机器人视觉路径跟踪识别定位优化仿真

摘要：

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数据带入视觉正确数据模型中,实现机器人视觉路径进行跟踪识别定位.仿真结果表明,采用所提算法进行机器人视觉路径跟踪识别定位,具有很高的定位精度、所需时间短,定位性能较高.

关键词：数据聚类、机器人、视觉数据、定位

所属期刊栏目：33

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：401-404