基于多传感器的移动机器人对感知环境的识别

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提出一种用于移动机器人对当前感知环境空间进行识别和分类的新方法.文中对系统进行了描述;分析和研究了自适应谐振理论,即ART神经网络;把多传感器信息作为神经网络的输入来设计分类器,对移动机器人的当前感知环境进行快速识别和分类.在TIT-1型移动机器人上实验表明,该方法具有识别速度快、分类可靠等优点,为移动机器人在未知环境下实现安全的快速反应导航奠定了必要的基础. A new method for mobile robot to recognize and classify the current perceptual environment is proposed. In this paper, the system is described. The adaptive resonance theory, namely ART neural network, is analyzed and studied. The multi-sensor information is used as the input of neural network to design the classifier to recognize and classify the current perception environment of mobile robot rapidly. Experiments on TIT-1 mobile robot show that this method has the advantages of fast identification, reliable classification and so on, which lays the necessary foundation for the mobile robot to realize safe and rapid response navigation in unknown environment.
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