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题名基于时空网络的变电站机器人视觉避障研究
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作者
程翀
王理厦
段松涛
熊晓光
葛贤军
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机构
电力规划总院有限公司
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室
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出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第6期1522-1530,共9页
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基金
国家电网有限公司科技项目(B3094022021B)。
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文摘
为提升变电站机器人在复杂环境中的视觉避障能力,提出了一种基于时空网络的机器人视觉避障方法。利用传统图像处理技术增强道路信息,设计轻量级深层卷积神经网络结构,从空间域角度提取道路特征;基于道路空间特征引入长短期记忆网络,从时域的角度对道路变化规律进行挖掘,并利用分类回归预测结构分别对机器人避障方向和角度进行预测;针对变电站道路高重复性特点,引入特征过滤模块来降低冗余特征计算,保障网络应用时的实时性。实验结果表明:该方法可以有效提取变电站道路场景时空特征,能更准确地预测机器人下一步动作,更好地完成导航避障任务。
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关键词
变电站机器人
时空网络
注意力结构
分类回归预测
相似特征过滤
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Keywords
substation robot
spatiotemporal network
attention structure
classification regression prediction
similar feature filtering
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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