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為提高室內(nèi)移動機器人的環(huán)境感知能力，針對其常處的結(jié)構(gòu)化走廊場景的分類、Spiking神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）和基于SNN的新型計算模型NeuCube進(jìn)行研究。SNN利用尖脈沖傳遞時、空信息，比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適于動態(tài)、時序信息的分析，以及各種模式信息的識別和分類。此外，SNN更易于用硬件實現(xiàn)。在對NeuCube的基本原理、學(xué)習(xí)方法和計算步驟進(jìn)行討論的基礎(chǔ)上，利用多超聲傳感信息和NeuCube對室內(nèi)移動機器人常處的7種走廊場景進(jìn)行識別。實驗結(jié)果表明基于多超聲傳感信息和NeuCube的移動機器人走廊場景分類方法可以對7種走廊場景進(jìn)行有效識別，該方法有助于增強移動機器人的自主性和提高其智能水平。
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