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基于Elman神经网络的电力巡检机器人视觉误差校正方法

         
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电力巡检机器人目前主要采用机器视觉和双目视觉技术进行视觉定位,存在灵活性差、误差大等问题,进而导致巡检机器人工作效率低,难以完成巡检任务。为了确保电力巡检机器人工作过程的精度,基于Elman神经网络设计了一种新的电力巡检机器人视觉误差校正方法。采用函数形式描述系统状态的约束和优化状态变量,利用函数公式对数据进行采集和整理,分析相机运动状态,对图像进行观测,确定图像投影,根据误差函数实现视觉误差测量,通过投影定义误差数值,设定参数标定,采用传感器分析数据融合过程,利用Elman神经网络算法逐层对收录数据和中央控制器中存储的指令数据进行分析与对比,从点、线、面三个方面逐层对比,实现误差校正。实验结果表明,基于Elman神经网络的电力巡检机器人视觉误差校正方法能够随着训练次数增加提高校正精度,收敛能力优于传统误差校正方法,在收敛过程中,不容易陷入局部最优问题中,对于电力巡检机器人正常运行有积极的帮助。

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