蛋雞智能養(yǎng)殖機(jī)器人

i蛋雞智能養(yǎng)殖機(jī)器人項(xiàng) 8.2人員培訓(xùn)方案..............................................................................................................錯(cuò)誤!未定義書簽。8.2.1培訓(xùn)目標(biāo)..........................................................................................................錯(cuò)誤!未定義書簽。 122全國首創(chuàng)蛋雞“1+3”養(yǎng)殖運(yùn)營模式全國首創(chuàng)的蛋雞“1+3”養(yǎng)殖運(yùn)營模式，通過蛋雞養(yǎng)殖機(jī)器人的應(yīng)用，替代飼養(yǎng)。增集雞的體溫狀態(tài)、聲音狀態(tài)、圖像狀態(tài)、活躍度狀態(tài)，識(shí)別蛋雞生產(chǎn)過程的環(huán)境因素，343項(xiàng)目內(nèi)容環(huán)境監(jiān)測舍濕度，發(fā)現(xiàn)高濕或低濕報(bào)警，并點(diǎn)光照度傳感器，監(jiān)測雞舍光照度，發(fā)現(xiàn)光照度太強(qiáng)或照度和有害氣體等傳感器，通現(xiàn)局部環(huán)境異常進(jìn)行報(bào)警，并適時(shí)記錄巡檢數(shù)據(jù)測雞糞形態(tài)、顏色和干濕情況，發(fā)5外或熱成相傳感器，監(jiān)測雞只體溫，發(fā)現(xiàn)發(fā)燒和死64實(shí)施目標(biāo)模塊，更高。蛋雞在發(fā)生疾病之初，會(huì)出現(xiàn)體溫偏高等現(xiàn)象，為了預(yù)防疾病,及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常問題,本項(xiàng)目選擇紅外測溫系統(tǒng)對(duì)蛋雞進(jìn)行體溫7監(jiān)測8互式遠(yuǎn)程診斷體系及組成示意圖該診斷系統(tǒng)借助于互聯(lián)網(wǎng)與多媒體信息傳輸技術(shù),在專家和養(yǎng)殖場終端配置相關(guān)設(shè)備,實(shí)畜(禽)疫病的智能診斷。b.遠(yuǎn)程診斷模塊，采用3G等現(xiàn)代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上診斷決策系統(tǒng)9舍某雞群有異常信息時(shí)，如何把異常信息定位(可以根據(jù)人工標(biāo)定特征編號(hào)識(shí)別或者根據(jù)AGV器人的告警信息，及時(shí)查看核對(duì)設(shè)備狀態(tài)并匯報(bào)調(diào)度處理。模式，的高效與科學(xué)性。5技術(shù)設(shè)計(jì)方案蛋蛋雞養(yǎng)殖機(jī)器人管理層移動(dòng)機(jī)器人巡檢監(jiān)測環(huán)境監(jiān)控光照、溫度、濕度、有害氣體、風(fēng)速活躍度監(jiān)測體溫監(jiān)測疫病監(jiān)控聲音監(jiān)測糞便監(jiān)測樣本采集聲音、分辨、圖像、熱成像固定點(diǎn)采集監(jiān)測預(yù)警中心巡檢軌跡應(yīng)用層巡檢任務(wù)垃圾清理(附帶能)溫濕度監(jiān)測病雞行為監(jiān)測光照度監(jiān)測風(fēng)速監(jiān)測行為預(yù)警氣體監(jiān)測體溫監(jiān)測體溫預(yù)警聲音監(jiān)測聲音預(yù)警糞便監(jiān)測提供訓(xùn)練用樣本數(shù)據(jù)糞便異常預(yù)警遺傳算法CNN斯蒂芬-波爾茲曼定律DeepCNNfasterR-cnn算法層快速隨機(jī)搜索樹Kalman濾波算法RNNRNNGMMAKAZE提供訓(xùn)練用樣本數(shù)據(jù)人工蜂群算法VOCVOCGMM-HMMK-Meas初始狀態(tài)概率分布π、隱含狀態(tài)序列的轉(zhuǎn)移矩陣A、某個(gè)隱含狀態(tài)下輸出觀察值的概率分布BA*搜索算法定位及地圖3D模型/室內(nèi)空間病雞行為識(shí)別熱成像訓(xùn)練識(shí)別訓(xùn)練層機(jī)械手訓(xùn)練ROS基礎(chǔ)層SLAM/LidarSLAM環(huán)境指標(biāo)圖層DBMS通訊模塊視頻識(shí)別后處理數(shù)據(jù)預(yù)處理器特征抽取CUDA視頻識(shí)別CUDA語音知識(shí)數(shù)據(jù)挖掘雞數(shù)信號(hào)處理技術(shù)統(tǒng)計(jì)建模方法NLPKaldi蛋雞語音模型LabelmePASCALVOCCaffeOpenCV/DNN提供訓(xùn)練用樣本數(shù)據(jù)究所、圖像文件、音視頻文件圖像識(shí)別服務(wù)器聲音頻譜識(shí)別服務(wù)器熱成像識(shí)別服務(wù)器云計(jì)算服務(wù)器GPUCPU網(wǎng)絡(luò)及通訊單元硬件層AGV中央控制器傳感器驅(qū)動(dòng)裝置機(jī)械手中央控制器傳感器驅(qū)動(dòng)裝置光照傳感器溫度傳感器濕度傳感器風(fēng)速傳感器有害氣體傳感器高清廣角攝像儀熱像儀矩陣式麥克風(fēng)高清廣角攝像儀高清廣角攝像儀矩陣式麥克風(fēng)熱像儀(1)搭載機(jī)器人所需硬件，包含移動(dòng)機(jī)器人AGV(驅(qū)動(dòng)裝置方向傳感器、運(yùn)動(dòng)傳感器)及(2)搭載人工智能核心部件，包含GPU、CPU、網(wǎng)絡(luò)及通訊組件等。(3)搭建人工智能所需云計(jì)算/邊緣計(jì)算服務(wù)器。(1)用于搭建各類基礎(chǔ)操作系統(tǒng)，驅(qū)動(dòng)各基礎(chǔ)組件工作。(2)AGV及機(jī)械手臂基礎(chǔ)操作系統(tǒng)。(3)環(huán)境監(jiān)控各驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。(4)人工智能算法操作層，用于驅(qū)動(dòng)人工智能操作底層。。(1)圖像識(shí)別訓(xùn)練，包含糞便識(shí)別，識(shí)別雞的疾病類別。(2)聲音識(shí)別訓(xùn)練，包含蛋雞各類聲音體現(xiàn)雞的身體癥狀。(3)體溫識(shí)別訓(xùn)練，識(shí)別蛋雞的體溫，判定雞的身體狀態(tài)。(4)行為識(shí)別訓(xùn)練，識(shí)別蛋雞的行為，判定雞的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。(1)圖像識(shí)別算法，根據(jù)不同的雞糞識(shí)別雞是否發(fā)生疾病，及疾病類別。(2)定位算法，用于移動(dòng)機(jī)器人的位置控制信息，指導(dǎo)移動(dòng)機(jī)器人的移動(dòng)軌跡。