CN111596610B - 一种具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统 - Google Patents

一种具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统,包括区域划分模块、偏量分析模块、控制器、深入处理模块、数据显示模块和数据收集模块;区域划分模块用于将物流机器人的平面运动区域划分为轨迹行走区域和异常行走区域;本发明是将运行轨迹归类至各区域、各区间,并通过其中的轨迹长度、边界面积和投影面积状况,来将运行轨迹的各段测控情况做出针对性的划分,再深入的对测控情况进行波峰波谷幅值、峰谷数量和特征点间距相结合的轨迹弯曲度分析,并据此做出精确化的轨迹反馈、记录操作,来对整体的运行轨迹做出针对性评判与深入化处理,以达到逐级推进式的细致性轨迹测控效果。

Description

一种具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统
技术领域
本发明涉及工控机控制系统技术领域,具体为一种具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统。
背景技术
工控机是一种采用总线结构,对运行过程中的机电设备、工艺装备等进行检测与控制的工具总称;工控机具有重要的计算机属性和特征,例如具有计算机主板、CPU、硬盘、内存、外设和接口,并附有操作系统、网络协议、计算能力和人机界面;工控机属于工控行业的中间产品,可为其它行业提供嵌入式的智能化运算。
且现有的具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统,大多仅是将运行轨迹与预设轨迹相比对,并据此做出警示、提醒操作,其测控精度低、误报警率高,不能够对整体的运行轨迹做出针对性评判与深入化处理,难以将运行轨迹归类至各区域、各区间,并通过其中的轨迹长度、边界面积和投影面积状况,来将运行轨迹的各段测控情况做出针对性的划分,再深入的对测控情况进行波峰波谷幅值、峰谷数量和特征点间距相结合的轨迹弯曲度分析,并据此做出精确化的轨迹反馈、记录操作,以达到逐级推进式的细致性轨迹测控效果;
为了解决上述缺陷,现提供一种技术方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统,本发明是将运行轨迹归类至各区域、各区间,并通过其中的轨迹长度、边界面积和投影面积状况,来将运行轨迹的各段测控情况做出针对性的划分,再深入的对测控情况进行波峰波谷幅值、峰谷数量和特征点间距相结合的轨迹弯曲度分析,并据此做出精确化的轨迹反馈、记录操作,来对整体的运行轨迹做出针对性评判与深入化处理,以达到逐级推进式的细致性轨迹测控效果。
本发明所要解决的技术问题如下:
如何依据一种有效的方式,来解决现有的具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统,大多仅是将运行轨迹与预设轨迹相比对,并据此做出警示、提醒操作,其测控精度低、误报警率高,不能够对整体的运行轨迹做出针对性评判与深入化处理,难以将运行轨迹归类至各区域、各区间,并通过其中的轨迹长度、边界面积和投影面积状况,来将运行轨迹的各段测控情况做出针对性的划分,再深入的对测控情况进行波峰波谷幅值、峰谷数量和特征点间距相结合的轨迹弯曲度分析,并据此做出精确化的轨迹反馈、记录操作,以达到逐级推进式的细致性轨迹测控效果的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统,包括区域划分模块、偏量分析模块、控制器、深入处理模块、数据显示模块和数据收集模块;
所述区域划分模块用于将物流机器人的平面运动区域划分为轨迹行走区域和异常行走区域,且轨迹行走区域是根据物流机器人的预设行走路线所衍生的,而异常行走区域是通过轨迹行走区域的外围空间所衍生的,并将轨迹行走区域和异常行走区域一同划分为各层区间,且两个行走区域内的各层区间均互为一一对应,而工控机嵌入于物流机器人的内部;
所述区域划分模块还用于采集轨迹行走区域和异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息,并将其传输至偏量分析模块;
所述偏量分析模块则依据接收到的轨迹行走区域和异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息,对其进行轨迹综况偏量解析操作,具体步骤如下:
