一种带有实时视觉特征学习的自主发育机器人探索

被引：7

作者：

高颖

陈东岳

张立明

机构：

[1] 复旦大学电子工程系

来源：

复旦学报(自然科学版) | 2005年 / 06期

关键词：

机器人视觉; 直观无协方差增量主元分析; 分级判别回归; 自主心智发育;

D O I：

10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2005.06.010

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

能根据实时的环境如人一样进行自主发育学习是近年刚刚提出的、根据生物和认知的原理的一个新思想,因提出的方法复杂度高,所需的机器人平台的要求也比较高,在研究了增量获取特征和自主发育算法的基础上,把视觉特征抽取和自主发育结合在一起,通过一定的简化,形成能在简单的平台上实现的简化系统.经实验模拟证实该系统能够实时抽取视频图像的特征并实现移动机器人对环境的主动辨别和认知.

引用

页码：964 / 970

页数：7

共 7 条

[1]

Candid covariance-free incremental principal component analysis. Weng J,Zhang Y,Hwang W S. IEEETrans Pattern Analysis and Machine Intelligence . 2003

[2]

Autonomous mental development by robots and animals. Weng J,McClelland J,Pentland A. Science . 2001

[3]

A robust layered control system for a mobile robot. Brooks R A. IEEE Journal of Robotics and Automation . 1986

[4]

Hierarchical discriminant regression. Hwang W S,Weng J. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 2000

[5]

Evolutionary Robotics:From Intelligent Robotis to Artificial Life(ER’98). Gomi T. . 1998

[6]

Optimal unsupervised learning in a single-layer linear feedforward neural network. Sanger T D. IEEE Transactions on Neural Networks . 1989

[7]

On stochastic approximation of the eigenvectors and eigenvalues of the expectation of a ran-dom matrix. Oja E,Karhunen J. J Math Analysis and Application . 1985

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