(3)聲音識(shí)別算法，識(shí)別雞的不同聲音，并判定雞的身體癥狀。(4)體溫識(shí)別算法，識(shí)別雞的實(shí)時(shí)體溫，并判定雞的體溫狀態(tài)。(5)行為識(shí)別算法，識(shí)別雞的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及行為狀態(tài)。據(jù)(二氧化碳濃度、空氣溫濕度、硫化氫濃度、氨氣濃度等)，讓管理者對(duì)圈舍內(nèi)的環(huán)境變化了時(shí)也是對(duì)外展示的首選呈現(xiàn)方式。機(jī)器人攜帶紅外熱成像儀，準(zhǔn)確識(shí)別蛋雞(死雞、病雞)及環(huán)境溫度，通過先進(jìn)的紅外雙視便管理人員及時(shí)處理，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。若干高清變倍球機(jī)(安裝軌道機(jī)器人上，變倍觀察畜禽個(gè)體細(xì)節(jié)、體表異常，為專家遠(yuǎn)程診斷提卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介(ConvolutionalNeuralNetworks，簡稱CNN)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年發(fā)層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時(shí)發(fā)現(xiàn)其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks-簡稱CNN)。免了對(duì)圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應(yīng)用。K.Fukushim在a1980年提出的新識(shí)別機(jī)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個(gè)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。隨后，更多的科研。優(yōu)圖像可以直接輸入網(wǎng)絡(luò)這一特點(diǎn)避免了特征提取和分類過程中數(shù)據(jù)重建的復(fù)雜度。鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則對(duì)隱含層的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行求導(dǎo)，即梯度下降+鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則，專業(yè)名稱為反向2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中，往往把圖像表示為像素的向量，比如一個(gè)1000×1000的目與輸入層一樣，即也是1000000時(shí)，那么輸入層到隱含層的參數(shù)數(shù)據(jù)為1000000×一經(jīng)元就是局部接受信息的(即這些神經(jīng)元只響應(yīng)某些特定區(qū)域的刺激)。如下圖所示：4.參數(shù)共享但其實(shí)這樣的話參數(shù)仍然過多，那么就啟動(dòng)第二級(jí)神器，即權(quán)值共享。在上面我們我們，將圖像中符合條件(激活值越大越符合條件)的部分篩選出來。會(huì)以看將w2忽略，只看w1，那么在w1的某位置(i,j)處的值，是由四個(gè)通道上(i,j)處的去做分類。理論上講，人們可以用所有提取得到的特征去訓(xùn)練分類器，例如softmax個(gè)樣例(example)都會(huì)得到一個(gè)892×400=3,168,400維的卷積特征向量。學(xué)習(xí)特征)，同時(shí)還會(huì)改善結(jié)果(不容易過擬合)。這種聚合的操作就叫做池化(pooling)，卷積在實(shí)際應(yīng)用中，往往使用多層卷積，然后再使用全連接層進(jìn)行訓(xùn)練，多層卷積的目的是一層卷積學(xué)到的特征往往是局部的，層數(shù)越高，學(xué)到的特征就越全局化。3D馬爾科夫過程可以看做是一個(gè)自動(dòng)機(jī)，以一定的概率在各個(gè)狀態(tài)之間跳轉(zhuǎn)。P(qt=Sj|qt-1=Si,qt-2=Sk,…)=P(qt=Sj|qt-1=Si)Pqt=Sj|qt-1=Si)=P(qk=Sj|qk-1=Si)態(tài)和輸出之間也是一個(gè)隨機(jī)過程，如下圖所示：POOOt|S1,S2,…,St)=P(O1|S1)*P(O2|S2)*...*P(Ot|St)事情中的一件)，假如一周內(nèi)的天氣變化是下雨->晴天->陰天->下雨->陰天->陰天，那么我這一周自習(xí)->宅著->游玩->自習(xí)->游玩->宅著->自習(xí)的概率是多大？B：輸出矩陣(即隱藏狀態(tài)到輸出狀態(tài)的概率)；PI：初始概率分布(隱藏狀態(tài)的初始概率分布)；給定模型(五元組)，求某個(gè)觀察序列O的概率(樣例問題2)模型和觀察序列O，求可能性最大的隱藏狀態(tài)序列(樣例問題4)。(即已知模型參數(shù)，尋找最可能的能產(chǎn)生某一特定輸出序列的隱含狀態(tài)的序列.通常使用Viterbi算法解決.)已知輸出序列，尋找最可能的狀態(tài)轉(zhuǎn)移以及輸出概率.通常使用Baum-Welch算法以及ReversedViterbi算法解決.)前向算法對(duì)于第一個(gè)基本問題，計(jì)算公式為：即對(duì)于觀察序列O，我們需要找出所有可能的隱藏狀態(tài)序列S，計(jì)算出在給定模型下S輸出為O的概率(就是樣例問題一啊)，然后計(jì)算概率之和。隱藏狀態(tài)序列，計(jì)算復(fù)雜度極高O(NT)，暴力算法太慢了。解決方案就是動(dòng)態(tài)規(guī)劃(DynamicProgrammin。CSiC面。下面舉兩個(gè)例子說明他的應(yīng)用，一個(gè)是輸入法的整句解碼，一個(gè)是語音識(shí)別。有圖為證：漢字的對(duì)應(yīng)模型。a而極少說“塔是誰”(不排除有個(gè)別奇葩的人的名字只有一個(gè)塔字)，這樣，我們?cè)诳紤]模型，i5.4.3RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetworks，RNNs)已經(jīng)在眾多自然語言處理(Natural1tt+101tt+101tt+1t1x為第一個(gè)詞)；0sttttt1-1ttttt輸出層的輸出o只與當(dāng)前步的st有關(guān)，在實(shí)踐中，為了降低網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，往往st只包含前面若ttttttt-1tts=f(Ux+Ws)(式2)(2)ttt1，循環(huán)層和全連接層的區(qū)別就是循環(huán)層多了一個(gè)權(quán)重矩陣o=g(Vs)tt=g(Vf(Ux+Ws))=g(Vf(Ux+W(f(Ux+Ws)))tt1t2W。