Step1:获取到第一时间段的轨迹行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息,并将其中的轨迹长量数据、区域边界数据和轨迹投影数据分别标定为Qi、Wi和Ei,i=1...n,且Qi、Wi和Ei均互为一一对应,第一时间段表示物流机器人完成送货来回所需的运动过程时长,变量i与轨迹行走区域内的各层区间相对应,变量n表示大于1的正整数;
Step2:获取到第一时间段的异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息,并将其中的轨迹长度数据、异常边界数据和异常投影数据分别标定为Aj、Sj和Dj,j=1...m,且Aj、Sj和Dj均互为一一对应,而变量i与变量j相对应,即为两个行走区域内的各层区间均互为一一对应,变量j与异常行走区域内的各层区间相对应,变量m表示大于1的正整数;
Step3:依据公式
Figure BDA0002497619420000031
求得第一时间段的两个行走区域内的各层区间的意外运行轨迹因数Z(i=j),α、β和ρ均为轨迹修正系数,α大于β大于ρ且α+β+ρ=5.3295;
且当第一时间段的两个行走区域内的各层区间的意外运行轨迹因数Z(i=j)大于预设范围z的最大值、位于预设范围z之内和小于预设范围z的最小值时,则将与其所对应的区间分别置于高度异常轨迹级、中度合规轨迹级和优异运行轨迹级,并将中度合规轨迹级经控制器传输至深入处理模块,以及将高度异常轨迹级和优异运行轨迹级经控制器传输至数据显示模块;
所述深入处理模块在接收到中度合规轨迹级后,从数据收集模块中调取与其所对应的第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的轨迹弯折信息,对其进行轨迹曲度分析操作,得到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间所对应的深析轨迹异度弯折级和深析轨迹常量变动级,并将其传输至数据显示模块;
所述数据收集模块用于收集两个行走区域内的各层区间的轨迹弯折信息,并将其存储至内部文件夹;
所述数据显示模块在接收到高度异常轨迹级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹变动异常、正常行走占比低”文本,经颜色标记发送至显示屏;所述数据显示模块在接收到优异运行轨迹级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹预设一致”文本,经字母标记发送至显示屏;
所述数据显示模块在接收到深析轨迹异度弯折级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹深入解析异常”文本,经闪烁标记发送至显示屏;所述数据显示模块在接收到深析轨迹常量变动级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹深入解析正常”文本,经闪烁标记发送至显示屏。
进一步的,所述轨迹行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息由轨迹长量数据、区域边界数据和轨迹投影数据组成,所述轨迹长量数据表示实际运行轨迹长度除以额定运行轨迹长度,若实际运行轨迹长度为A、额定运行轨迹长度为B,则为A/B,所述区域边界数据表示运行轨迹将区间划分为左右两块时的两部分的面积之差的平方值,若运行轨迹将区间划分为左右两块A、B,则为A块面积-B块面积的平方值或是B块面积-A块面积的平方值,所述轨迹投影数据表示物流机器人的灯光照射投影位于轨迹行走区域内的区间的投影面积,而灯光照射为设置于物流机器人头部上方的LED灯照射显出;
所述异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息由轨迹长度数据、异常边界数据和异常投影数据组成,所述异常边界数据表示异常行走区域内的运行轨迹与轨迹行走区域边界线、区间边界线所构成的面积,即不包括异常行走区域边界线,则仅有一处的面积,而不会将异常行走区域划分为两处面积,也就是表示运行轨迹越界至异常边界区域的面积,所述异常投影数据表示物流机器人的灯光照射投影位于异常行走区域内的区间的投影面积,而灯光照射为设置于物流机器人头部上方的LED灯照射显出,上述各项数据均可依据传感器、扫描仪、测量仪和监测平台等方式获取得到。
进一步的,所述中度合规轨迹级内的各层区间的轨迹弯折信息由峰谷幅值、峰谷数量和特征点间距组成,所述峰谷幅值表示区间内的运行轨迹的波峰与波谷间的最大间距数据,即为运行轨迹幅动的最大值,所述峰谷数量表示区间内的运行轨迹的波峰和波谷的总数量,即为波峰数和波谷数之和,所述特征点间距表示区间内的运行轨迹上的预设特征点与预设直线间的总距离,上述各项数据均可依据传感器、扫描仪、测量仪和监测平台等方式获取得到;
