基于深度学习的路径跟踪在多机器人系统中的应用

袁明明

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cqvip:在野外的户外移动机器人需要跟随踪迹的能力。最近,基于深度学习网络的方法在机器人领域已经取得了很大的进展。然而,现有的研究仅限于一个机器人,但是在现实生活需要许多机器人共同完成任务,例如搜索和巡逻是由一组机器人完成任务。当这些机器人被分组在野外工作时,可以显著地促进以下跟踪精度,例如,通过共享不同视角的图像或者实时决策融合。本文提出基于深度学习的跟踪算法,实现多机器人视觉的响应。其允许每个机器人分别用深层神经进行决策,并且支持集体层面上的决策与后端云计算基础设施,同时也保证服务质量(QoS),这是非机器人软件的重要特性。通过限制融合决策的条件,时间延迟可以最小化。通过实验表明,本文的方法提高了机器人系统路径跟踪的准确性。

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来源
《电子世界》 |2019年第3期|132|共1页
作者
袁明明;
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作者单位

镁佳(北京)科技有限公司;

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