W =g(Vf(Ux+W(f(Ux+W(f(Ux+Ws))))(6)tt1t2t3=g(Vf(Ux+W(f(Ux+W(f(Ux+W(f(Ux+...)))))(7)ttt2t3從上面可以看出，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值o，是受前面歷次輸入值x、x、x、x、...影ttt1t2t3最后再用隨機(jī)梯度下降算法更新權(quán)重。爆炸問題(thevanishing/explodinggradientproblem)。s=f(Ux+Ws)ttt1ttt1t的計(jì)算lttt的計(jì)算?E首先，我們計(jì)算誤差函數(shù)E對(duì)權(quán)重矩陣W的梯度。?WttE我們已經(jīng)求得了權(quán)重矩陣W在t時(shí)刻的梯度W，最終的梯度E是各個(gè)時(shí)刻的梯度之和：WtWttt?net?W?f(net)t=f(net)+Wt一1?W?Wt一1?W?W我們先計(jì)算式7加號(hào)左邊的部分。是矩陣對(duì)矩陣求導(dǎo)，其結(jié)果是一個(gè)四維張量(tensor)，?Wt這樣，我們就證明了：最終的梯度WE是各個(gè)時(shí)刻的梯度之和。E=tEUUii=1爆炸和消失問題我們也可以設(shè)置一個(gè)梯度閾值，當(dāng)梯度超過這個(gè)閾值的時(shí)候可以直接截取。1)合理的初始化權(quán)重值。初始化權(quán)重，使每個(gè)神經(jīng)元盡可能不要取極大或極小值，以躲開5.4.4LSTMMRNN圖片描述、自然語言處理等許多領(lǐng)域中成功MttLSTMc的內(nèi)容，一個(gè)是遺忘門(forgetgate)，它決定了上一時(shí)刻的單元狀態(tài)ct_1有多少保留到當(dāng)前時(shí)刻ct；另一個(gè)是輸入門(inputgate)，它決定了當(dāng)前時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)的輸入xt有多少保存到單元狀態(tài)ct。LSTM用輸出門(outputgate)來控制單元狀態(tài)ct有tft_1tffht_1fxttit_1tiiittct1tctc=fc+ic(式4)ttt1ttthxbtot一1tohotanhc(式6)ttttttttt誤差項(xiàng)沿時(shí)間的反向傳遞5.4.4.4將誤差項(xiàng)傳遞到上一層的計(jì)算5.4.5Faster-rcnn算法這里要把slidingwindow和卷積層的滑動(dòng)區(qū)別開，slidingwinsow的stride步長是1！(想到經(jīng)典的slidingwindow只是選取所有可能區(qū)域，并沒有額外的什么作用！經(jīng)過前面的網(wǎng)絡(luò)生成了一個(gè)多通道的特征圖，接下來就是通過在這些特征圖上應(yīng)用滑動(dòng)窗口加anchor機(jī)制類了，作用dconvlayer”1.RPN是一個(gè)卷積層(256維)+relu+左右兩個(gè)層的(clclayer和reglayer)的小網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在滑動(dòng)窗口區(qū)域上的，所有的滑動(dòng)窗口共享這個(gè)應(yīng)用在滑動(dòng)窗口區(qū)域上的，所有的滑動(dòng)窗口共享這個(gè)RPN這個(gè)卷積層對(duì)比普通的卷積層3，由于此時(shí)輸出的是1*1*256，所有clslayer和reglayer是用1x1的卷積核進(jìn)行進(jìn)一步的特這里1x1卷積核卷積時(shí)，對(duì)各個(gè)通道都有不同的參數(shù)，因?yàn)檩斎胗质?x1的圖片，所以相當(dāng)于全連接的or機(jī)制基本把目標(biāo)可能出現(xiàn)的區(qū)域都涵蓋了。所以滑動(dòng)窗口加anchor就替代了滑動(dòng)窗口加金字塔的功能。rywh1分配正標(biāo)簽給滿足以下規(guī)則的區(qū)域非正非負(fù)的區(qū)域不算損失，對(duì)訓(xùn)練沒有作用nn括背景，已經(jīng)RPN輸出的已經(jīng)默認(rèn)是前景了)RPN第一次出現(xiàn)在世人眼中是在FasterRCNN這個(gè)結(jié)構(gòu)中，專門用來提取候選框，在RCNN和FastRCNN等物體檢測架構(gòu)中，用來提取候選框的方法通常是SelectiveSearch，是比RPN的引入，可以說是真正意義上把物體檢測整個(gè)流程融入到一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)FasterRCNN=RPN+FastRCNN256x(HxW)。W的就是其中一個(gè)向量，然后我們要對(duì)每個(gè)特征向量做兩次全連接操作，求區(qū)分是不是物體就行，那么就有兩個(gè)分?jǐn)?shù)，前景(物體)的分?jǐn)?shù)，和背景的分?jǐn)?shù)；了：妨把框的左上角或者框的中心作為錨點(diǎn)(Anchor)，然后想象出一堆框，具體多少，聰明的讀者肯定已經(jīng)猜到，K個(gè)，這也就是圖中所說的Kanchorboxes(由錨點(diǎn)產(chǎn)生的K個(gè)框)；n=3，即3*3的滑窗)生成一個(gè)長度為256(對(duì)應(yīng)于ZF網(wǎng)絡(luò))或512(對(duì)應(yīng)于VGG網(wǎng)絡(luò))維h(2)cls-layer，用于判定該proposal是前景還是背景.slidingwindow的處理方式保證的功能.全連接特征的映射.然后再用兩個(gè)Num_out分別為2*9=18和4*9=36，kernel_size=1*1，g的中心點(diǎn)坐標(biāo)x，y和寬高w，h四個(gè)參數(shù).采用卷積的方式實(shí)現(xiàn)全連接處理并不會(huì)減少參數(shù)的數(shù)量，但是使得輸入圖像的尺寸可以更加靈活.在RPN網(wǎng)絡(luò)中，我們需要重點(diǎn)理解其中的k都具有尺度不變性.Lossfunctions:Loss前，作者設(shè)置了anchors的標(biāo)定方法.正樣本標(biāo)定規(guī)則：標(biāo)記為負(fù)樣本.4)剩下的既不是正樣本也不是負(fù)樣本，不用于最終訓(xùn)練.(即L1loss)按一定比重組成的.計(jì)算softmaxloss需要的是anchors對(duì)應(yīng)的groundtruth標(biāo)定結(jié)果和預(yù)測結(jié)果，計(jì)算iii.groundtruth:標(biāo)定的框也對(duì)應(yīng)一個(gè)中心點(diǎn)位置坐標(biāo)x*,y*和寬高w*,h*.