- 基于STM32的双臂魔方机器人能够将任意打乱的三阶魔方快速还原。在研究各种魔方机器人机构的基础上，设计了一种体积小、速度快、性能稳定的机械结构，能使魔方机器人适应不同环境。
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魔方 机器人 STM32 201811
- 接上篇5.4.2 粒子群优化算法(PSO)训练BP神经网络常常采用误差反向传播算法，这种算 法容易陷入局部极值点，并且随着层数增多，内层权重梯 度过低，学习速度慢。而PSO算法是一种基于群体的优化方 法，算法中种群称作粒子群，个体称为粒子。它的基本概念 源于对海鸥等海鸟捕食方式的模拟。一群海鸟随机地搜寻食 物，它们不知道食物在哪里，但知道当前离食物最近的位 置，从而选择搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域，以尽快 地找到食物。这种算法有训练速度快，不易陷入局部极值点 的优点。1.问题的描述采 用
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- 接上篇4.3 系统软件设计4.3.1 魔方还原算法流程 本算法是一个可以给出将魔方任何可能的混乱状态还 原回六面同色状态的算法。目前常用的CFOP法是一种4阶段 算法，一共分有4个还原阶段，平均步数在50-70步。而任意 状态的魔方的还原方法已经被证明可以在20步之内，可见这 种方法有很大的冗余，还有提升空间。本算法能在短时间里 提供出一组平均步数在 25步左右的解决方案。魔方有6个面，每个面存在3种操作(正对该面，顺时针 旋转，逆时针旋转，180度旋
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- 1 设计概述1.1 设计意图 机器人的出现和发展是计算机技术进步和自动化研究 不断深入的结果。工业机器人的产生提高了人类社会生产 力，极大地改变了工业生产和人类生活样貌。但现有机器人 一般系统较为复杂，并且成本昂贵。本项目中我们设计了一套基于Linux 操作系统的FPGA- HPS数据交互联合求解魔方的智能魔方破解平台。项目在 FPG A部分利用CCD摄像头识别获取魔方54个小色块的颜 色，通过lw_AXI_FPGA-to-HPS Bridge送到HPS
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