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      控制;調(diào)節(jié)裝置的制造及其應(yīng)用技術(shù)
      • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種多機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì), 涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:確定當(dāng)前的待監(jiān)測(cè)對(duì)象;預(yù)測(cè)當(dāng)前的每一待監(jiān)測(cè)對(duì)象當(dāng)前的待監(jiān)測(cè)位置;按照預(yù)設(shè)順序確定當(dāng)前待分配任務(wù)的當(dāng)前的機(jī)器人;獲取當(dāng)前的每一備選位置的耗時(shí)...
      • 本發(fā)明提供一種滾翼型爬壁機(jī)器人的控制方法, 包括:實(shí)時(shí)獲取滾翼型爬壁機(jī)器人移動(dòng)方向一側(cè)壁面的第一檢測(cè)圖像;根據(jù)所述第一檢測(cè)圖像, 判斷滾翼型爬壁機(jī)器人的移動(dòng)方向一側(cè)是否具有障礙物;若存在障礙物, 則檢測(cè)障礙物的第一凸出壁面高度;控制滾翼型爬...
      • 本發(fā)明涉及一種多機(jī)器人協(xié)同方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì), 屬于機(jī)器人控制技術(shù)領(lǐng)域, 用于基于構(gòu)建的MRVCC模型對(duì)多機(jī)器人進(jìn)行協(xié)同控制;MRVCC模型包括虛擬質(zhì)心模塊、共識(shí)算法模塊以及分層策略控制模塊;多機(jī)器人協(xié)同方法包括:基于虛擬質(zhì)心模...
      • 本公開涉及軌道機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域, 提出了軌道巡檢機(jī)器人安全運(yùn)行控制方法及系統(tǒng)、軌道機(jī)器人, 控制方法包括如下步驟:獲取巡檢機(jī)器人的電機(jī)位置換算值與電機(jī)實(shí)時(shí)速度;對(duì)獲取的速度進(jìn)行采樣并積分, 得到位置的運(yùn)算值;融合比對(duì)電機(jī)位置換算值、對(duì)速度積分...
      • 本發(fā)明公開了一種基于凸包算法的植保無人機(jī)不規(guī)則農(nóng)田路徑規(guī)劃方法, 包括:獲取農(nóng)田邊界點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行去噪, 得到去噪數(shù)據(jù)集;引入凸包算法, 遍歷去噪數(shù)據(jù)集中所有坐標(biāo), 找到多個(gè)凸包點(diǎn)并連接, 生成最小外接矩形, 隨機(jī)選取一條邊設(shè)定參考航向...
      • 本發(fā)明公開了基于機(jī)器狗自主導(dǎo)航的光伏電站巡檢路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng), 屬于運(yùn)動(dòng)體控制技術(shù)領(lǐng)域, 其包括獲取光伏電站的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)與機(jī)器狗足端的實(shí)時(shí)壓力分布參數(shù), 生成地形特征向量進(jìn)行區(qū)域分割, 生成預(yù)設(shè)優(yōu)先級(jí)巡檢區(qū)域邊界坐標(biāo)集和預(yù)設(shè)能耗緩沖區(qū)坐...
      • 一種無人艇海上目標(biāo)攔截感知交接班策略, 包括目標(biāo)信息分析、交接班時(shí)機(jī)判斷、航向優(yōu)化以及信息融合與驗(yàn)證四個(gè)階段;其中, 目標(biāo)信息分析階段用于收集和處理目標(biāo)及海洋環(huán)境信息, 建立目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型并預(yù)測(cè)其未來位置和運(yùn)動(dòng)趨勢(shì);交接班時(shí)機(jī)判斷階段是根據(jù)...
      • 本發(fā)明涉及飛行控制技術(shù)領(lǐng)域, 尤其涉及一種混合控制的FPV無人機(jī)飛行控制系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟:利用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集無人機(jī)三軸角速度數(shù)據(jù), 通過消除高頻噪聲并進(jìn)行零偏校準(zhǔn);構(gòu)建對(duì)應(yīng)的線性擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器, 以基于觀測(cè)誤差的絕對(duì)值...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N無人機(jī)輸變配電航跡規(guī)劃方法及系統(tǒng), 通過三維建模技術(shù)的突破及無人機(jī)技術(shù)與電網(wǎng)巡檢業(yè)務(wù)的深度融合, 進(jìn)一步優(yōu)化輸、變、配專業(yè)設(shè)備巡視資源, 提升巡視效率及設(shè)備運(yùn)維質(zhì)量。通過在巡檢密集區(qū)部署的無人機(jī)網(wǎng)格化巡檢平臺(tái), 完成變電設(shè)備、...
      • 本發(fā)明涉及一種助推?滑翔飛行器全向可達(dá)域快速生成方法, 屬于飛行器控制技術(shù)領(lǐng)域。助推段, 通過數(shù)據(jù)庫搜索的助推段特征軌跡生成方法, 得到頂點(diǎn)速度極值條件下的二維助推軌跡;滑翔段, 基于D?E走廊邊界跟蹤和當(dāng)前橫程誤差走廊的縱、側(cè)向規(guī)劃方法,...
