作为中等职业学校仪器仪表、自动控制专业的教材，也可以作为职工培训和从事仪表自动化的工作人员的参考用书。
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智能水位控制系统毕业设计一、水位智能检测系统设计原理�实验证明，纯净水几乎是不导电的，但自然界存在的以及人们日常使用的水都会含有一定的Mg2+、Ca2+等离子，它们的存在使水导电。本控制装置就是利用水的导电性完成的。�如图1所示，虚线表示允许水位变化的上下限。在正常情况下，应保持水位在虚线范围之内。为此，在水塔的不同高度安装了3根金属棒，以感知水位变化情况。图1 水位检测原理图其中B棒处于下限水位，C棒处于上限水位，A棒接+5V电源，B棒、C棒各通过一个电阻与地相连。�水塔由电机带动水泵供水，单片机控制电机转动以达到对水位控制之目的。供水时，水位上升。当达到上限时，由于水的导电作用，B、C棒连通+5V。因此，b、c两端均为1状态，这时应停止电机和水泵工作，不再给水塔供水。当水位降到下限时，B、C棒都不能与A棒导电，因此，b、c两端均为0状态。这时应启动电机，带动水泵工作，给水塔供水。当水位处于上下限之间时，B棒与A棒导通，b端为1状态。C端为0状态。这时，无论是电机已在带动水泵给水塔加水，水位在不断上升；或者是电机没有工作，用水使水位在不断下降。都应继续维持原有的工作状态。�二、基于单片机控制的水塔水位控制系统�1�单片机控制电路�水塔水位控制的电路如图2所示。�2�前向通道设计图2 水塔水位控制电路由于所采用的信号是频率随水位变化而变的脉冲信号（开关量），因此电路设计中省去了A/D�转换部分，这不仅降低了硬件电路的成本，而且由于采用数字脉冲信号通信，提高了系统的抗干扰能力、稳定性和精度。�输入的可变脉冲信号送到8031的P10和P11脚电平，当接收到信号时，输入脉冲使其输出高电平，而无信号输入时，无触发脉冲，此时翻转为低电平。程序控制8031周期性地对P11和P10脚电平进行采样，达到控制的目的。�3.微机控制数据处理部分�在电路设计中，充分利用8031已有端口的作用，同时也考虑扩展，做到尽可能节省元件，不仅可降低成本，而且提高可靠性。(1)使用8031单片机。水塔水位控制的电路如图3—1。接受电路得到的是频率随水位变化的调频脉冲，它反映了贮水池水位的高度，对其进行信号处理，便能实现对水位的控制及故障报警等功能。要完成此一工作，最佳的选择是采用微机控制，实验中是以MCS—51系列弹片机8031作CPU。对接受的信号进行数据处理，完成相应的水位控制、故障报警等功能。8031芯片的内部结构框图见图3所示。�由图3可大致看到：它含运算器、控制器、片内存储器、4个I/O接口、串行接口定时器/计数器、中断系统、振荡器等功能部件。图中SP是堆栈指针寄存器，栈区占用了片内RAM的部分单元；未见通用寄存器（工作寄存器），因单片机片内有存储器，与访问工作寄存器一样方便，所以就把一定数量的片内RAM字节划作工作寄存器区；PSW是程序状态字寄存器，简称程序状态字，相当于其他计算机的标志寄存器；DPTR是数据指针寄存器，在访问片外ROM、片外RAM、甚至扩展I/O接口时特别有用；B寄存器又称乘法寄存器，它与累加器A协同工作，可进行乘法操作和除法操作。实验中8031时钟频率为6MHz。由于8031没有内部ROM，因此需外扩展程序存储器。本系统采用2732EPROM扩展4K程序存储器，对应地址空间为0000H～0FFFH。（2）74LS373作为地址锁存器。74LS373片内是8个输出带三态门的D锁存器，其结构示意图见图4所示。当使能端G呈高点平时锁存器中的内容可更新，而在返回低电平瞬间实现锁存。如此时芯片的输出控制端为低，也即输出三态门打开，锁存器中的地址信息便可经由三态门输出。除74LS373外，84LS273、8282、8212等芯片也可用作地址锁存器，但使用时接法稍有不同，由于接线稍繁、多用硬件和价格稍贵，故不如74LS373用的普遍。 图3 8031芯片内部结构框图（3）两个水位信号由P10和P11输入，这两个信号共有四种组合状态。如表3—1所示。其中第三种组合（b=1、c=0）正常情况下是不能发生的，但在设计中还是应该考虑到，并作为一种故障状态。�表3-1 水位信号状态表C(P11) B(P10) 操作 0 0 电机运转 0 1 维持原状 1 0 故障报警 1 1 电机停转 （4）控制信号由P12端输出，去控制电机。为了提高控制的可靠性，使用了光电耦合。4.报警电路�本系统采用发光二极管，当控制电路出现故障状态时，P13置零，发光二极管导通，发光报警。�5.软件设计�一个应用系统，要完成各项功能，首先必须有较完善的硬件作保证。同时还必须得到相应设计合理的软件的支持，尤其是微机应用高速发展的今天，许多由硬件完成的工作，都可通过软件编程而代替。甚至有些必须采用很复杂的硬件电路才能完成的工作，用软件编程有时会变得很简单，如数字滤波，信号处理等。因此充分利用其内部丰富的硬件资源和软件资源，采用MCS—51汇编语言和结构化程序设计方法进行软件编程。这个系统程序由主控程序、延时子程序组成。其中主控程序是核心。由它控制着整个系统程序的运行和跳转。流程图如图5所示。包括系统初始化，数据处理，故障报警等。�电路具体工作情况如下：�① 当水位低于B时，由于极棒A和C、A和B之间被空气绝缘，P10和P11得到低电平，全置0，单片机控制电路使P12置零，继电器吸合，启动水泵向水塔灌水；�② 当水位高于B低于C时，P10置1，P11置0，继电器常开触电自保，因此升到B以上时，继电器并不立即释放，电极仍然供水；③ 当水位达到C时，P10 、P11均置1，单片机控制电路使P12置1，继电器释放，水泵停止工作；�④ 用水过程中，水位降到C以下，P11置0，P10置1，维持原状，电机不工作，直到降到B以下，如此循环往复。�系统出现故障时，由P13置零，输出报警信号，驱动一支发光二极管进行光报警。