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时间:2020-03-25
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1、第33卷第5期计算机仿真2016年5月文章编号:1006—9348(2016)05—0401—04机器人视觉路径跟踪识别定位优化仿真姚一永,唐黎(西南财经大学天府学院,四川成都610052)摘要:对机器人视觉路径进行跟踪识别定位,可增加机器人在预定路径引导下的障碍物检测准确度。由于对机器人视觉获取的路径图像信息进行高度压缩,使得视觉信息数据存在大量误差。传统的跟踪识别定位方法主要通过对视觉数据分类、特征提取完成定位的,但是对误差小的数据不能准确的与正确数据进行区分,导致跟踪识别定位误差大、不准确的问
2、题。提出采用数据聚类识别的机器人视觉路径跟踪识别定位方法,对数据间的相似度进行计算,根据计算结果对机器人视觉数据聚类成簇,并对簇进行标类,通过超矩形建模算法构建机器人视觉正确数据模型,将标类完成的待定位数据带人视觉正确数据模型中,实现机器人视觉路径进行跟踪识别定位。仿真结果表明,采用所提算法进行机器人视觉路径跟踪识别定位,具有很高的定位精度、所需时间短,定位性能较高。关键词:数据聚类;qt器人;视觉数据;定位中图分类号:TP309文献标识码:BRobotVisualPathFollowingIden
3、tificationOptimizationSimulationYAOYi-yong,TANGLi(TianfuCollegeofSouthwesternUniversityofEconomicsandFinance,ChengduSichuan610052,China)ABSTRACT:FoHowingrobotvisualpathidentification,canincreasetherobotintheleadofscheduledpathobstacledetectionaccuracy.
4、Duetothepathforrobotvisualaccesstohighlycompressedimageinformation,makevisualinfor-mationdataislargeerror.Thetraditionaltrackingidentificationmethodmainlythroughthevisualdataclassification,featureextractionofrelocating,butforsmallerrordataisnotaccurate
5、andcorrectdatatodistinguish,leadtotrackrecognitionpositioningerrorisbig,theproblemofinaccurate.Putforwardbasedonthedataclusteringrecognitionro-botvisualpathtrackingidentificationmethod,tocalculatethedegreeofsimilaritybetweendata,accordingtothecal-culat
6、ionresultsofrobotvisualdataclusteringclusters,andtotheclassofclusters,byrectangularmodelingalgorithmtobuildarobotvisualdatamodelcorrectly,willfinishtheclassbacklogbitsofdataintovisualdatamodel,rightro-botvisualpathtrackingidentification.Simulationresul
7、tsshowthattheproposedalgorithmisusedtoidentifytherobotvisualpathtrackinglocation,hastheveryhishpositioningaccuracy,shorttimerequired,thepositioningperformanceishigher.KEYWORDS:Dataclustering;Robot;Visualdata;Positioning1引言机器人视觉系统相当于人的眼睛,是机器人感知局部环境的关键,机
8、器人通常依据视觉数据对其导航¨’2J。正确的视觉数据将对机器人运动速度、路径跟踪和对障碍物的避碰p1产生重大影响。因此,研究机器人视觉错误定位方法具有重要意义,已经成为相关学者研究的重点课题,受到越来越广泛的关注H’5J。目前,研究机器人视觉错误数据定位的方法有很多,主要有:基于贝叶斯网络的机器人视觉错误数据定位法¨o,、基收稿日期:2015一12—30修回日期:2016—0l一23于模型的错误数据定位方法"J,、依据系统传感器的读数对节点数据错误概率进行计算¨1,以
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