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机器人足球比赛是一项非常复杂的高技术对抗活动,其中快速准确地识别小球和机器 人小车是决策及控制的基础.在足球机器人视觉跟踪中,颜色信息是最主要的识别分割依据, 由于HSV模型更接近人眼对颜色的感知,在不同光照条件下,色调参数H数值较稳定,比较适 合用做识别处理的基础.因此使用色调H和亮度V作为识别颜色的参数,同时为了提高识别速 度,作了一些改进,并提出一种橙色高尔夫球和机器人小车的快速识别算法.试验快速准确,证 明了该算法的可靠性和有效性 -Robot soccer is a very complex high-tech combat activities, which quickly and accurately identify the small ball and robot car is the basis for decision-making and control. In the Soccer Robot visual tracking, the color information is the most important basis for identification of segmentation , due to HSV model is more close to the human eye" s perception of color in different lighting conditions, color parameters of H values was more stable, more suitable for use as the basis for recognition processing. Therefore, the use of hue H and V brightness of the color used to identify the parameters, and in order increase the recognition speed, made some improvements, and propose a robotic car orange golf and fast recognition algorithm. quick and accurate te

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本文提出了一种方法来解决的最优发电和电力与多个燃料选项在不同功率水平的调度。一般情况下，每个生成器的成本函数被审议了单一的电源，二次函数的最优发电和调度问题。然而，它是更切合实际，代表发电成本由成本即发电总成本函数具有非可微点如分段分段函数的非光滑的化石被解雇植物的功能，二次函数和阀点加载。部分发电机组利用多种燃料来源 （如天然气、 煤、 油等） 都面临着确定哪一种最经济的燃料将被选择的问题。由 Hota & Das [17] 考虑到平等的增量成本方面已经解决了这个问题。在此方法中该程序具有不同单位的次数为燃料组合运行，然后选择一种最优组合。这是一个复杂的过程。此外如果这被认为是一些其他类型的非线性的成本函数，该方法不会适用。 多个燃料发电的经济负荷分配 （ELD） 对上述问题，更一般的启发式方法已知作为粒子群优化 （PSO） 是直接考虑本文要解决的问题，在其中任一类型的非线性的成本函数可以被认为。对于这个问题的解决提出了动态粒子群优化算法。它是动态的速度的约束或限制在每次迭代中更新的感觉。这种的方法是适用于发电机组，可以使用多种燃料通过阀门在不同代的水平，以及其他任何单位结果中多个连续和非连续的成本曲线相交的问题。该方法的优点是该方法是适用于系统的两个连续和非连续的成本曲线。也它不需要选择的单元和燃料类型用于计算后大量的组合这是一项繁琐的任务作为中使用 ref [17]。完整的方法是说明和验证为例。利用 MATLAB 软件进行仿真。结果表明该方法是简单、 直接的、、 实用。它可以用于实时执行和操作。

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