三、结束语�现代传感技术、电子技术、计算机技术、自动控制技术、信息处理技术和新工艺、新材料的发展为智能检测系统的发展带来了前所未有的奇迹。在工业、国防、科研等许多应用领域，智能检测系统正发挥着越来越大的作用。检测设备就像神经和感官，源源不断地向人类提供宏观与微观世界的种种信息，成为人们认识自然、改造自然的有力工具。现代的广义智能检测系统应包括一切以计算机（单片机、PC机、工控机、系统机）为信息处理核心的检测设备。因此，智能检测系统包括了信息获取、信息传送、信息处理和信息输出等多个硬、软件环节。从某种程度上来说，智能检测系统的发展水平表现了一个国家的科技和设计水平。�本课题研究的内容是“智能水位控制系统”。水位控制在日常生活及工业领域中应用相当广泛，比如水塔、地下水、水电站等情况下的水位控制。而以往水位的检测是由人工完成的，值班人员全天候地对水位的变化进行监测，用有线电话及时把水位变化情况报知主控室。然后主控室再开动电机进行给排水。很显然上述重复性的工作无论从人员、时间和资金上都将造成很大的浪费。同时也容易出差错。因此急需一种能自动检测水位，并根据水位变化的情况自动调节的自动控制系统，我所研究的就是这方面的课题。�水位检测可以有多种实现方法，如机械控制、逻辑电路控制、机电控制等。本实验采用两种方法（单片机和时基集成电路）进行主控制，在水池上安装一个自动测水位装置。利用水的导电性连续地全天候地测量水位的变化，把测量到的水位变化转换成相应的电信号，主控台应用单片微机或时基集成电路对接收到的信号进行数据处理，完成相应的水位显示、控制及故障报警等功能。�参考文献�1.丁元杰 单片微机原理及应用 机械工业出版社 2000�2.腾召胜 罗隆福 智能检测系统与数据融合 机械工业出版社 20003.孙虎章 自动控制原理 中央广播电视大学出版社 1999
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
视觉关系识别/检测 任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如
视觉关系识别是图像理解的基础，可以 应用 在
挑战：
这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表：
第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。
Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。
思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。
**Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示 ）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示：
所以为了让 能够接近 ，即相似，loss函数为
在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。 除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。
更多相关的可参考原论文。
思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的）
这篇论文跟上一篇论文类似，都是将
思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。
这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图：
这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。
这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。 这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是： （1） 张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵 的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。
最后BP训练SG网络，θ设为. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。
思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。 不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。
这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用：
这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。
论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。
这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。
Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。 具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。
可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。
这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。
思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（ 一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。
