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基于卷积神经网络的三维勘测机器人图像处理方法
文献摘要：
三维图像的勘测机器人是图像处理中研究的热点领域,当勘测机器人的主要约束是尽可能保留几何路径时,利于及时缩放标称轨迹以满足机器人约束.文中提出了一种重规划方法,可以嵌入到非前瞻缩放算法中以提高其性能.该方法考虑了机器人速度、加速度和扭矩限制,通过近似的前瞻标准修改速度曲线,仅考虑前瞻窗口的最后一个点,并通过线性化来计算最大允许机器人速度.该技术可以应用于现有的轨迹缩放算法,以赋予其前瞻属性.仿真和实验结果表明,所提出的方法显著降低了路径跟随误差.
文献关键词：
勘测机器人;卷积神经网络;三维图像;几何路径;轨迹放缩
中图分类号：
作者姓名：
孙士欣
作者机构：
北京道亨软件股份有限公司 北京 100012
文献出处：
引用格式：
[1]孙士欣-.基于卷积神经网络的三维勘测机器人图像处理方法)[J].起重运输机械,2022(22):78-82
A类：
勘测机器人,几何路径,轨迹放缩
B类：
三维图像,中研,热点领域,要约,缩放,标称轨迹,规划方法,法考,扭矩,速度曲线,一个点,线性化,法显,路径跟随,跟随误差
AB值：
0.240662
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