基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動機(jī)器人環(huán)境識別.pdf

1、移動機(jī)器人主要通過視覺、觸覺、距離等傳感器來感知外部世界。研究如何利用移動機(jī)器人視覺對環(huán)境的識別具有重大的理論意義與實際意義。 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像模式識別是一種近年來行之有效的方法。傳統(tǒng)上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像模式識別時，一般都要先提取圖像特征，然后選取研究者認(rèn)為最重要的部分特征送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別器進(jìn)行訓(xùn)練與識別。但選取什么特征，保留多少特征，至今并沒有一個統(tǒng)一的方法。 論文改進(jìn)了本實驗室提出的基于遺傳算法的部分連接神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)(PARCONE)，使之可以在數(shù)萬輸入的情況實現(xiàn)對環(huán)境的識別，并用于實際的移動機(jī)器人的視覺環(huán)境識別。該網(wǎng)絡(luò)允許大量的輸入神經(jīng)元，而不會陷于“維數(shù)災(zāi)難”；該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間層是網(wǎng)狀連接的，但每個神經(jīng)元只與固定數(shù)目的其他神經(jīng)元相連。訓(xùn)練時，不對圖像作特征提取，而是直接把移動機(jī)器人觀察到的圖像的所有像素作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。利用遺傳算法對網(wǎng)絡(luò)中的各個連接及其權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化選擇與計算。該網(wǎng)絡(luò)透明地選擇了環(huán)境的重要特征，避免了人為選擇特征造成的信息