一种新的移动机器人气体泄漏源视觉搜寻方法

• 作者: 孟庆浩 曾明 李吉功 李飞 蒋萍
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 气体泄漏源 任务驱动视觉注意机制 移动机器人 显著图
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 397-403,409
• 页数: 8页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0446.2009.05.003

摘要

为提高视觉信息的处理效率,将视觉注意机制引入到特定目标(泄漏源)的搜寻过程中,在此基础上提出了一种新的基于任务驱动视觉注意机制(TBVAM)的气体泄漏源搜寻方法.该方法分为3步完成:首先,确定能有效凸显目标物的对比映射图合并权值系数;其次,当获取实际场景的图像信息后,利用训练得到的权值系数加权合并不同特征及尺度的对比映射图,得到少数几个可疑目标区域,并结合激光测距信息计算出可疑目标所在的位置;最后,驱动机器人对可疑甘标区域进行排查,通过判断嗅觉传感器检测到的气体浓度是否犬于给定阈值确定其是否找到气体泄漏源.实验结果表明,所提出算法能显著提高对气体泄漏源的搜寻效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾明	天津大学电气与自动化工程学院天津市过程检测与控制重点实验室	26	316	10.0	17.0
2	孟庆浩	天津大学电气与自动化工程学院天津市过程检测与控制重点实验室	37	554	13.0	22.0
3	蒋萍	天津大学电气与自动化工程学院天津市过程检测与控制重点实验室	3	46	3.0	3.0
4	李飞	天津大学电气与自动化工程学院天津市过程检测与控制重点实验室	12	240	7.0	12.0
5	李吉功	天津大学电气与自动化工程学院天津市过程检测与控制重点实验室	3	55	3.0	3.0