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基于深度信念网络的机器人避障行为学习和目标搜索方法

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本发明公开了一种基于深度信念网络的机器人避障行为学习和目标搜索方法。首先操控机器人在环境中实现避障，同时采集彩色、深度图像数据及机器人移动基体对应的线速度和角速度，然后基于这些数据构建实现机器人自动避障行为学习的网络模型；机器人在自动目标搜索过程中，首先通过自动避障功能在环境中随机搜索目标；一旦搜索到目标，便直接靠近目标；如在靠近过程中障碍物出现，机器人可避开障碍，重新进行路径规划；如在靠近过程中目标丢失，机器人再次随机搜索；以上过程不断重复，直到机器人到达目标位置。本发明仅用单RGB‑D摄像头实现有自动避障功能的路径规划和目标搜索，在成本和应用方面都有较高的可行性和实用性。

著录项

公开/公告号CN107818333B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-04-07

原文格式PDF
申请/专利权人爱极智(苏州)机器人科技有限公司;
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申请/专利号CN201710905883.4
发明设计人刘维军;李晓东;
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申请日2017-09-29
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q10/04(20120101);B25J9/16(20060101);
代理机构32316 无锡松禾知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人朱亮淞
地址 215011 江苏省苏州市高新区竹园路209号
入库时间 2022-08-23 10:54:31

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-04-07

授权

授权
2018-04-13

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170929

实质审查的生效
2018-04-13

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20170929

实质审查的生效
2018-03-20

公开

公开
2018-03-20

公开

公开
2018-03-20

公开

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