期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于空间多尺度连续性特征提取的轮式机器人经验地图构建
1
作者 申传艳 牛晶 +3 位作者 高光浩 郑佳豪 张利鹏 刘世锋 《电子测量与仪器学报》 2025年第9期87-98,共12页
针对传统同步定位与地图构建(SLAM)算法建图过程复杂、调参难度大和泛化能力差等问题,提出了一种基于空间多尺度连续性特征提取的轮式机器人经验地图构建方法。首先,在ResNet18网络模型中添加金字塔切分注意力模块(PSA)和空洞空间卷积... 针对传统同步定位与地图构建(SLAM)算法建图过程复杂、调参难度大和泛化能力差等问题,提出了一种基于空间多尺度连续性特征提取的轮式机器人经验地图构建方法。首先,在ResNet18网络模型中添加金字塔切分注意力模块(PSA)和空洞空间卷积池化金字塔(ASPP)模块,PSA对中间层的特征进行分组处理,通过计算不同通道的注意力权重捕获多尺度信息,提高特征的表达能力,ASPP利用不同扩张率的空洞卷积和全局平均池化整合全局上下文信息,进一步强化空间多尺度连续性特征的表征;其次,利用改进的ResNet-PSA-ASPP网络,在donkey_sim仿真模拟器和机器人实际运行跑道上对采集的数据集进行深度学习训练,获取优化后的机器人转向角度预测模型;最后,利用donkey_sim仿真模拟器和机器人操作系统(ROS)分别在仿真环境和实际场景下进行模型性能测试实验。实验结果表明,提出的模型对转向角度预测的误差分别减少了38.47%、44.34%、35.51%,相比经典的ResNet18、ResNet50、VGGNet等网络模型在特征提取能力、计算效率和建图准确度上均获得显著提升。 展开更多
关键词 轮式机器人 经验地图 空间多尺度连续性特征 PSA ASPP 转向角度预测模型
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部