智能机器人视觉障碍识别方法研究与仿真

• 作者: 时兵 裴志松
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 经济
• 关键词: 机器人视觉 障碍识别 支持向量机算法 尺度不变特征变换
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 353-356
• 页数: 4页
• 分类号: F127
• 字数: 2940字
• 语种: 中文

摘要

由于智能机器人视觉系统具有非线性、时变性与强耦合性特点,引起机器人视觉避障识别率降低.且感知环境较为复杂,采用传统的7方法进行障碍识别,容易发生识别错误的现象,识别效果较差.为解决上述问题,提出改进支持向量机算法的智能机器人视觉障碍识别方法.针对视觉系统采集到的原始障碍图像的噪声信息,进行中值滤波,在去除噪声的同时最大化保证了细节的完整性,依据SIFT算法理论,通过搜索空间极值点,抽取空间位置、尺度与旋转不变量,完成障碍图像的特征提取,根据改进支持向量机算法对图像特征进行分类,从而实现对视觉障碍的有效识别.实验结果表明,采用改进算法进行智能机器人视觉障碍识别,能够提高智能机器人的视觉感知能力,提高障碍识别的准确性,从而满足了智能机器人工作的实际需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	裴志松	长春工业大学人文信息学院	16	53	5.0	6.0
2	时兵	长春工业大学人文信息学院	21	27	3.0	4.0