• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>High-performance computing and networking >Neural Network Based Hand-Eye Positioning with a Transputer-Based System
【24h】

Neural Network Based Hand-Eye Positioning with a Transputer-Based System

机译：基于晶片机的系统基于神经网络的手眼定位

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

We address the implementation of a simple neural network-based robot positioning task on an entirely Transputer-based Robot-Vision system. An extended Kohonen neural network is implemented for the positioning of the robot's end-effector with the visual information extracted from a static video camera. The interest of the approach lies in the fast learning of the robot's control workspace without mathematical models and calibration procedures. Practical implementation issues are discussed, especially the formation of the training set : we experimented the use of non-random training sets. The new, more realistic approach takes only a few minutes of real-time trajectory recording, and learning can take place on-line. The real time constraints, both correlated recording of visual data and robot joint positions, and processes with limited timing, are taken into account.
机译：我们致力于在完全基于Transputer的Robot-Vision系统上实现基于简单神经网络的机器人定位任务。实施了扩展的Kohonen神经网络，利用从静态摄像机提取的视觉信息来定位机器人的末端执行器。该方法的兴趣在于无需数学模型和校准程序即可快速学习机器人的控制工作区。讨论了实际的实施问题，尤其是训练集的形成：我们尝试使用非随机训练集。新的，更现实的方法仅需要几分钟的实时轨迹记录，并且学习可以在线进行。考虑到实时约束，包括视觉数据和机器人关节位置的相关记录，以及时序有限的过程。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Milan(IT);Milan(IT)
  • 作者

    H. Kihl; J. P. Urban; J. Gresser; S. Hagmann;

  • 作者单位

    Laboratoire TROP, Faculty des Sciences et Techniques Universite de Haute Alsace, F-68093 Mulhouse, France;

    Laboratoire TROP, Faculty des Sciences et Techniques Universite de Haute Alsace, F-68093 Mulhouse, France;

    Laboratoire TROP, Faculty des Sciences et Techniques Universite de Haute Alsace, F-68093 Mulhouse, France;

    Laboratoire TROP, Faculty des Sciences et Techniques Universite de Haute Alsace, F-68093 Mulhouse, France;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 TQ4;
  • 关键词

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号