基于多超声传感器信息和NeuCube的移动机器人走廊场景识别

被引：4

作者：

王秀青 ^{[1
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侯增广 ^{[2
]}

潘世英 ^{[1
]}

谭民 ^{[2
]}

王永吉 ^{[3
,4
,5
]}

曾慧 ^{[6
]}

机构：

[1] 河北师范大学应用信息技术系

[2] 复杂系统管理与控制国家重点实验室(中国科学院自动化研究所)

[3] 基础软件国家工程研究中心(中国科学院软件研究所)

[4] 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所)

[5] 中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室

[6] 北京科技大学信息学院

来源：

计算机应用 | 2015年 / 35卷 / 10期

关键词：

移动机器人; 多超声传感信息; spiking神经网络; 环境感知; 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

为提高室内移动机器人的环境感知能力,针对其常处的结构化走廊场景的分类、Spiking神经网络(SNN)和基于SNN的新型计算模型Neu Cube进行研究。SNN利用尖脉冲传递时、空信息,比传统的神经网络更适于动态、时序信息的分析,以及各种模式信息的识别和分类。此外,SNN更易于用硬件实现。在对Neu Cube的基本原理、学习方法和计算步骤进行讨论的基础上,利用多超声传感信息和Neu Cube对室内移动机器人常处的7种走廊场景进行识别。实验结果表明基于多超声传感信息和Neu Cube的移动机器人走廊场景分类方法可以对7种走廊场景进行有效识别,该方法有助于增强移动机器人的自主性和提高其智能水平。

引用

页码：2833 / 2837

页数：5

共 17 条

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