[发明专利]一种基于神经网络模型的机器人避障方法有效
| 申请号： | 201710585099.X | 申请日： | 2017-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN107480597B | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 翁理国;王颖;夏旻;张冲 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;B25J9/16;G06N3/06 |
| 代理公司： | 32200 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人： | 施昊 |
| 地址： | 210044 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络模型的机器人避障方法。当机器人上的红外感应器感应到前方存在障碍物时，机器人上的图像采集器采集前方图像，并将采集到的图像进行二值化处理；将二值图像进行傅里叶变换，得到频谱图，将频率信号作为神经网络模型的外部输入信号；当外部输入信号输入神经网络模型，左、右兴奋性神经元集群相互竞争，仅二者之一能够在外部刺激输入和内部抑制作用下通过增加自身的活性到达阈值发生脉冲而赢得竞争，而其他集群最终被抑制，最终产生一个向左或向右偏转的偏转信号，机器人根据该偏转信号向不存在障碍物的一侧偏转，从而实现避障。本发明克服了现有技术存在的缺陷，使机器人能够更加自主地在环境中高速度、高效率地避障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 模型 机器人 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络模型的机器人避障方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)机器人在运动过程中，当设置在机器人上的红外感应器感应到前方存在障碍物时，机器人停止运动，设置在机器人上的图像采集器采集前方图像，并将采集到的图像进行二值化处理，转化为二值图像；/n(2)将二值图像进行傅里叶变换，得到频谱图，将频谱图上的频率信号作为外部输入信号，输入神经网络模型；/n(3)所述神经网络模型包括左兴奋性神经元集群E
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