基于神经网络的自动驾驶系统设计

原子荧光光谱仪准确测定有机肥料总砷的含量　

申磊许苗苗　

（新疆产品质量监督检验研究院，新疆乌鲁木齐８３００００）　应用技术　

●Ｉ　

［摘要］有机肥料经硝酸～高氯酸消解后，加入硫脲使五价砷预还原为三价砷。在酸性介质中，硼氢化钾使砷还原生成砷化氢，由氩气载人石英原子化器中，　

在特制的砷空心阴极灯的发射光激发下产生原子荧光，利用荧光强度在特定条件下与被测液中的砷浓度成正比的特性对总砷进行测定。在总砷的测定过程中关键　

在于加入硫脲多长时间能使五价砷完全还原至三价砷。　

［关键词］有机肥料｝砷；还原；测定．　中图分类号：ＴＦ７６２．３　文献标识码：Ａ　文章编号：１００９—９１４Ｘ（２０１５）１４—０２１５一Ｏｌ　

前言　

肥料中的重金属元素主要是指砷、镉、铅、铬、汞，其主要来源为工业硫酸、　

磷矿石和各类有机质如污泥、生活垃圾等。砷和含砷金属的开采、冶炼，用砷或　

砷化合物作原料的玻璃、颜料、原药、纸张的生产以及煤的燃烧等过程，都可产　

生含砷废水、废气和废渣，对环境造成污染。元素砷的毒性极低，砷化物均有毒　

性，三价砷化合物比其他砷化合物毒性更强。大量使用砷超标的化肥，可在土壤　

和植物中产生砷积累的情况。从而对人体进行伤害　如何准确的测定有机肥中　

砷的含量关键在于五价砷完全还原至三价砷，测出总砷的含量，目前主流检测　

方法为原子荧光光谱法，此法受样品机体干扰小，仪器技术成熟，出峰时间重现　

性好，可连续长时间不间断工作，适宜大批童检测工作。　

１．材料与方法　

１．１材料与设备　

Ｉ．１．１试验材料　

选取新疆地产有机肥料样品。　

１．１．２实验试剂　

盐酸（优级纯）、硝酸（优级纯）、氢氧化钾溶液：５ｇ／Ｌ、硼氢化钾溶液：１２ｇ／　

Ｌ、硫脲溶液：５０ｇ／Ｌ、砷标准储备溶液：１０００“ｇ／　、砷标准溶液：１００　ｇ／ｍｌ、　

砷标准溶液：１　ｇ／ｍｌ　

１．１．３试验仪器及设备　

实验室常用仪器设备及东西电子ＡＦ一７５００）ｆ，子荧光光谱仪。　

第25卷第4期 计算机应用与软件Vol125No.4

2008年4月 ComputerApplicationsandSoftwareApr.2008

基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计

李 萍 曾令可 税安泽 金雪莉 刘艳春 王 慧

(华南理工大学 广东广州510640)

收稿日期:2006-04-25。李萍,博士,主研领域:材料技术装备及计算机在材料中的应用。摘 要 利用MATLAB设计了BP神经网络预测系统。介绍了MATLAB的BP神经网络工具箱函数和图形用户界面,详细介绍

了BP神经网络预测系统的设计,并对所设计的预测系统进行了性能评价。系统具有良好的性能,在很多领域可以发挥较大的作

用。

关键词 MATLAB BP神经网络 预测

DESIGNOFFORECASTSYSTEMOFBACKPROPAGATIONNEURAL

NETWORKBASEDONMATLAB

LiPing ZengLingke ShuiAnze JinXueli LiuYanchun WangHui

(SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510640,Guangdong,China)

Abstract ForecastsystemofBackPropagationneuralnetworkisdevelopedbyMATLAB.ThefunctionsinthetoolboxofBackPropagation

neuralnetworkandthegraphicaluserinterfacesofMATLABareintroduced.ThedesignofforecastsystemofBackPropagationneuralnetwork

isanalyzedindetai,landtheperformanceoftheforecastsystemisevaluated.Theresultindicatesthatthesystemhasgoodperformance,andit

