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题名基于仿生视觉的机器人多区域全向避障研究
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作者
段宛妮
雷斌
蒋林
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机构
武汉科技大学机械自动化学院
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出处
《传感器与微系统》
2025年第10期17-21,共5页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFB1310000)
湖北省自然科学基金资助项目(2018CFB626)。
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文摘
蝗虫的小叶巨型运动探测器(LGMD)神经元已被证明对接近蝗虫视野的物体在直接碰撞过程中具有优先反应,但该网络缺乏运动方向感知机制,导致蝗虫视觉神经网络缺乏全向避障能力。为了提高蝗虫碰撞感知网络的全向避障能力,从果蝇视觉神经元获得灵感,将人工蝗虫视觉神经网络LGMD与基本运动探测器(EMD)相结合,融合创新型运动目标提取算法减少网络复杂度,提出一种仿生视觉避障神经网络(BVOANN)和动态碰撞检测应用式运动控制策略。利用Visual Studio软件对真实世界获取的视频进行仿真分析,并在低成本机器人上验证,结果表明:相较于传统模型仅能实现径向运动物体检测,改进模型具备全方位运动物体检测功能,从而实现更优异的避障效果。
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关键词
小叶巨型运动探测器
果蝇视觉
全向动态避障
仿生视觉
移动机器人
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Keywords
LGMD
fruit fly vision
omnidirectional dynamic obstacle avoidance
bionic vision
mobile robot
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术]
TP212
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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