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摘要:
针对在无人运输领域中,AGV小车在工位对接时停车位置不够精确的问题,本文利用激光雷达和深度相机传感器并通过相应的坐标变换对障碍物的距离进行测量,将传感器得到的数据通过选择恰当的传递函数和学习算法利用RBF神经网络进行训练.实验结果表明,用该方法得到的结果测距误差低于0.1%,速度上相比于传统的BP算法提高了24%,可用来辅助AGV小车停车时进行重定位,同时通过融合得到的数据在以后建图方面也具有一定的优势.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 多传感器数据融合的障碍物测量方法
来源期刊 单片机与嵌入式系统应用 学科 工学
关键词 无人运输 RBF神经网络 激光雷达 视觉相机 数据融合
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 技术纵横|TECHNOLOGY REVIEW
研究方向 页码范围 55-59
页数 5页 分类号 TP1
字数 语种 中文
DOI
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
无人运输
RBF神经网络
激光雷达
视觉相机
数据融合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
单片机与嵌入式系统应用
月刊
1009-623X
11-4530/V
大16开
北京海淀区学院路37号《单片机与嵌入式系统应用》杂志社
2-765
2001
chi
出版文献量(篇)
7244
总下载数(次)
21
总被引数(次)
40339
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导