神经网络在机器人场景识别中的应用研究

基于改进型自主发育网络的机器人场景识别方法.docx；随着机器人技术以及人工智能的飞速发展, 神经网络因具有分布信息存储、自适应和自学习功能强等优点, 被广泛应用于机器人领域。另一方面, 人类具有很强的场景感知和理解能力, 可以从复杂的背景中迅速分析并准确提取出场景包含的信息, 在此基础上实现对场景的准确认知。如何使机器人具有类似的认知能力, 使其能实现对陌生场景的准确识别, 近年来逐渐发展成为国内外机器人领域的一个研究热点问题。 视觉传感器由于具有信息丰富, 采集方便等优点而在各类智能系统中得到广泛应用, 与之相对应的图像分类等问题也得到了研究人员的广泛关注。早期, 基于图像的场景分类一般都是基于整体模型开展, 即利用从图像里提取的颜色、纹理、形状等底层特征, 通过监督学习等方法将场景分为几个类别。例如, 刘畅提出将输入场景转换为无向带权图, 并使用表面凹凸度进行特征提取场景识别[1]。牛杰等利用分段判别策略对 BoW (Bag-of-words)及BDBN (Bilinear deep belief network)两个模型的结果进行融合, 并在此基础上得到室内场景识别结果[2]。 鉴于传统方法存在的一些问题，例如对复杂场景分类能力不足，分类性能依赖于特征提取过程中所获得特征的质量，以及对大规模场景分类问题没有很好的解决方法等，研究人员开始探索新的解决方案。改进型自主发育网络 (Improved Autonomous Development Network, IADN) 因其具有自适应、非监督等特点，逐渐成为继神经网络之后的又一个重要研究方向。 本文在此背景下，提出了一种基于改进型自主发育网络的机器人场景识别方法。该方法主要包括三个关键步骤。首先，使用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 对输入图像进行特征提取和预处理，提取出图像的高阶特征。其次，将提取的高阶特征输入到改进型自主发育网络进行非监督学习，通过动态生成隐藏层节点和阈值，从而实现对图像特征的自适应提取和学习。最后，将学习到的特征表示传入支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 进行场景分类，得到最终的分类结果。 实验结果表明，所提出的基于改进型自主发育网络的机器人场景识别方法在复杂场景分类问题上具有很好的性能。与传统方法相比，该方法能够更好地适应复杂场景的变化和多样性，提高了分类准确性和鲁棒性。此外，所提出的方法还具有较好的泛化能力，对大规模场景分类问题也有一定的适应性。因此，该方法具有很好的应用前景和实际意义，对于提高机器人的场景认知能力，推动机器人技术的发展具有一定的推动作用。 综上所述，基于改进型自主发育网络的机器人场景识别方法为解决复杂场景分类问题提供了一种新的思路和方法。随着进一步的研究和实验，相信该方法在机器人领域将会发挥越来越重要的作用，为机器人具有人类类似的场景认知能力提供了新的可能性，也将推动机器人技术的不断进步和发展。