因此計(jì)算為1：1.亦然.剩下沒有的層參數(shù)用標(biāo)準(zhǔn)差=0.01的高斯分布初始化.5.4.6A*算法概述A*算法是一種啟發(fā)式搜索，它的實(shí)現(xiàn)方法利用估價(jià)函數(shù)F(N)找出最接近目標(biāo)狀態(tài)的狀態(tài)，再去搜索，搜索方式類似廣度優(yōu)先搜索。黑點(diǎn)就是我們當(dāng)前已經(jīng)搜索到的狀態(tài)，白點(diǎn)(即T點(diǎn))為目標(biāo)狀態(tài)，那么我們就應(yīng)當(dāng)選其中G(N)是起始節(jié)點(diǎn)S到任意節(jié)點(diǎn)N的最佳路徑的實(shí)際代價(jià)G*(N)的估算值GNGN是正向的，即搜索到N時(shí)G*(N)已經(jīng)被計(jì)算出來了，情況下可以認(rèn)為G(N)=G*(N)。啟發(fā)函數(shù)H(N)在A*算法中的作用最為重要，它不是一個(gè)固定的算法，不同的問題，其5.4.6.1A*算法的實(shí)現(xiàn)AF能小的待擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)進(jìn)行搜索。，對(duì)某個(gè)節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展之后，此節(jié)點(diǎn)不再是待擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)，我們可以對(duì)待擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)按照小根堆的模式建堆，每次取出代價(jià)最小的結(jié)點(diǎn)，維護(hù)堆，【題目】個(gè)滑牌都可以移動(dòng)到相鄰的空位?！据斎霕永?56780456708【輸出樣例】1456780456708【題目分析】HN=H*(N)，所以我們可以把當(dāng)前狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)的相差個(gè)數(shù)作為H(N)。另外，八數(shù)碼的每一個(gè)狀態(tài)都可以看成排列，所以可以用康托展開式壓縮狀態(tài)。【代碼】//A*算法八數(shù)碼問題#include<iostream>#include<string.h>#definebase99999999usingnamespacestd;structX{intnowxs;}p[37000];structXtmp,d;0inth[370000]={0},g[370000]={0};記錄到某種狀態(tài)的H(N),G(N)intall=0,now[9]={0},end[9]={0};//分別記錄待擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)數(shù)，當(dāng)前狀態(tài)，目標(biāo)狀態(tài)boolin_[370000]={0};//表示某個(gè)結(jié)點(diǎn)是否在堆內(nèi)intcantor(ints[])//用康托展開式壓縮{intnum=0,i=0,j=0,b=0;for(i=8;i>=1;--i){b=s[i];for(j=8;j>i;--j)if(s[j]<s[i])--b;num+=b;num*=i;}returnnum;}intcps(ints[])//壓縮狀態(tài){inti=0,num=0;for(i=0;i<9;++i)num=num*10+s[i];returnnum;}voiddcp(intnum,ints[])//解壓狀態(tài){ifor(i=8;i>=0;--i)s[i]=num%10,num/=10;return;}{inti=0,num=0;for(i=0;i<9;++i)if(s[i]!=end[i])++num;returnnum;}voidinit(){ichara=0;memset(g,-1,sizeof(g));memset(h,-1,sizeof(h));for(i=0;i<9;++i){cin>>now[i];if(now[i]==0)p[1].s=i;}for(i=0;i<9;++i)cin>>end[i];p[1].x=cantor(&now[0]);p[1].now=cps(&now[0]);in_[p[1].x]=1;all=1;}voidmtd(intx)//維護(hù)堆{if(x*2<=all&&g[p[x*2].x]+h[p[x*2].x]<g[p[d].x]+h[p[d].x])dx2;if(x*2+1<=all&&g[p[x*2+1].x]+h[p[x*2+1].x]<g[p[d].x]+h[p[d].x])d=x*2+1;{tmp=p[x],p[x]=p[d],p[d]=tmp;mtd(d);}}voidmtu(intx)//維護(hù)堆{while(x>1&&g[p[x].x]+h[p[x].x]<g[p[x/2].x]+h[p[x/2].x])tmp=p[x],p[x]=p[x/2],p[x/2]=tmp,x/=2;}voidTry(intstep){intnum=cantor(&now[0]);if(g[num]==-1||g[num]>g[d.x]+1){g[num]=g[d.x]+1;if(in_[num]==0){p[all].x=num,p[all].now=cps(&now[0]),p[all].s=step;mtu(all);in_[num]=1;}}return;}{ttempwhile(all>=1){if(h[p[1].x]==0){cout<<h[p[1].x]+g[p[1].x]<<"\n";return;}d=p[1],p[1]=p[all],--all;//取出堆頂結(jié)點(diǎn)mtd(1);in_[d.x]=0;dcp(d.now,&now[0]);fds{temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s-3],now[d.s-3]=temp;Try(d.s-3);temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s-3],now[d.s-3]=temp;}ifd.s%3!=0){temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s-1],now[d.s-1]=temp;Try(d.s-1);temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s-1],now[d.s-1]=temp;}if((d.s+1)%3!