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为解决超声传感器只能确定位置不能确定方向的问题,提出一种新的定位方法.首先,针对超声波传感器数量最小化及安装位置最优化问题,对定位系统进行数学建模;然后,在理论推算得出的指定位置安装超声波发射模块和接收模块,再配以射频程控交换机以及51单片机,建立起定位系统的物理配置模型;最后,利用最小二乘法对测得的数据进行处理,得到精确的位置和方向估计.实验结果表明:该定位方法可在同一参考系中唯一地确定自主移动机器人的位置和方向,并且对机器人的最佳位置和方向估算结果与真实值非常接近. 相似文献
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基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。 相似文献