路径识别的神经网络算法研究

• 作者: 丁明辉 侯莹莹 庞抗 徐淑芬 李宏宇
• 来源期刊: 计算机光盘软件与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 智能车 电磁循迹 路径识别 神经网络 偏差量
• 年，卷（期）: 2012,（17）
• 页码范围: 65-66
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2182字
• 语种: 中文

摘要

飞思卡尔智能车是由电磁传感器检测车身偏离导线的偏差量,配合舵机和电机的动作来实现自动循迹.针对智能车循迹过程中偏差量准确计算的难点,提出了神经网络路径识别算法.采用四个电感线圈作为路径识别的传感器,将四路传感器的感应信号值作为多层前馈神经网络的输入值,理想偏差量作为多层前馈神经网络的目标输出值,在matlab环境下进行训练,得到微控制器所需的参数值.将此算法移植到智能车的应用上,计算得出的偏差量与实际偏差量的误差在±1cm以内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯莹莹	长安大学电子与控制工程学院	5	17	2.0	4.0
2	徐淑芬	长安大学电子与控制工程学院	4	20	2.0	4.0
3	丁明辉	长安大学电子与控制工程学院	3	2	1.0	1.0
4	庞抗	长安大学电子与控制工程学院	2	2	1.0	1.0
5	李宏宇	长安大学电子与控制工程学院	1	2	1.0	1.0