=0){temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s+1],now[d.s+1]=temp;Try(d.s+1);temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s+1],now[d.s+1]=temp;}fds{temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s+3],now[d.s+3]=temp;Try(d.s+3);temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s+3],now[d.s+3]=temp;}}cout<<"-1\n";return;}main{freopen("input.in","r",stdin);freopen("output.out","w",stdout);return0;}絡(luò)槍機(jī)主要布設(shè)在養(yǎng)殖場內(nèi)主干道、主要建筑及圈舍內(nèi)部(每個(gè)角落各1個(gè))看全景，對(duì)畜禽動(dòng)物個(gè)體日常生活、飲食、排泄、防疫等過程和進(jìn)出重要區(qū)網(wǎng)絡(luò)球機(jī)主要布設(shè)在雞舍內(nèi)(中間位置)，查看室內(nèi)高清畫面，隨時(shí)掌握畜息狀態(tài)、產(chǎn)出(蛋)過程等情況。圖2.養(yǎng)雞場(籠養(yǎng))前端點(diǎn)位部署圖所。工作人員活動(dòng)情況，在工廠化雞舍走道中央棚頂布設(shè)軌道機(jī)(或地面移軌)，再搭載黑光球，可復(fù)核，及時(shí)減少病雞、死雞的產(chǎn)生。測溫框，可節(jié)省人工標(biāo)定，操作簡單，易用性更高。在一臺(tái)工作站的顯示器上能實(shí)時(shí)同時(shí)顯示紅外以及可見光圖像(并且不改變5.8.1性能指標(biāo)數(shù)值數(shù)值800×560×1960全金屬結(jié)構(gòu)無軌化參數(shù)尺寸(mm)重量(kg)速度(m/s)材質(zhì)運(yùn)動(dòng)方式爬坡能力(°)越障能力(mm)涉水深度(cm)定位精確(cm)緊急停車距離(m)連續(xù)巡檢時(shí)間(h)信息傳輸距離(km)監(jiān)控系統(tǒng)最小轉(zhuǎn)彎半徑(°)5.8.2工作環(huán)境要求工作環(huán)境地形條件能見度(km工作溫度(℃)工作相對(duì)濕度(%)存儲(chǔ)環(huán)境(℃)存儲(chǔ)環(huán)境相對(duì)濕度積雪高度(mm)5.8.3蛋雞養(yǎng)殖機(jī)器人系統(tǒng)架構(gòu)5無7無無環(huán)境要求無要求無無-20~55無無非凝結(jié)無5.8.4機(jī)器人系統(tǒng)組成人序號(hào)部件名稱激光傳感設(shè)備序號(hào)部件名序號(hào)(10)紅外熱成像儀可見光攝像儀拾音設(shè)備模式開關(guān)后碰撞設(shè)備急停開關(guān)超聲傳感設(shè)備前碰撞設(shè)備警示燈夜間照明設(shè)備手動(dòng)充電接口鏡頭蓋扇5.8.4.2機(jī)器人充電房機(jī)器人具有實(shí)時(shí)電量檢測及雙向自動(dòng)充電功能。充電方式采用電池與地面充電系統(tǒng)接觸非運(yùn)行狀態(tài)下的停放處。蛋雞養(yǎng)殖采用室內(nèi)充電模式需要在雞舍專門找位置安裝充電裝置。網(wǎng)絡(luò)通訊系統(tǒng)5.8.5本地監(jiān)控后臺(tái)客警以及控制機(jī)器人執(zhí)行相關(guān)任務(wù)，以實(shí)現(xiàn)事故預(yù)防與應(yīng)急處理。5.8.5.1a)服務(wù)器端序號(hào)名稱作用1客戶端端口實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶端服務(wù)的開啟與關(guān)閉2開啟服務(wù)按鈕開啟相應(yīng)的服務(wù)3關(guān)閉服務(wù)按鈕關(guān)閉相應(yīng)的服務(wù)4機(jī)器人服務(wù)實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人服務(wù)的開啟與關(guān)閉5連接狀態(tài)顯示實(shí)時(shí)顯示與客戶端、機(jī)器人的鏈接狀態(tài)6服務(wù)日志顯示實(shí)時(shí)顯示與客戶端、機(jī)器人的服務(wù)日志5.8.5.2b)客戶端1723834656實(shí)時(shí)顯示環(huán)境溫度、濕度和風(fēng)速信息實(shí)時(shí)顯示機(jī)器人任務(wù)狀態(tài)、任務(wù)名稱、當(dāng)前巡檢點(diǎn)、已巡檢點(diǎn)數(shù)信息，其中任務(wù)狀態(tài)有正在充電，自動(dòng)任務(wù)，手動(dòng)控制，返回充電房幾種狀態(tài)實(shí)時(shí)顯示機(jī)器人當(dāng)前位置、機(jī)內(nèi)溫度、電池電流、機(jī)器人速度、云臺(tái)水平位置、云臺(tái)垂直位置以及相機(jī)倍數(shù)信息實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人車身的控制以及云臺(tái)的控制，具體見“機(jī)器人控制欄功能導(dǎo)航”實(shí)時(shí)顯示機(jī)器人位置、自動(dòng)任務(wù)欲走路徑以及全局地圖信息。具有界面縮放、移動(dòng)、手動(dòng)定點(diǎn)巡檢、開啟追蹤等功能，具體見“全局地圖窗功能導(dǎo)航”實(shí)時(shí)顯示系統(tǒng)消息、實(shí)時(shí)消息、報(bào)警信息，具有對(duì)消息進(jìn)行分類篩選、定位等功能，具體見“消息提示窗功能導(dǎo)航”實(shí)時(shí)顯示可見光攝像機(jī)拍攝的視頻信息實(shí)時(shí)顯示熱成像儀采集的紅外視頻信息序號(hào)名稱1環(huán)境狀態(tài)欄2任務(wù)狀態(tài)3機(jī)器人狀態(tài)欄4機(jī)器人控制欄5全局地圖6消息提示窗7視頻監(jiān)控8紅外監(jiān)控10實(shí)時(shí)監(jiān)控標(biāo)簽11統(tǒng)計(jì)信息標(biāo)簽對(duì)傳感器采集的信息進(jìn)行查看、分析與導(dǎo)出12任務(wù)管理標(biāo)簽增加、刪除、運(yùn)行、修改巡檢任務(wù)地圖編輯標(biāo)簽編輯RFID14系統(tǒng)設(shè)置標(biāo)簽對(duì)智能機(jī)器人系統(tǒng)、軟件平臺(tái)進(jìn)行相關(guān)設(shè)置顯示服務(wù)器與多個(gè)機(jī)器人的通信連接狀態(tài)，綠色表示已連接，紅色15連接狀態(tài)斷開16語音對(duì)講左邊是麥克風(fēng)，右邊是揚(yáng)聲器(點(diǎn)擊可以分別實(shí)現(xiàn)開關(guān)切換)用顯示報(bào)警顯示信息顯示當(dāng)前狀態(tài)對(duì)智能巡檢機(jī)器人車身進(jìn)行控制一鍵返回充電房式報(bào)警指示燈屏狀態(tài)顯示燈車身控制區(qū)返航鍵模式鍵序號(hào)1345675.8.6系統(tǒng)框架介紹本機(jī)器人系統(tǒng)主要由控制中心(客戶端軟件)和機(jī)器人本體以及機(jī)器人充身控制中心客戶端軟件8G無線機(jī)器人碰撞開關(guān)機(jī)器人音器控制系統(tǒng)框圖采集的環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)及病害生物數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)傳送回機(jī)器人監(jiān)控后5.9.1外部環(huán)境檢查外部壞境檢查的內(nèi)容包括雞舍環(huán)境、更換雞群、路面情況等。