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速解魔方機器人(下)
- 接上篇5.4.2 粒子群優(yōu)化算法(PSO)訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )常常采用誤差反向傳播算法，這種算 法容易陷入局部極值點(diǎn)，并且隨著(zhù)層數增多，內層權重梯 度過(guò)低，學(xué)習速度慢。而PSO算法是一種基于群體的優(yōu)化方 法，算法中種群稱(chēng)作粒子群，個(gè)體稱(chēng)為粒子。它的基本概念 源于對海鷗等海鳥(niǎo)捕食方式的模擬。一群海鳥(niǎo)隨機地搜尋食 物，它們不知道食物在哪里，但知道當前離食物最近的位 置，從而選擇搜尋目前離食物最近的鳥(niǎo)的周?chē)鷧^域，以盡快 地找到食物。這種算法有訓練速度快，不易陷入局部極值點(diǎn) 的優(yōu)點(diǎn)。1.問(wèn)題的描述采 用
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速解魔方機器人(中)
- 接上篇4.3 系統軟件設計4.3.1 魔方還原算法流程 本算法是一個(gè)可以給出將魔方任何可能的混亂狀態(tài)還 原回六面同色狀態(tài)的算法。目前常用的CFOP法是一種4階段 算法，一共分有4個(gè)還原階段，平均步數在50-70步。而任意 狀態(tài)的魔方的還原方法已經(jīng)被證明可以在20步之內，可見(jiàn)這 種方法有很大的冗余，還有提升空間。本算法能在短時(shí)間里 提供出一組平均步數在 25步左右的解決方案。魔方有6個(gè)面，每個(gè)面存在3種操作(正對該面，順時(shí)針 旋轉，逆時(shí)針旋轉，180度旋
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速解魔方機器人(上)
- 1 設計概述1.1 ?設計意圖 ? ? ?機器人的出現和發(fā)展是計算機技術(shù)進(jìn)步和自動(dòng)化研究 不斷深入的結果。工業(yè)機器人的產(chǎn)生提高了人類(lèi)社會(huì )生產(chǎn) 力，極大地改變了工業(yè)生產(chǎn)和人類(lèi)生活樣貌。但現有機器人 一般系統較為復雜，并且成本昂貴。本項目中我們設計了一套基于Linux 操作系統的FPGA- HPS數據交互聯(lián)合求解魔方的智能魔方破解平臺。項目在 FPG A部分利用CCD攝像頭識別獲取魔方54個(gè)小色塊的顏 色，通過(guò)lw_AXI_FPGA-to-HPS Bridge送到HPS
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