所述轨迹曲度分析操作的具体步骤如下:
Step1:获取到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的轨迹弯折信息,并将其中的峰谷幅值、峰谷数量和特征点间距分别标定为Yk、Uk和Pk,k=1...v,且Yk、Uk和Pk均互为一一对应,变量k与中度合规轨迹级内的各层区间相对应,变量v表示大于1的正整数;
Step2:先依据公式Lk=Yk*y+Uk*u+Pk*p,k=1...v,得到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk,y、u和p均为权重指数,u大于p大于y且y+u+p=4.8369;再依据公式
Figure BDA0002497619420000051
得到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk的均值H;
Step3:当第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk大于等于其均值H时,则将与其所对应的区间置于深析轨迹异度弯折级;当第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk小于其均值H时,则将与其所对应的区间置于深析轨迹常量变动级。
本发明的有益效果:
本发明是按物流机器人的平面运动区域,先将其划分为轨迹行走区域和异常行走区域,再将轨迹行走区域和异常行走区域一同划分为各层区间,并将轨迹行走区域和异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息采集,而轨迹行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息由轨迹长量数据、区域边界数据和轨迹投影数据组成,而异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息由轨迹长度数据、异常边界数据和异常投影数据组成,且上述各项数据均经重定义处理,并对其进行轨迹综况偏量解析操作,即将轨迹行走区域部分的轨迹长量数据、区域边界数据和轨迹投影数据经变量i标记,以及将异常行走区域部分的轨迹长度数据、异常边界数据和异常投影数据经变量j标记,再将两者的差比相结合,并通过拟合公式化修正分析与范围式比对,得到运行轨迹异常解析程度所对应的高度异常轨迹级、中度合规轨迹级和优异运行轨迹级;
且依据中度合规轨迹级来调取同一时段的中度合规轨迹级内的各层区间的轨迹弯折信息,而中度合规轨迹级内的各层区间的轨迹弯折信息由峰谷幅值、峰谷数量和特征点间距组成,且上述各项数据均经重定义处理,并对其进行轨迹曲度分析操作,即将中度合规轨迹级部分的峰谷幅值、峰谷数量和特征点间距经数据标记、权重化处理与均值式比对,得到中度合规轨迹级内的各层区间经深度轨迹解析所对应的深析轨迹异度弯折级和深析轨迹常量变动级;
而依据高度异常轨迹级和优异运行轨迹级、深析轨迹异度弯折级和深析轨迹常量变动级,来分别编辑运行轨迹曲度异常文本发送至显示屏,进而将运行轨迹归类至各区域、各区间,并通过其中的轨迹长度、边界面积和投影面积状况,来将运行轨迹的各段测控情况做出针对性的划分,再深入的对测控情况进行波峰波谷幅值、峰谷数量和特征点间距相结合的轨迹弯曲度分析,并据此做出精确化的轨迹反馈、记录操作,来对整体的运行轨迹做出针对性评判与深入化处理,以达到逐级推进式的细致性轨迹测控效果。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明;
图1为本发明的系统框图;
图2为本发明的区域、区块划分示意图。
具体实施方式
如图1-2所示,一种具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统,包括区域划分模块、偏量分析模块、控制器、深入处理模块、数据显示模块和数据收集模块;
区域划分模块用于将物流机器人的平面运动区域划分为轨迹行走区域和异常行走区域,且轨迹行走区域是根据物流机器人的预设行走路线所衍生的,而异常行走区域是通过轨迹行走区域的外围空间所衍生的,并将轨迹行走区域和异常行走区域一同划分为各层区间,且两个行走区域内的各层区间均互为一一对应,而工控机嵌入于物流机器人的内部;
