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题名基于自组织可增长映射的移动机器人仿生定位算法研究
被引量：7
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作者
陈孟元
徐明辉
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机构
安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
安徽工程大学电气工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期1003-1013,共11页
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基金
国家自然科学基金(61903002)
安徽省自然科学基金(1808085QF215)
+1 种基金
安徽省重点研究与开发计划项目(1804b06020375)
芜湖市科技计划项目(重点研发,2020yf59)。
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文摘
为提高移动机器人在同步定位和地图构建(SLAM)中的定位精度,该文提出一种基于自组织可增长映射(GSOM)的仿生定位算法。该方法将位置细胞的激活特性和神经网络输出层神经元建立响应连接,通过GSOM神经网络构建空间的拓扑地图,利用感知距离信息实现位置细胞的激活响应从而估计机器人位置,以此还原机器人的运行路径。实验结果表明细胞间隔R对定位精度有较大影响,选取合适的细胞间隔能有效地减少神经网络的学习时间,提高定位精度,该文算法平均误差在0.153 m以内,定位精度达到90.243%,均优于原有算法。经验证该文算法建立的模型能够实现机器人的空间位置表征,提高了机器人在实验场景下的定位精度,表现出良好的位置估计性能。
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关键词
移动机器人
自组织可增长映射
位置细胞
位置表征
定位精度
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Keywords
Mobile robot
Growing Self-Organizing Map(GSOM)
Place cell
Positional representation
Positioning accuracy
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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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