基于神经元网络的超声传感器补偿算法及在井下机器人避障中的应用

付华; 杜晓坤; 陈峰

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基于神经元网络的超声传感器补偿算法及在井下机器人避障中的应用

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详细分析了超声波传感器在测距应用方面的局限性,并针对每个局限性提出了解决方案.文章重点指出对超声波传感器进行温度、湿度的补偿,尝试用Elman反馈神经元网络逼近函数.Elman网络隐层采用了"tansig"激活函数,输出层选用了"pureline"激活函数,保证了只要有足够多的隐层神经元个数,网络就可以任意精度逼近任意函数.经实验验证,在对超声波测距传感器进行温度、湿度补偿后,其测量精度提高了两个数量级,大大提高了超声测距传感器的工作精度.在井下机器人避障系统中测试应用后,提高了避障系统的测量精确度,降低了避障系统的误判率,使井下机器人工作安全系数得到了提高.

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来源
《传感技术学报》 |2006年第2期|511-514|共4页
作者
付华; 杜晓坤; 陈峰;
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作者单位

辽宁工程技术大学,电气工程系,辽宁,阜新,123000;

辽宁工程技术大学,电气工程系,辽宁,阜新,123000;

辽宁工程技术大学,电气工程系,辽宁,阜新,123000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类工业机器人;
关键词
井下机器人; 避障; 超声测距; Elman;

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