(1)更換雞群(雞籠更換雛雞)(3)大面積檢修(檢修時(shí)所使用的設(shè)備對(duì)定位及圖像抓取有影響)。5.9.2機(jī)器人狀態(tài)檢查初始位置、客戶端自檢模塊報(bào)警狀態(tài)、機(jī)器人定位狀態(tài)等。5.9.3本地監(jiān)控后臺(tái)操作息(主要為表記設(shè)備)。紅外視頻微氣象信息近期巡檢任務(wù)機(jī)器人信息軟件信息模檢任務(wù)的下發(fā)、特殊巡檢任務(wù)的下發(fā)及自主充電任務(wù)的下發(fā)。5.9.5遙控巡檢見光視頻和激光雷達(dá)等輔助控件來觀察機(jī)器人當(dāng)前周邊的環(huán)境。制，手動(dòng)截取該設(shè)備的高清或紅外信息，完成任意設(shè)備的遙控巡檢。5.9.6查詢操作巡檢數(shù)據(jù)的查詢可以通過報(bào)表查詢和設(shè)備查詢兩種模式。任信息。5.9.7遠(yuǎn)程集控后臺(tái)操作遠(yuǎn)程遙控界面。示。車體控制。云臺(tái)控制模式切換5.10.1AGV的基本用途縱觀國內(nèi)外AGV的應(yīng)用實(shí)例，AGV大體上用于以下三個(gè)方面：在工業(yè)現(xiàn)場AGV常用于工位間或自動(dòng)倉庫與工位間的物料搬運(yùn)作業(yè)。例如在組裝線上，AGV從自動(dòng)倉庫取出機(jī)器零件并送到相應(yīng)的組裝工位。又如在柔AGV依照加工工序順次將被加工工件送到相應(yīng)自動(dòng)機(jī)床進(jìn)行加工，加工好的零件由AGV送到質(zhì)檢站測，最后合格品送到半成品庫。在組裝或柔性加工系統(tǒng)中AGV常作為移動(dòng)工作臺(tái)使用。以歐美一些汽車廠座椅到整車配電等一系列組裝過程都是在一臺(tái)AGV上進(jìn)行的。又如在歐美一些柴油機(jī)廠中，柴油機(jī)一系列的組裝過程也都是在一臺(tái)AGV上完成的。在AGV上可以安裝機(jī)器人或機(jī)器手，在特殊工作環(huán)境下代替人工作業(yè)。例5.10.2AGV基本車型和典型應(yīng)用1．列車型AGV列車型AGV是最早開發(fā)的產(chǎn)品，它由牽引車和拖車組成，一輛牽引車可以上等裝在金屬網(wǎng)箱里運(yùn)輸。當(dāng)倉庫遠(yuǎn)離生產(chǎn)車間時(shí)運(yùn)送小機(jī)器零部件用列車型AG2．平板車型AGV這種AGV需要由人工裝卸載。載重量500Kg以下的輕型車主要用于小地方。載重量0.5T以上的平板車型AGV可在組裝線上作為組裝移動(dòng)工作臺(tái)3．帶移載裝置的AGV這種AGV小車上裝有輸送帶或輥?zhàn)虞斔蜋C(jī)等類型移載裝置。它們常和地面4．貨叉型AGV這種AGV小車類似人工駕駛的叉車式起重機(jī)，本身具有自動(dòng)裝卸載的能力。一般貨叉起重量為0.5－－2T。按貨叉在小車上的位置分外普通貨叉型AGV和橫向移載貨叉型AGV。其中橫向移載貨叉型AGV貨叉安裝在車的中部，貨叉可升降及橫向移動(dòng)。貨叉型AGV在工廠里主要用于物料自動(dòng)搬運(yùn)作業(yè)以及在組裝線上作為組裝移動(dòng)工作臺(tái)使用。這種AGV適用于在新聞?dòng)∷S和新聞5．帶升降工作臺(tái)的AGV這種AGV主要用于機(jī)器制造業(yè)和汽車制造業(yè)的組裝作業(yè)。由于車上裝有液近年來在汽車制造長帶升降工作臺(tái)的AGV用于發(fā)動(dòng)機(jī)合裝線上。為了便于6．載機(jī)器人或機(jī)械手的AGV這種AGV小車實(shí)際上是機(jī)器人或機(jī)械手的運(yùn)載工具，它將機(jī)器人或機(jī)械手5.10.3AGV的基本運(yùn)行方式隨著AGVS技術(shù)的不斷進(jìn)步，AGV的運(yùn)行方式有很大變化。大體有兩種端設(shè)備或由AGV地面管理系統(tǒng)(以下簡稱VSM)通過FSK無線感應(yīng)式數(shù)字在車載微電腦控制下按要求完成一系列作業(yè)。這種控制方案不需要VSM給予更第二種：控制方案設(shè)計(jì)思想是強(qiáng)調(diào)VSM的作用，由VSM對(duì)系統(tǒng)中的AGV進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。AGV與VSM間以無線數(shù)字通訊方式交流信息，VSM掌握的障礙是無線數(shù)字通訊環(huán)節(jié)，一旦通訊環(huán)節(jié)受到干擾小車就要失控。對(duì)于簡單系統(tǒng)來說第一種小車控制方案比較適用，在實(shí)際應(yīng)用中AGV主要用于從一個(gè)站到另一個(gè)站的物料搬運(yùn)或在生產(chǎn)流水線上按工藝流程次序依次從一個(gè)站到另一個(gè)站做物料搬運(yùn)。這是AGV小車兩種最基本的運(yùn)行方式。為了使AGV小車在不倚靠VSM給予更多支持條件下能按上述兩種基本運(yùn)行方式運(yùn)由VSM通過FSK感應(yīng)式數(shù)字通訊方式向車載電腦輸入小車要去地方的目標(biāo)線就被確定下來了。之后小車在微電腦的控制下自動(dòng)駛向目標(biāo)地址。5.10.4AGV的導(dǎo)向系統(tǒng)AGV導(dǎo)向系統(tǒng)是AGVS的基本組成部分之一。近年來AGV導(dǎo)引技術(shù)已5.10.5AGV的區(qū)域閉鎖為了防止AGV小車在合流點(diǎn)以及追尾相撞，在系統(tǒng)中我們劃分了若干區(qū)域一些分支(道岔)和交叉路口，為了防止AGV小車在這些地方的合流點(diǎn)處發(fā)生撞這樣就能有效地防止來自不同方向的車輛在道岔或交叉路口合流處發(fā)生撞車事5.10.6AGV通訊AGV通過通訊手段與VSM(地面管理系統(tǒng))互相聯(lián)系和傳送信息。通常使用道德通訊方式有：超短波無線數(shù)字通訊、FSK無線數(shù)字通訊、紅外光通訊波無線數(shù)字通訊和FSK無線數(shù)字通訊用于AGV小車與AVSM間的通訊，而紅外光通訊主要用于AGV小車與地面周邊設(shè)備如輥?zhàn)虞斔蜋C(jī)間的通訊。