区域划分模块还将轨迹行走区域和异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息采集,且轨迹行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息由轨迹长量数据、区域边界数据和轨迹投影数据组成,轨迹长量数据表示实际运行轨迹长度除以额定运行轨迹长度,若实际运行轨迹长度为A、额定运行轨迹长度为B,则为A/B,区域边界数据表示运行轨迹将区间划分为左右两块时的两部分的面积之差的平方值,若运行轨迹将区间划分为左右两块A、B,则为A块面积-B块面积的平方值或是B块面积-A块面积的平方值,轨迹投影数据表示物流机器人的灯光照射投影位于轨迹行走区域内的区间的投影面积,而灯光照射为设置于物流机器人头部上方的LED灯照射显出;且异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息由轨迹长度数据、异常边界数据和异常投影数据组成,异常边界数据表示异常行走区域内的运行轨迹与轨迹行走区域边界线、区间边界线所构成的面积,即不包括异常行走区域边界线,则仅有一处的面积,而不会将异常行走区域划分为两处面积,也就是表示运行轨迹越界至异常边界区域的面积,异常投影数据表示物流机器人的灯光照射投影位于异常行走区域内的区间的投影面积,而灯光照射为设置于物流机器人头部上方的LED灯照射显出,上述各项数据均可依据传感器、扫描仪、测量仪和监测平台等方式获取得到,并将其传输至偏量分析模块;
偏量分析模块则依据接收到的轨迹行走区域和异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息,对其进行轨迹综况偏量解析操作,具体步骤如下:
Step1:获取到第一时间段的轨迹行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息,并将其中的轨迹长量数据、区域边界数据和轨迹投影数据分别标定为Qi、Wi和Ei,i=1...n,且Qi、Wi和Ei均互为一一对应,第一时间段表示物流机器人完成送货来回所需的运动过程时长,变量i与轨迹行走区域内的各层区间相对应,变量n表示大于1的正整数;
Step2:获取到第一时间段的异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息,并将其中的轨迹长度数据、异常边界数据和异常投影数据分别标定为Aj、Sj和Dj,j=1...m,且Aj、Sj和Dj均互为一一对应,而变量i与变量j相对应,即为两个行走区域内的各层区间均互为一一对应,变量j与异常行走区域内的各层区间相对应,变量m表示大于1的正整数;
Step3:依据公式
Figure BDA0002497619420000091
求得第一时间段的两个行走区域内的各层区间的意外运行轨迹因数Z(i=j),α、β和ρ均为轨迹修正系数,α大于β大于ρ且α+β+ρ=5.3295;
且当第一时间段的两个行走区域内的各层区间的意外运行轨迹因数Z(i=j)大于预设范围z的最大值、位于预设范围z之内和小于预设范围z的最小值时,则将与其所对应的区间分别置于高度异常轨迹级、中度合规轨迹级和优异运行轨迹级,并将中度合规轨迹级经控制器传输至深入处理模块,以及将高度异常轨迹级和优异运行轨迹级经控制器传输至数据显示模块;
深入处理模块在接收到中度合规轨迹级后,从数据收集模块中调取与其所对应的第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的轨迹弯折信息,对其进行轨迹曲度分析操作,具体步骤如下:
Step1:获取到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的轨迹弯折信息,并将其中的峰谷幅值、峰谷数量和特征点间距分别标定为Yk、Uk和Pk,k=1...v,且Yk、Uk和Pk均互为一一对应,变量k与中度合规轨迹级内的各层区间相对应,变量v表示大于1的正整数;
Step2:先依据公式Lk=Yk*y+Uk*u+Pk*p,k=1...v,得到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk,y、u和p均为权重指数,u大于p大于y且y+u+p=4.8369;再依据公式
Figure BDA0002497619420000092
得到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk的均值H;
Step3:当第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk大于等于其均值H时,则将与其所对应的区间置于深析轨迹异度弯折级;当第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk小于其均值H时,则将与其所对应的区间置于深析轨迹常量变动级;
以得到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间所对应的深析轨迹异度弯折级和深析轨迹常量变动级,并将其传输至数据显示模块;
