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基于深度学习的移动机器人自主导航实验平台
文献摘要：
随着移动机器人的发展,其应用场景越来越复杂,对自主导航这一关键技术提出了更高要求.本文搭建了移动机器人实验平台,设计了基于深度学习的自主导航方法,将RGB图像作为卷积神经网络模型的输入,即可直接输出导航控制信号,不仅降低硬件成本,而且避免复杂的特征工程和规划策略.实验结果表明该平台具有良好的自主导航性能,对移动机器人适应未知复杂环境作业有着重要参考价值.同时,能够为机器人工程专业实践教学提供实验平台,通过开展相关应用拓展,促进学生创新研究能力的培养.
文献关键词：
移动机器人;自主导航;深度学习;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
占宏;叶德禧
作者机构：
华南理工大学 自动化科学与工程学院,广东广州 510641
文献出处：
引用格式：
[1]占宏;叶德禧-.基于深度学习的移动机器人自主导航实验平台)[J].计算技术与自动化,2022(02):14-18
A类：
B类：
移动机器人,自主导航,实验平台,人的发展,这一关,导航方法,RGB,卷积神经网络模型,导航控制,控制信号,硬件成本,免复,特征工程,规划策略,导航性,复杂环境,机器人工程专业,专业实践教学,相关应用,应用拓展,研究能力
AB值：
0.322329
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