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基于NeuCube的移动机器人走廊场景识别
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2018-01-02
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为提高室内移动机器人的环境感知能力，针对其常处的结构化走廊场景的分类、Spiking神经网络（SNN）和基于SNN的新型计算模型NeuCube进行研究。SNN利用尖脉冲传递时、空信息，比传统的神经网络更适于动态、时序信息的分析，以及各种模式信息的识别和分类。此外，SNN更易于用硬件实现。在对NeuCube的基本原理、学习方法和计算步骤进行讨论的基础上，利用多超声传感信息和NeuCube对室内移动机器人常处的7种走廊场景进行识别。实验结果表明基于多超声传感信息和NeuCube的移动机器人走廊场景分类方法可以对7种走廊场景进行有效识别，该方法有助于增强移动机器人的自主性和提高其智能水平。
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