数据收集模块将两个行走区域内的各层区间的轨迹弯折信息收集,且中度合规轨迹级内的各层区间的轨迹弯折信息由峰谷幅值、峰谷数量和特征点间距组成,峰谷幅值表示区间内的运行轨迹的波峰与波谷间的最大间距数据,即为运行轨迹幅动的最大值,峰谷数量表示区间内的运行轨迹的波峰和波谷的总数量,即为波峰数和波谷数之和,特征点间距表示区间内的运行轨迹上的预设特征点与预设直线间的总距离,上述各项数据均可依据传感器、扫描仪、测量仪和监测平台等方式获取得到,并将其存储至内部文件夹;
数据显示模块在接收到高度异常轨迹级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹变动异常、正常行走占比低”文本,经颜色标记发送至显示屏;数据显示模块在接收到优异运行轨迹级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹预设一致”文本,经字母标记发送至显示屏;
数据显示模块在接收到深析轨迹异度弯折级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹深入解析异常”文本,经闪烁标记发送至显示屏;数据显示模块在接收到深析轨迹常量变动级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹深入解析正常”文本,经闪烁标记发送至显示屏。
本发明是将运行轨迹归类至各区域、各区间,并通过其中的轨迹长度、边界面积和投影面积状况,来将运行轨迹的各段测控情况做出针对性的划分,再深入的对测控情况进行波峰波谷幅值、峰谷数量和特征点间距相结合的轨迹弯曲度分析,并据此做出精确化的轨迹反馈、记录操作,来对整体的运行轨迹做出针对性评判与深入化处理,以达到逐级推进式的细致性轨迹测控效果。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统,其特征在于,包括区域划分模块、偏量分析模块、控制器、深入处理模块、数据显示模块和数据收集模块;
所述区域划分模块用于将物流机器人的平面运动区域划分为轨迹行走区域和异常行走区域,并将轨迹行走区域和异常行走区域一同划分为各层区间;
所述区域划分模块还用于采集轨迹行走区域和异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息,并将其传输至偏量分析模块;
所述偏量分析模块则依据接收到的轨迹行走区域和异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息,对其进行轨迹综况偏量解析操作,具体步骤如下:
Step1:获取到第一时间段的轨迹行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息,并将其中的轨迹长量数据、区域边界数据和轨迹投影数据分别标定为Qi、Wi和Ei,i=1...n,且Qi、Wi和Ei均互为一一对应,第一时间段表示物流机器人完成送货来回所需的运动过程时长;
Step2:获取到第一时间段的异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息,并将其中的轨迹长度数据、异常边界数据和异常投影数据分别标定为Aj、Sj和Dj,j=1...m,且Aj、Sj和Dj均互为一一对应;
Step3:依据公式
Figure 343960DEST_PATH_IMAGE001
,i=j=1...n/m,求得第一时间段的两个行走区域内的各层区间的意外运行轨迹因数Z(i=j),α、β和ρ均为轨迹修正系数,α>β、β>ρ且
Figure 418357DEST_PATH_IMAGE002
且当第一时间段的两个行走区域内的各层区间的意外运行轨迹因数Z(i=j)大于预设范围z的最大值、位于预设范围z之内和小于预设范围z的最小值时,则将与其所对应的区间分别置于高度异常轨迹级、中度合规轨迹级和优异运行轨迹级,并将中度合规轨迹级经控制器传输至深入处理模块,以及将高度异常轨迹级和优异运行轨迹级经控制器传输至数据显示模块;
所述深入处理模块在接收到中度合规轨迹级后,从数据收集模块中调取与其所对应的第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的轨迹弯折信息,对其进行轨迹曲度分析操作,得到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间所对应的深析轨迹异度弯折级和深析轨迹常量变动级,并将其传输至数据显示模块;
所述数据收集模块用于收集两个行走区域内的各层区间的轨迹弯折信息,并将其存储至内部文件夹;
