基于神经网络的自主吸尘机器人混合视觉避障策略

在通信与网络领域，本研究专注于自主吸尘机器人的智能导航和避障技术，特别是利用神经网络驱动的混合视觉系统。面对自主吸尘机器人在非结构化工作环境中高效工作的需求，研究者提出了一个创新的解决方案，即结合超声波传感器和红外传感器的混合视觉策略。这两种传感器的选择是因为它们各自的优势互补：超声波传感器能穿透色彩和光照影响，适用于识别多种类型的障碍物，包括深色和透明材质，而红外传感器则在近距离内提供精确的热成像，有助于探测移动目标。 混合视觉算法的核心是基于BP（Back Propagation，反向传播）神经网络的传感器信息融合技术。BP神经网络通过学习和调整权重，能够处理来自不同传感器的数据，减少噪声，提高决策的准确性。通过这种技术，系统可以实时整合超声波和红外传感器的测量结果，克服了单一传感器视角有限的问题，增强整体环境感知能力。 自主吸尘机器人的视觉系统由多种传感器组成，包括超声波传感器、红外传感器、碰撞传感器和CMOS图像传感器。超声波和红外传感器主要负责局部障碍物的检测，而CMOS图像传感器则提供全局视野，用于路径规划和导航定位。碰撞传感器在关键时刻提供备份，当其他传感器出现故障时，确保机器人的安全。 研究的重点在于解决传感器融合和实时避障问题，这不仅关乎机器人的自主性，也关系到其在复杂环境中的适应性和鲁棒性。通过神经网络的集成，系统能够做出快速而准确的决策，使得自主吸尘机器人在避免障碍的同时，展现出更高的工作效率和智能化水平。 这项研究在通信与网络领域推动了自主吸尘机器人的技术革新，将神经网络技术与传感器融合应用相结合，为机器人在动态、多变的环境中实现高效自主导航提供了强有力的支持。这一成果对于智能家居、工业自动化等领域具有重要意义，预示着未来智能机器人技术的进一步发展。