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题名基于改进型自主发育网络的机器人场景识别方法
被引量：4
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作者
余慧瑾
方勇纯
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机构
南开大学机器人与信息自动化研究所
南开大学天津市智能机器人技术重点实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1530-1538,共9页
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基金
国家自然科学基金(61873132)资助。
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文摘
场景识别是移动机器人在陌生动态环境中完成任务的前提.考虑到现有方法的不足,本文提出了一种基于改进型自主发育网络的场景识别方法,它通过引入基于多优胜神经元的Top-k竞争机制、基于负向学习的权值更新、基于连续性样本的加强型学习等步骤实现对场景的快速识别,并使该方法具有更好的适应能力.对于这种基于改进型自主发育网络的场景识别方法,通过实验进行了对比测试.结果表明,这种改进型自主发育神经网络节点利用率高,场景识别准确可靠,可以较好地满足机器人作业的实际需求.
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关键词
机器人
场景识别
改进型自主发育神经网络
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Keywords
Robot
scene recognition
improved autonomous developmental neural network
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于蚁群优化神经网络的AUV舵的故障诊断
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作者
杨立平
张铭钧
季东军
王玉甲
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机构
哈尔滨工程大学机电工程学院
哈尔滨汽轮机厂有限责任公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第19期224-227,共4页
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基金
教育部博士点基金(No.20070217017)~~
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文摘
针对流线型AUV舵故障,提出了基于Elman神经网络的故障诊断方法。基于蚁群算法优化改进型Elman神经网络,建立了AUV角速度运动模型,通过蚁群算法和梯度下降法对改进型Elman神经网络训练的对比分析,验证了蚁群算法优化的改进型Elman神经网络具有训练速度快,不易陷入最优解等特点。提出了基于角速度残差检测舵故障,再通过定角度航行和定速直航的主动诊断方式,判定舵故障类型的故障诊断方法,探讨了基于角速度残差和角度残差的变化趋势来诊断舵卡死和舵变形故障的故障决策方法。对流线型AUV的舵变形及舵卡死故障进行了水池模拟实验,实验结果验证了所提方法的有效性。
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关键词
自主式水下机器人
改进型Elman神经网络
故障诊断
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Keywords
Autonomous Underwater Vehicles（AUV）
Improved Elman Neural Network（IENN）
fauh diagnosis
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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