基于MicroMouse615的电脑鼠走迷宫技术解析

"提取区域坐标-imagenet classification with deep convolutional neural networks" 本文主要讨论的是基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNNs）进行图像识别，特别是针对ImageNet大规模视觉识别挑战赛的解决方案。ImageNet是计算机视觉领域的一个大型图像数据库，包含超过1400万张标注了1000类不同物体的高分辨率图像。DCNNs在解决ImageNet分类问题上取得了突破性的进展，开启了深度学习在图像识别领域的广泛应用。 在ImageNet分类任务中，DCNNs通常由多个卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等组成。卷积层用于提取图像特征，通过一系列可学习的滤波器（或称卷积核）对输入图像进行扫描，生成特征图；池化层则用来减小数据维度，保持重要特征，常用的最大池化和平均池化；全连接层将特征图转换为类别概率分布，激活函数如ReLU（Rectified Linear Unit）用于引入非线性。 程序清单6.6中的"左法则"是一种简单的决策策略，用于电脑鼠在迷宫中的导航。电脑鼠会检查其前方（MOUSEWAY_F）、左侧（MOUSEWAY_L）和右侧（MOUSEWAY_R）是否有路，并根据是否已探索过该路径来决定前进方向。如果前方有路且未走过，电脑鼠直行；若前方无路，则检查左侧和右侧，未走过则相应转向。这是一种基本的搜索策略，适用于简单的迷宫环境。 6.7.6章节提到的"求心法则"是更复杂的一种导航策略。电脑鼠根据其在迷宫中的位置，选择不同的优先行动方向，这涉及到对迷宫区域的划分。通过比较电脑鼠的横坐标(X)和纵坐标(Y)的低4位（Bit0-Bit3），可以确定其处于左下角（1）、右下角（2）、左上角（3）还是右上角（4）区域。这种方法提高了电脑鼠在复杂迷宫中的寻路效率。 在《北京交通大学电脑鼠原理与实践》中，详细介绍了电脑鼠的设计、硬件原理和软件配置。其中涵盖了从电脑鼠的起源与发展、硬件组件（如电源、红外检测、电机驱动等）、IAREWARM IDE的使用、传感器系统（如红外线和速度传感器）到驱动系统（步进电机和直流电机）等多个方面，为读者提供了全面的电脑鼠走迷宫技术知识。书中的实验部分则提供了实践操作指导，帮助读者深入理解和应用理论知识。