      • 本發(fā)明提供一種AGV小車定位對(duì)接方法, 在機(jī)臺(tái)前方的兩側(cè)設(shè)有反光板, 預(yù)設(shè)機(jī)臺(tái)的長(zhǎng)度為c, 機(jī)臺(tái)的寬度為d, 二維碼設(shè)置在機(jī)臺(tái)底部的中心位置, 通過不同的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換直接確定二維碼中心點(diǎn)的距離實(shí)現(xiàn)定位, 從反光板的中間位置行駛?cè)霗C(jī)臺(tái)的底部進(jìn)行...
      • 本發(fā)明屬于機(jī)器人控制技術(shù)領(lǐng)域, 公開了一種雙足機(jī)器人不平路面行走規(guī)劃和控制方法, 包括步驟1:構(gòu)建步態(tài)生成器, 在支撐相切換時(shí), 激活步態(tài)生成器, 基于簡(jiǎn)化的線性倒立擺模型, 生成下一支撐相的質(zhì)心及擺動(dòng)腳期望軌跡;步驟2:構(gòu)建全身控制器, ...
      • 本發(fā)明屬于飛行器控制技術(shù)領(lǐng)域, 尤其涉及一種基于切換系統(tǒng)的縱列式構(gòu)型跨介質(zhì)無人機(jī)的出入水控制方法, 包括以下步驟:步驟1)分別建立縱列式構(gòu)型的水空跨介質(zhì)無人機(jī)在不同飛行階段的動(dòng)力學(xué)模型;步驟2)針對(duì)水空跨介質(zhì)無人機(jī)的動(dòng)力學(xué)模型, 設(shè)計(jì)無人機(jī)...
      • 本發(fā)明提供一種帶有狀態(tài)/輸入量化的無人船舶航向跟蹤控制方法, 包括:基于反步法設(shè)計(jì)系統(tǒng)控制律, 結(jié)合動(dòng)態(tài)面技術(shù)降低虛擬控制律的計(jì)算量膨脹問題;對(duì)于控制系統(tǒng)中存在的不確定項(xiàng)及外界干擾, 利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器進(jìn)行估計(jì);均勻量化器分別對(duì)控制系統(tǒng)中的...
      • 為了解決協(xié)同建圖在帶寬受限環(huán)境中的建圖精度問題, 本發(fā)明提出了一種專為通信受限環(huán)境設(shè)計(jì)的邊緣輔助協(xié)作建圖系統(tǒng)及方法, 通過帶寬感知的地圖蒸餾技術(shù), 能夠量化關(guān)鍵幀和地標(biāo)的重要性, 并根據(jù)實(shí)時(shí)帶寬評(píng)估動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)的稀疏化程度, 確保只傳輸最關(guān)...
      • 一種基于自適應(yīng)反饋的飛行器自主學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)及方法, 通過引入狀態(tài)反饋控制框架并選擇合適的反饋狀態(tài)量, 一方面使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制律進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整, 另一方面將有效提升飛行器自主學(xué)習(xí)控制的效率, 首先基于狀態(tài)反饋控制原理完成巡航飛行器速度控制律以...
      • 本發(fā)明公開了一種基于云邊機(jī)協(xié)同計(jì)算的機(jī)器人自主軌跡跟蹤系統(tǒng), 本發(fā)明屬于機(jī)器人自主軌跡跟蹤領(lǐng)域, 包括:機(jī)器人編隊(duì)層、邊緣計(jì)算層和云計(jì)算中心, 其中所述機(jī)器人編隊(duì)層、所述邊緣計(jì)算層和所述云計(jì)算中心層依次連接;所述機(jī)器人編隊(duì)層, 用于采集機(jī)器...
      • 本發(fā)明提供了一種基于復(fù)合傳感器的無人機(jī)飛行控制管理方法, 包括:在初始狀態(tài), 采集無人機(jī)上慣性傳感器的加速度數(shù)據(jù)、視覺傳感器的光流場(chǎng)數(shù)據(jù)、氣壓高度計(jì)的垂直高度數(shù)據(jù);構(gòu)建無人機(jī)姿態(tài)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型以及環(huán)境感知先驗(yàn)?zāi)P停粚?shí)時(shí)解析所述加速度數(shù)據(jù), 更新...
      • 提供換擋裝置。換擋裝置具備:換擋體, 其具備被支承為能夠轉(zhuǎn)動(dòng)的軸體;多個(gè)突出部, 其從軸體突出;以及機(jī)構(gòu)部, 其分別具備于多個(gè)突出部。
      • 本發(fā)明涉及信號(hào)采集技術(shù)領(lǐng)域, 具體涉及一種基于可編程邏輯部件的遠(yuǎn)程接口狀態(tài)采集及控制裝置, 該裝置以可編程融合芯片PSOC為核心板, 所述可編程融合芯片PSOC分為邏輯處理端和系統(tǒng)處理端;邏輯處理端用于完成模擬量采集、模擬量輸出、離散量采集...
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