美國WEBB公司AGVS采用載頻460MC－－465MC超短波無線數(shù)字通訊，發(fā)射功率為此1W。采用超短波無線數(shù)字通訊的主要問題是首先必須向用戶推薦長波FSK感應(yīng)式無線數(shù)字通訊方式，因?yàn)殚L波在我國很少使用，同時(shí)一般為9600波特率以下。當(dāng)系統(tǒng)較大要求通訊速度較高時(shí)必須使用超短波無5.10.7AGV地址識(shí)別技術(shù)在AGV場中每一個(gè)道岔、交叉路口和停車站都設(shè)置一個(gè)攜址裝置或設(shè)施，每一輛AGV小車上都裝有一個(gè)地址編碼閱讀器，這些就構(gòu)成了地址編碼系統(tǒng)。AGV小車靠系統(tǒng)中的攜址裝置或設(shè)施了解當(dāng)前行駛到什么地方，從而決定下一和不可改寫兩種產(chǎn)品。在AGVS中這個(gè)“電子標(biāo)牌”被埋設(shè)在道岔、交叉路口或停車站的地板下。在AGV小車上安裝一個(gè)地址閱讀器。AGV小車行駛到道S－－232串行口輸出，可與微電腦RS－－232串行口相接。，一塊塊小磁鐵以S極、N極按編碼交錯(cuò)排列布置，形成磁性編碼板。讀址器主要由干簧管組成。磁性編碼板安裝在道岔、交叉路口或停車站上，AGV小車經(jīng)過光地址編碼系統(tǒng)也是一種被動(dòng)式的地址碼系統(tǒng)。攜址裝置是一塊光地址牌 (code)。使用時(shí)只需將光地址牌安裝在地板上即可。當(dāng)安裝在AGV車上的閱5.10.8AGV中的停車站AGVS中的停車站按其功能分為裝／卸載停車站，工位停車站和排隊(duì)停車一般裝／卸載停車站常安排在立體倉庫AS／RS(自動(dòng)存取系統(tǒng))出入載機(jī)旁或輥?zhàn)虞斔蜋C(jī)旁。在這里AGV可以自動(dòng)完成裝／卸載作業(yè)。在生產(chǎn)車間里有許多加工工位和組裝工位，AGV小車要在操作工位上停的定位準(zhǔn)確度，一般采用定位銷二次定位方法。求5.10.9AGV蓄電池充電一周或半個(gè)月進(jìn)行一次徹底充電。工業(yè)生產(chǎn)的要求，近年來國外已有在自動(dòng)運(yùn)行時(shí)能前進(jìn)和后退甚至全方位行駛 (前進(jìn)、后退、側(cè)向和旋轉(zhuǎn))的AGV產(chǎn)品了，這些成就歸功于行走機(jī)構(gòu)的進(jìn)步。速輪既是舵輪又是行走驅(qū)動(dòng)輪，后面兩個(gè)車輪是無動(dòng)力支承輪。三輪行走機(jī)構(gòu)的。改進(jìn)，推出了三井－麥卡納姆車輪系統(tǒng)，其性能比原來又有所提高。這種AGV小車可實(shí)現(xiàn)全方位行駛。，小車路徑表能在小車上輸入或者顯示計(jì)算機(jī)傳送的路徑信息，共可預(yù)設(shè)27AGV車計(jì)算機(jī)通訊協(xié)議H應(yīng)答計(jì)算機(jī)的輪訊H發(fā)送路徑信息04H----------小車應(yīng)答路徑信息，接收成功并請(qǐng)求H內(nèi)所有路徑，到達(dá)H執(zhí)行路徑，非正常停車AAH+BBH+00H+01H+0DH+0AH，AAHBBH+00H+02H+0DH+0AH，AAH+BBH+00H+03H+路徑編號(hào)+導(dǎo)引線號(hào)+小車速度+小車方向停車時(shí)間分+停車時(shí)間秒+滾筒閥動(dòng)作+0DH+0AH，AAH+BBH+00H+04H+0DH+0AHAAH+BBH+00H+05H+0DH+0AHAAH+BBH+00H+06H+0DH+0AHAAH+BBH+00H+07H+0DH+0AHAAH+BBH+00H+08H+0DH+0AHAAH+BBH+00H+09H+0DH+0AH5.10.13技術(shù)參數(shù)．導(dǎo)引方式：電磁導(dǎo)引，導(dǎo)引介質(zhì)電磁線9．防撞裝置：前后帶有超聲波雷達(dá)。并帶有開關(guān)保險(xiǎn)杠，觸發(fā)器件：行程5.11網(wǎng)絡(luò)及視頻傳輸方案5.11.1組網(wǎng)示意及說明EE制等業(yè)務(wù)需求，同時(shí)能滿足未來對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境應(yīng)用的可行性。核心業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)SDH/MSTP、無線寬核心業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)帶網(wǎng)絡(luò)防火墻接入控制器AC防火墻交換機(jī)接入點(diǎn)接入點(diǎn)AP接入點(diǎn)AP點(diǎn)AP固定無線終端固定無線終端固定無線終端視頻監(jiān)測系統(tǒng)系統(tǒng)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)機(jī)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)器人系統(tǒng)方案及網(wǎng)絡(luò)模型示意圖方式，實(shí)現(xiàn)二次網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)5.11.2工程實(shí)施設(shè)計(jì)BAP6A.B.5.161/27AA.B.5.193/27AP2.傳輸和承載網(wǎng)絡(luò)Hz。先應(yīng)對(duì)目標(biāo)區(qū)域現(xiàn)場進(jìn)行頻率檢測，對(duì)于覆蓋區(qū)域內(nèi)已有避免天線主瓣對(duì)準(zhǔn)干擾源的5、室內(nèi)AP覆蓋區(qū)頻點(diǎn)配置時(shí)應(yīng)充分利用建筑物內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從平層和相鄰樓層的角度盡量避免每一個(gè)AP所覆蓋的區(qū)域?qū)M向和縱向相鄰區(qū)域可能存在調(diào)整功能，防止頻率的頻繁調(diào)整而導(dǎo)致用戶無法接入。構(gòu)發(fā)考慮到無線網(wǎng)絡(luò)維護(hù)的方便性，所有室內(nèi)室外AP，都由位于匯聚層的的無DHCP規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展可以集中而簡單地對(duì)DHCP作配置即可，而無需去修改分散各地的成百上千的遠(yuǎn)程AP。。統(tǒng)良好連接。根據(jù)相關(guān)國標(biāo)/國際標(biāo)準(zhǔn)，要求必須在室外無線設(shè)備旁架設(shè)避雷針(直擊雷設(shè)置相應(yīng)避雷器(感應(yīng)雷防護(hù)處理)；射頻線纜的金屬屏蔽層、避雷器必須做等當(dāng)天饋線系統(tǒng)受到雷擊時(shí)(或有高壓磁場)所產(chǎn)生浪涌不要進(jìn)入系統(tǒng)設(shè)備，無信道干擾，無線網(wǎng)絡(luò)做到最為優(yōu)化的運(yùn)行。