【摘 要】
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提出了一种基于视觉传感器提取机器人"脸部"信息、实现机器人状态实时监测的新方法。通过规划跟踪策略、提取"脸部"线条信息,结合色度信息导入神经网络；融合罗盘等传感器信息,
【机 构】
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合肥工业大学电气学院运动控制实验室 合肥 230009
【出 处】
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中国仪器仪表学会第九届青年学术会议
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提出了一种基于视觉传感器提取机器人"脸部"信息、实现机器人状态实时监测的新方法。通过规划跟踪策略、提取"脸部"线条信息,结合色度信息导入神经网络；融合罗盘等传感器信息,得到目标位姿状态。
论文主要围绕三个方面展开研究:通过梯度方向直方图分区信息,指导霍夫变换ρ-θ参数空间上极值点搜索方式,快速提取机器人"脸部"轮廓信息；根据线条变化程度判别处理，选择性拟合线段端点得到邻近"短线"结构信息,不仅解决了"短线屏蔽"问题，也简化了系统；应用Lev-enberg-Marquardt算法对神经网络训练加以改进,提高神经网络学习速度和精度。实验证明了本方法的实时性、鲁棒性以及实用性。
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