基于优化异质BP神经网络信息融合的清洁机器人定位研究

【摘要】：清洁机器人的移动定位是个复杂的非线性定位的问题,精密机械结构与路径规划无法补偿定位不精确造成的移动误差,提出一种基于异质RBF神经网络信息融合的清洁机器人定位技术,设计了智能机器人的控制系统、移动系统和感知系统,设计多个位姿传感器后,实时采集位置信息,在主控芯片中使用粒子群优化神经网络技术对多传感器的信息进行融合,计算清洁机器人的位置信息,解决了位置因素非线性强,定位误差大的问题,并且有效提高了神经网络的局部收敛能力;使用机器人多传感器的实验平台测试证明,这种方法下清洁机器人的移动中定位准确率较传统方法提高13%,具有很强的可靠性与实用性。 【作者单位】： 黄淮学院信息工程学院;
【关键词】： 清洁机器人 异质RBF神经网络 精确定位 位姿传感器 粒子群优化
【基金】：河南省科技攻关计划项目(122102210510)
【分类号】：TP242;TP183
【正文快照】： 0引言计算机技术与人工智能技术的快速发展使智能机器人的研究成为一个研究热点。自动进行房间中清洁与打扫的自主式家庭服务机器人是一种崭新的技术,这种技术集机械学、传感技术、电子技术、人工智能技术、控制技术等各学科为一体,自主式的吸尘机器人也成为智能移动机器人的

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