AP都會(huì)在設(shè)定的時(shí)間內(nèi)自行掃描其它的無線頻道。所謂射頻信號(hào)掃描，是指MotorolaAP從一個(gè)射頻信號(hào)頻道跳到另一頻道時(shí)，如Ch1到Ch2到Ch一頻率上的無線終端)的傳輸過程是不受到影響的。當(dāng)AP停留在一個(gè)頻道時(shí)，Motorola頻信號(hào)情況有了一定了解和記錄。當(dāng)某一覆蓋范圍內(nèi)的射頻信號(hào)改變，如出現(xiàn)干擾AP所發(fā)出的射頻信號(hào)或其它應(yīng)用所發(fā)出的射頻信號(hào)等，Motorola無線交換機(jī)就會(huì)把所獲取的無線射頻信號(hào)資質(zhì)量。不同應(yīng)用的優(yōu)先級(jí)，在無線接口上共有四個(gè)隊(duì)列，每個(gè)隊(duì)列均有相應(yīng)的CWMIN/CWMA值X，對(duì)應(yīng)訪問無線鏈路的不同優(yōu)先級(jí)，從而不同隊(duì)列中的應(yīng)用數(shù)據(jù)QoS指的是網(wǎng)絡(luò)通過不同的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為特定的網(wǎng)絡(luò)流量提供更出色服務(wù)的讓網(wǎng)絡(luò)管理人員可以與他們的網(wǎng)絡(luò)用戶制定服務(wù)水平協(xié)議(SLA)。QoS能更加有?為關(guān)鍵的用戶和應(yīng)用提供專用帶寬?控制抖動(dòng)和延時(shí)(滿足實(shí)時(shí)流量的需要)?管理和最大限度地減少網(wǎng)絡(luò)擁塞?對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行整形，讓流量平穩(wěn)傳輸QoS功能的作用在一個(gè)負(fù)擔(dān)較輕的網(wǎng)絡(luò)上表現(xiàn)得并不明顯。的確，如果。通過從接入點(diǎn)提供下行優(yōu)先級(jí)設(shè)置功能，上行客戶端流量會(huì)被作為盡力而為型流量處理。這樣，客戶端必須與其他客戶端競爭(上行)傳輸帶寬，以及與來自接入點(diǎn)的盡力而為型(下行)流量進(jìn)行競爭。在特定的負(fù)載情況下，即使基于類別映射的優(yōu)先級(jí)設(shè)置：對(duì)于基于類別映射的優(yōu)先級(jí)設(shè)置，數(shù)據(jù)流可以基于組播地址的優(yōu)先等級(jí)設(shè)置安全用戶，也有惡意用戶。P網(wǎng)絡(luò)傳播病毒蠕蟲、盜用機(jī)密信息、銀行帳號(hào)以及無線上網(wǎng)帳號(hào)，或者發(fā)起DOS密鑰(靜態(tài))的方式，也可以使用動(dòng)態(tài)更新密鑰的方式。間，動(dòng)態(tài)生成基于用戶和通話的密鑰以保障WLAN客戶端和接入點(diǎn)之間的通信。Token通過每個(gè)用戶獨(dú)立的PIN動(dòng)態(tài)生成密碼，也可以保證只有合法的用戶才能接入網(wǎng)絡(luò)。?入侵檢測和阻斷?狀態(tài)包檢測防火墻AP于網(wǎng)絡(luò)各處的探測器能完成數(shù)據(jù)包的捕獲和解析的無線客戶，其異常行為的特征主要有:持續(xù)時(shí)間攻擊;探測“anySSID”設(shè)備;為了避免網(wǎng)絡(luò)沖突，無線節(jié)點(diǎn)在一幀的指定時(shí)間內(nèi)可以發(fā)送數(shù)據(jù)，根據(jù)D長時(shí)間，不能接受服務(wù)，從而造成對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的拒絕服務(wù)。WLAN的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)吞吐量是容量設(shè)計(jì)的重要因素。在設(shè)計(jì)中應(yīng)充分考慮各類配置IP支持在自適應(yīng)模式下通過1到48種方法采用獨(dú)立的摩托羅拉AP51X1的解決方案第3層移動(dòng)性(子網(wǎng)間漫游)接入點(diǎn)無線射頻自動(dòng)化通道選擇(ACS)；傳輸功率控制(TPC)管理；基于國家/地區(qū)代碼的RF配置；支持802.11b、802.11g、802.11a和802.11nL3/4狀態(tài)數(shù)據(jù)包分析；控制列表(ACL)：網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換(NAT)賓訪問安全基于Web的本地認(rèn)證無線RADIUS支持(標(biāo)準(zhǔn)和摩托羅拉?基于MAC的認(rèn)證(標(biāo)準(zhǔn))供應(yīng)商特有屬性)表(ACL)；EAPPEAP)；Kerberos帶EAP-TTLS、EAP-PEAP(包括內(nèi)置的用戶名/密碼數(shù)據(jù)庫；支持LDAP)和EAP-SIM集成AAA/RADIUS服務(wù)器WEP40/128(RC4)、KeyGuard、WPA—TKIP、WPA2-CCMP(AES)、WPA-TKIP針對(duì)用戶登錄的URL(hotspot提供)重新定向；可自定義的登錄/認(rèn)證/登記系統(tǒng)aVSA優(yōu)化的無線QOSRF優(yōu)先級(jí)Wi-Fi多媒體擴(kuò)展11流量優(yōu)先級(jí)排定WMM-容許節(jié)能控制pVLAN先級(jí)；DiffServ/TOSActive:Standby；Active:Active和1:Many冗余(帶無線接入點(diǎn)和MU負(fù)載平衡)；自行修復(fù)(在檢測到RF干擾或RF覆蓋范圍丟失時(shí))命令行接口(串行、telnet、SSH)；基于Web的安全GUI(SSL)；SNMPv1/v2/v3；SNMPtraps—40多個(gè)用戶端/服務(wù)器/中繼)、交換機(jī)自動(dòng)配置和固件更新(通過DHCP選項(xiàng))；多用戶角色(用于交換機(jī)訪問)；slogMIBMIBIIEtherstat35千克太網(wǎng)端口(29.7瓦的以太網(wǎng)供電功率)1x10/100管理接口(OOB端口)1xUSB2.0主機(jī)1xExpressCard?插槽(USB模式)1x串行接口(RJ45樣式)00小時(shí)90–264VAC50/60HzAVACAVAC665BTU/小時(shí)UL/cUL60950-1、IEC/EN60950-1FCCIndustryCanadaCE)、VCCICTick蘭)時(shí)間AC輸入電壓AC最大輸入電流EMC標(biāo)準(zhǔn)AP：-------------802.11n無線局域網(wǎng)接入點(diǎn)AP天線)米AP-0650-60010-WW;AP-0650-60010-US;AP-0650