【摘 要】
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对机器人视觉路径进行跟踪识别定位,可增加机器人在预定路径引导下的障碍物检测准确度。由于对机器人视觉获取的路径图像信息进行高度压缩,使得视觉信息数据存在大量误差。传
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对机器人视觉路径进行跟踪识别定位,可增加机器人在预定路径引导下的障碍物检测准确度。由于对机器人视觉获取的路径图像信息进行高度压缩,使得视觉信息数据存在大量误差。传统的跟踪识别定位方法主要通过对视觉数据分类、特征提取完成定位的,但是对误差小的数据不能准确的与正确数据进行区分,导致跟踪识别定位误差大、不准确的问题。提出采用数据聚类识别的机器人视觉路径跟踪识别定位方法,对数据间的相似度进行计算,根据计算结果对机器人视觉数据聚类成簇,并对簇进行标类,通过超矩形建模算法构建机器人视觉正确数据模型,将标类完成的待定位
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