基于深度学习的室内简单环境寻路算法

作     者：张柯凡 吉野 薄健博 黄名哲 

作者机构：北京信息科技大学北京100101 

基　　金：北京信息科技大学2019年促进高校内涵发展-大学生科研训练项目(5101924100) 

出 版 物：《物联网技术》 (Internet of things technologies)

年 卷 期：2020年第10卷第4期

页      码：46-49,52页

摘      要：室内导航寻路是物联网智能家居的一个重要应用场景,文中设计了一种基于深度学习的室内简单环境寻路算法,包括物体捕捉与追踪、周围环境感知、路径规划、抓取返回四个重要过程。其中,捕捉与追踪采用TOP技术对目标进行标注与距离判断。周围环境感知采用神经网络深度学习方法,通过训练并自我对弈对网络进行激励,从而不断更新网络,在路径规划的栅格法中寻求最优路径。抓取返回过程采用垂直下落抓取方法并对栅格进行最短路径计算,从而以最短路径返回,完成全过程。

主 题 词：移动机器人 寻路算法 深度学习 神经网络 路径规划 环境感知 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16667/j.issn.2095-1302.2020.04.012

馆 藏 号：203901427...