所述数据显示模块在接收到高度异常轨迹级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹变动异常、正常行走占比低”文本,经颜色标记发送至显示屏;所述数据显示模块在接收到优异运行轨迹级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹预设一致”文本,经字母标记发送至显示屏;
所述数据显示模块在接收到深析轨迹异度弯折级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹深入解析异常”文本,经闪烁标记发送至显示屏;所述数据显示模块在接收到深析轨迹常量变动级后,则将其中的区间一同编辑“运行轨迹深入解析正常”文本,经闪烁标记发送至显示屏。
2.根据权利要求1所述的一种具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统,其特征在于,所述轨迹行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息由轨迹长量数据、区域边界数据和轨迹投影数据组成,所述轨迹长量数据表示实际运行轨迹长度除以额定运行轨迹长度,所述区域边界数据表示运行轨迹将区间划分为左右两块时的两部分的面积之差的平方值,所述轨迹投影数据表示物流机器人的灯光照射投影位于轨迹行走区域内的区间的投影面积;
所述异常行走区域内的各层区间的物流机器人的运行轨迹信息由轨迹长度数据、异常边界数据和异常投影数据组成,所述异常边界数据表示异常行走区域内的运行轨迹与轨迹行走区域边界线、区间边界线所构成的面积,所述异常投影数据表示物流机器人的灯光照射投影位于异常行走区域内的区间的投影面积。
3.根据权利要求1所述的一种具有运行轨迹测控功能的工控机控制系统,其特征在于,所述中度合规轨迹级内的各层区间的轨迹弯折信息由峰谷幅值、峰谷数量和特征点间距组成,所述峰谷幅值表示区间内的运行轨迹的波峰与波谷间的最大间距数据,所述峰谷数量表示区间内的运行轨迹的波峰和波谷的总数量,所述特征点间距表示区间内的运行轨迹上的预设特征点与预设直线间的总距离;
所述轨迹曲度分析操作的具体步骤如下:
Step1:获取到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的轨迹弯折信息,并将其中的峰谷幅值、峰谷数量和特征点间距分别标定为Yk、Uk和Pk,k=1...v,且Yk、Uk和Pk均互为一一对应;
Step2:先依据公式
Figure 729253DEST_PATH_IMAGE003
,k=1...v,得到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk,y、u和p均为权重指数,u>p、p>y且
Figure 530987DEST_PATH_IMAGE004
;再依据公式
Figure 876518DEST_PATH_IMAGE005
,得到第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk的均值H;
Step3:当第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk大于等于其均值H时,则将与其所对应的区间置于深析轨迹异度弯折级;当第一时间段的中度合规轨迹级内的各层区间的曲度标量Lk小于其均值H时,则将与其所对应的区间置于深析轨迹常量变动级。
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FR2050724A5 (zh) * 1969-06-23 1971-04-02 France Etat
JPH09507439A (ja) * 1994-09-02 1997-07-29 シンプラス,インコーポレイテッド 対話形機械制御装置及び方法
CN102102992B (zh) * 2009-12-22 2013-04-17 山东省计算中心 基于多级网络划分的匹配道路初筛方法及地图匹配系统
CN103051230B (zh) * 2012-12-26 2015-02-25 上海大学 改进的二极管箝位式三电平逆变器过调制方法
CN106300102A (zh) * 2016-10-10 2017-01-04 中国南方电网有限责任公司 一种通过瞬时传动实现变压器保护带电检修的方法
CN106997173A (zh) * 2017-05-22 2017-08-01 华中科技大学 一种气动肌肉的自适应控制方法和系统

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