基于腦心智發(fā)育網(wǎng)絡模型的移動機器人場景認知研究.pdf

1、傳統(tǒng)的移動機器人控制及規(guī)劃方法中，往往任務單一、學習過程是離線的且建模過程復雜，很難適應未知環(huán)境。本文研究了基于腦心智發(fā)育網(wǎng)絡模型的移動機器人場景認知，以提高機器人的智能性，使機器人能夠經(jīng)歷像人一樣的學習和成長過程，逐漸適應復雜多變的環(huán)境。主要工作如下:
　　首先，介紹了人腦工作機理以及基于生物視覺機制的場景認知方法，并對比研究了在兩種場景下譜殘差檢測方法、基于引導學習檢測方法和基于元胞自動機檢測方法的效果，分析了它們的優(yōu)缺點。<

2、br>　　然后，設計了基于光度立體方法的人臉檢測實驗，與傳統(tǒng)的人臉圖像方法相比，該方法能有效克服光照因素的影響，檢測效果提高。在此基礎上了，結合IHDR算法設計了人臉識別實驗。實驗結果反映了結合IHDR算法和基于光度立體構建三維人臉的方法用于人臉識別上具有較好地效果。
　　最后，提出了一種基于自主學習框架的機器人視覺導航方法，通過人為規(guī)劃路徑指導機器人學習，并運用IHDR自主學習框架建立場景圖像和機器人運動速度之間的映射關系知識庫