网络信息工程2019.07

760 引言智能车也被称为轮式机器人， 是智能机器人的一个分支，在排爆、救灾抢险探测、 工程勘探、军事侦察和工农业生产等领域有着广泛的应用。同时，汽车已进入千家万户，随着汽车保有量的增加，交通安全事故发生率也在逐渐增长，己成为一个急需解决的安全问题。经调查发现，大部分的交通事故都是由于驾驶员操作不当所导致的。自动驾驶车能够很好的把人从汽车的驾驶中解救出来，从而有效减少交通事故的发生。如今，自动驾驶智能小车在许许多多的行业中都得到了应用，在社会中扮演着重要角色，它的应用主要在以下几个方面。在安全检测与受损评估方面的应用：智能小车能完成石油化工、道路、水利等多个领域的安全检测和受损评估工作，此外，智能小车还能完成高空、地铁的灭火工作，废墟生命探索和救援的工作。智能运输系统的应用：减轻驾驶员的工作量，缓解交通拥挤与堵塞，减少交通事故的发生，提高通信的安全性；在物流运输方面的应用：运用智能车辆进行物流运输工作，提高了货物运输效率，降低了搬运工人的强度，同时能够避免有害物质对人体造成伤害。1 深度学习算法1.1 深度学习的概念深度学习由Hinton在2006年提出，其作为机器学习研究的一个分支，重新点燃了人工神经网络的研究热潮，推动了人工智能的发展。 经过近10年的发展，深度学习领域有了许多比较突出的科研进展。早在2012年，由斯坦福大学的吴思达教授带领研究的谷歌公司的谷歌大脑就实现了能够自动识别猫脸。国内的百度也于2013年成立百度深度学习研究院。正是因为深度学习领域的技术突破，百度的语音和图像产品迅速崛起，使得百度语音助手实现了“语音指令、语音搜索、语音问答”等功能[1]。基于深度学习的自动驾驶小车系统设计杨梓谦，李思琦，段志刚（西南林业大学数理学院，云南昆明，650224）摘要：自动驾驶技术是智能小车研究的一个核心内容。该技术能够保证智能小车在行驶过程中，自动调整运动的方向，防止与障碍物发生碰撞。本文通过对国内外智能小车自动驾驶系统的研究现状及其进展和成果的分析，发现目前自动驾驶智能小车系统存在信息采集不理想的问题，如只能识别出障碍物，而无法辨别障碍物。因此，本次设计尝试将深度学习算法运用到自动驾驶的碰撞躲避策略上，基于树莓派并通过使用摄像头管理工具motion获取摄像头数据，使用python搭建了网站服务进行网页监控，将小车发送的图像数据利用深度学习框架进行处理识别出障碍物，再利用传感器测出与障碍物的距离，在此结果上设计小车的自动驾驶算法，并将控制指令发送给小车，实现自动避过障碍物的目的。关键字：深度学习；避障算法；树莓派；pythonThe Design of autonomous driving vehicle system based on deep learningYang Ziqian,Li Siqi,Duan Zhigang(Mathematics and Physics college of the Southwest Forestry University,Kunming Yunnan,650224)Abstract:Autonomous driving technology is a core part in intelligent car research. This technology can ensure that the intelligent car automatically adjusts the direction of motion during driving to prevent collision with obstacles. Through the research status and of the intelligent car automatic driving system at home and abroad, this paper finds that the current autonomous driving intelligent car system has problems of unsatisfactory information collection, such as only identifying obstacles and not distinguishing obstacles. Therefore, this design attempts to apply the deep learning algorithm to the collision avoidance strategy of autonomous driving. Based on the Raspberry Pi and obtain the camera data by using the camera management tool motion, the website service is used to monitor the webpage and send the image of the car. The data is processed by the deep learning framework to identify the obstacles, and then the sensor is used to measure the distance from the obstacle. On this result, the automatic driving algorithm of the car is designed, and the control command is sent to the car to realize the purpose of automatically avoiding the obstacle.Keyword:deep learning;Obstacle avoidance algorithm;Raspberry Pi;python基金项目：2016年云南省大学生创新创业训练计划项目（201610677023）；2018年云南省大学生创新创业训练计划项目（201810677034）。网络信息工程2019.07

基于深度学习的自动驾驶决策与规划算法研究

自动驾驶技术正日益成为人们关注的焦点，其中自动驾驶决策与规划算法是实现自主行驶的重要组成部分。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的自动驾驶决策与规划算法成为了研究的热点。本文将探讨基于深度学习的自动驾驶决策与规划算法的研究现状、优势和挑战，并展望其未来发展方向。

自动驾驶决策与规划算法是指根据车辆周围环境、传感器数据和任务需求，决定车辆行驶时的路径规划和决策动作。传统的自动驾驶算法通常基于规则和模型的方法，存在着人为设计和模型的不准确等局限性。而基于深度学习的自动驾驶决策与规划算法通过机器学习和神经网络的方法，能够从大量的数据中学习复杂的驾驶环境和行为模式，具有更强的智能性和适应性。

基于深度学习的自动驾驶决策与规划算法可以分为两个关键环节：感知与规划。感知阶段主要是通过传感器获取周围环境的信息，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。深度学习在感知阶段的应用主要是目标检测、语义分割和目标跟踪等任务，通过对图像和传感器数据进行深度学习训练，提取环境中的关键信息，如道路、车辆、行人等。在规划阶段，基于深度学习的算法主要涉及路径规划、行为决策和运动规划等任务。通过对驾驶场景进行学习和建模，算法能够预测交通状况、做出合理的行为决策，并生成车辆的实时路径规划。

基于深度学习的自动驾驶决策与规划算法具有多项优势。首先，深度学习能够从大规模数据集中学习到复杂的特征表示和模式识别能力，使算法在决策和规划过程中能够更好地理解和响应不同的驾驶场景。其次，深度学习算法能够通过端到端的学习方式，将感知和规划两个环节有效结合，提高算法整体的性能和效率。此外，深度学习还具备一定的泛化能力，能够适应不同的道路场景和车辆行为，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。

然而，基于深度学习的自动驾驶决策与规划算法在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，深度学习算法需要大量标注和真实场景的数据集进行训练，而获取和标注数据集的成本较高。其次，深度学习算法的决策过程较为黑盒化，难以解释其决策的原因和依据，这对于自动驾驶系统的安全性和可信性提出了挑战。此外，深度学习算法对于稳定性和鲁棒性要求较高，对于极端情况的处理能力仍有待提高。