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基于多超声传感器信息和NeuCube的移动机器人走廊场景识别 被引量：4
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作者 王秀青 侯增广 +3 位作者 潘世英 谭民 王永吉 曾慧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2833-2837,共5页
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... 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。 展开更多
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
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