至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。
很简单的问题，最好使用18B20来做；使用一个字节保存温度上限，一个字节保存下限。每次测量之后，将测温结果与这两数字做比较就行了。具体的控制量自己根据要求决定。
本科生有啥钱啊，楼上的，这点钱也想赚。。。既然是本科毕业设计，那还是老老实实自己做吧，也算对自己有个交代
必须要有实物啊，理论的东西都是要靠实物来验证的啊。温度控制系统不难吧，学过电子、单片机的都很轻松的，同学看来你大学过得还挺滋润的啊。去文库看看，基本都会有资料参考的。知识要点：1，AD采样，也就是温度的数据采集。2，中断，采集数据后比较，做相应的处理。
基于PID的锅炉温度控制系统设计 摘要:利用BP神经网络PID控制具有逼近任意非线性函数的能力,将神经网络PID与LabVIEW友好地人 机交互结合,实现对锅炉温度的控制.仿真结果表明,该系统具有更小的超调量,并且更快地到达需要的控制温 度. 关键词:BP神经网络;PID控制;温度控制 温度是锅炉生产蒸汽质量的重要指标之一,也是保证锅炉设备安全的重要参数.同时,温度是影响锅 炉传热过程和设备效率的主要因素.例如,在利用烟化炉对锌、铝冶炼过程中,如果温度过低,则还原速度 和挥发速度都会降低;但温度也不宜过高,否则在温度超过1 250℃时,可能形成Zn-Fe合金,有害于烟 化炉的作业,因此温度的精确测量和控制是十分必要的.作为工业控制系统中的基本方式,PID控制对于 动态反应较缓慢的工业过程是非常好的控制规律[1].但是,当工业过程复杂,负荷变化很多,对象的纯滞 后又较大时常规PID控制达不到要求,为了解决上述问题系统采用PLC作为下位机,PC作为上位机,利 用labVIEW构造人机交互界面,应用神经网络PID对系统进行控制,设计锅炉温度的监制电路. 1 系统总体设计 系统通过热电偶传感器检测出锅炉的温度,采集的信号经过A/D电路转换后传给PLC控制器.PLC 根据数据做出判断,当锅炉处在升温阶段时对锅炉进行加热,当锅炉处于保温段时调用PID算法控制温 度满足输出要求.同时PLC把数据传给PC机,PC机做出显示和报警.具体电路如图1所示. 1·1 主控芯片 S7-300PLC是西门子生产的模块式中小型PLC,提供了大量可以选择的模块,包括:PS 电源模块、CPU模块、IM接口模块、SM信号模块、FM功能模块和CP通信模块.其中FM模块可实现高 速级数、定位控制、闭环控制功能;CP模块是组态网使用的接口模块常用的网络有PROFIBUS,工业以太 网及点对点连接网络.这些模块可以通过U形总线紧密地固定在轨道上,一条导轨共有11个槽号:1号槽 至3号槽分别放置电源、CPU、IM模块4号槽至11号槽 可以随意放置其他模块. 1·2 通信网络 一般的自动化系统都是以单元生产设备 为中心进行检测和控制,不同单元的生产设备间缺乏信息 交流,难以满足生产过程的统一管理.西门子全集成自动 化解决方案顺应了当今自动化的需求,TIA从统一的组态 和编程、统一的数据管理及统一的通信三方面集成在一 起,从现场级到管理级,可以使用如工业以太网、PROFIB- BUS,MPI,EIB等通信网络.根据设计的需要可以自由选择通信网络的配置[2]. 1·3 温度传感器 热电偶是将2种不同的导体焊接起来组成闭合回路,当两端节点有温度差时,两端点 之间产生电动势,回路中会产生电流,这种现象称为热电效应.热电偶温度传感器就是利用这一效应来工 作的.在工业生产过程中被测点与基准节点之间的距离常常过远,为了节省热电偶材料,降低成本,通常采 用补偿导线的方式进行补偿[3]. 1·4 显示界面 LabVIEW是美国NI公司推出的图形化工业控制测控开发平台,是目前应用最广、发展 最快、功能最强的图形软件集成开发环境.LabVIEW具有界面友好、开发周期短等优点,广泛应用于仪器 控制、数据采集、数据分析和数据显示等领域.所以,我们可以在计算机上采用它来实现对设备运行状态的 监控,同时也可以对各种数据进行采集显示.系统的温度显示界面如图2所示. 2 系统控制算法设计 PID控制是工业过程控制中最常用的一种控制方法, 但常规的PID控制在被控对象具有复杂的非线性时,如锅 炉的温度控制,不仅具有较大的纯延迟,而且模型也不确 定时,对于这种对象往往难以达到满意的控制效果.BP神 经网络PID控制具有逼近任意非线性函数的能力,通过神 经网络自身的学习,找到最佳组合的PID控制参数,以满 足控制系统的要求.具体的神经网络PID控制系统框图如 图3所示. 设PID神经元网络是一个3层BP网络,包括2个输入节点,3个隐含层节点,1个输出接点.输入节 点对应所选的系统运行状态量,如系统不同时刻的输入量和输出量等,必要时要进行归一化处理.输出节 点分别对应PID控制的3个可调参数KP,KI,KD.输入层的2个神经元在构成控制系统可分别输入系统 被调量的给定值和实际值.由文献[4]和[5]中的前向算法可得到输出层的权系数计算公式为: 3结论 PID控制算法是一种易于实现而且经济实用的方法,具有很强的灵活性,但在被控制对象具有复杂的 非线性时,难以满足控制要求,而神经网络PID控制具有逼近任意非线性函数的能力,神经网络PID与 LabVIEW结合实现对锅炉温度的数据采集、控制和显示,提高了锅炉监控系统的效率. 参考文献: [1] 邓洪伟.供暖锅炉温度和压力的PLC控制[J].动力与电力工程,2008(18):93-94. [2] 张运刚.西门子S7-300/400PLC技术与应用[M].北京:人民邮电出版社,2007. [3] 何希才.传感器及其应用实例[M].北京:机械工业出版社,2004. [4] 何离庆.过程控制系统与装置[M].北京:重庆大学出版社,2003. [5] 舒怀林.PID神经元网络及其控制系统[M].北京:国防工业出版社,2006.