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改进的BP神经网络多传感器数据融合算法


本文摘要:针对煤矿事故再次发生后,救援蛇形机器人如何在危险的井下环境中进行识别和建模,提出了一种基于改进的神经网络的多传感器数据融合算法。本文主要利用超声波传感器、红外测距传感器和激光雷达传感器观测障碍物的距离和方位信息,获取救援机器人所需的外部环境信息。

数据融合

针对煤矿事故再次发生后,救援蛇形机器人如何在危险的井下环境中进行识别和建模,提出了一种基于改进的神经网络的多传感器数据融合算法。首先,分析了机器人在障碍物附近的五种典型环境标志。

然后,利用超声波传感器、红外传感器和激光雷达传感器获取周围物体的距离信息。对这些距离数据进行归一化处理后,利用改进的神经网络识别物体的形状,完成了环境建模。

得到了系统数据融合模型和改进的神经网络算法。对一组实验数据进行建模,结果表明该算法是一种有效的煤矿救援蛇形机器人环境识别和建模方法。煤矿救援蛇形机器人;多传感器数据融合:环境建模;改进的神经网络:抽象:煤矿事故后的预警,基于多传感器数据融合的煤矿环境认知与建模。首先,分析了接近障碍物的五个典型环境标记,然后,使用改进的气动网络识别传感器、红外传感器和激光雷达传感器来获取周围对象的距离信息,这些距离被标准化,以形成气动网络,环境模型完成,提出了改进气动网络的算法。

并对一组实验数据进行了模拟,结果表明这是一种简单有效的方法来建立环境识别和模型。keywords : rescue of nakeelikerobotocalmine;多感官数据融合;环境识别和建模;第1章中的环境模型是由机器人通过自己合适的传感器感知本地环境信息而创建的地图模型[1~3]。对于用于煤矿救援的蛇形机器人来说,只有在了解矿井灾害再次发生后,井下环境才能发展路径规划、导航系统和避障。

建模

因此,环境建模是蛇形机器人成功完成救援任务的前提和重要环节,环境建模的准确性直接影响蛇形机器人之前的工作状态。传统的传感器数据融合方法还包括贝叶斯估计理论和卡尔曼滤波两种以上的方法,但是在多传感器系统中,每个传感器获得的环境信息都是局部和片面的,具有不同程度的不确定性。融合这些未经证实的信息的过程,本质上是一个未经证实的推理小说过程。

因此,单传感器数据融合方法各有优势,也有严重的缺点[4~7]。神经网络是人工智能最重要的分支之一[8],它具有存储性、容错性、自学习性、自组织性和自适应性等特点,使得它在处理未知环境、简单环境信息、科学知识背景不准确、推理小说规则不明等情况时非常好用。

传感器

本文采用改进的BP神经网络多传感器数据融合算法,完成了矿井灾害再次发生后的井下环境建模。通过实验和建模,可以得出结论,该算法对于煤矿救援蛇形机器人的环境建模是一种有效的方法。2改进的BP神经网络数据融合算法为了使移动机器人能够动态、准确地避开障碍物,救援蛇形机器人必须获取障碍物的基本信息,如距离、方位等[9~11]。

本文主要利用超声波传感器、红外测距传感器和激光雷达传感器观测障碍物的距离和方位信息,获取救援机器人所需的外部环境信息。采用改进的神经网络多传感器数据融合算法处理这些信息,分析救援机器人的运动空间,创建机器人驾驶的环境流形结构。本系统使用的多传感器数据融合模型如图1右图所示。障碍物的距离信息由成像传感器、红外测距传感器和激光雷达传感器提供。

归一化处理后作为改进的BP神经网络的输出,网络输入为五种典型的环境标志。救援蛇形机器人的环境流形结构由环境类型标志创建,为救援蛇形机器人的路径规划提供了依据。

建模

图1改进的神经网络数据融合模型典型的三层前馈神经网络的流形结构如图2 [12]右图所示。网络有输出节点,输出层节点的输入等于其输出,表示该层有节点,输入层有节点。输出层和描述该层的节点之间的连接权重为。说明层与输入层节点的连接权重为,层与输入层节点的输出为前一层节点输入的权重之和,每个节点的激励程度由其唤醒函数要求。

图Figure2ThetopologyofBPnetwork显示该层第一个节点的输出在其中,它响应输出层节点的输入。节点#的输入是为了激发函数,响应偏移或阈值调整函数的形状。输入图层1号节点的总输入,其中是描述图层的节点数。节点#在输入层的实际网络输入是,如果网络输入与预期输入值不完全一致,则其误差信号从输入端偏移传播,在传播过程中网络权重被大幅修正。

改进的BP算法体现在网络权值的修正上。1)解释了层权重的校正使用自适应调整自学父母比例和选择动量因子的梯度上升迁移传播算法,即引入动量因子(0。


本文关键词:输入,环境,神经网络,BBIN必盈登录,改进

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