[发明专利]基于深度学习的机器人避障行为的学习方法在审
| 申请号： | 202010195887.X | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111429515A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 张宏;潘雅灵;何力;管贻生;周瑞浩 | 申请（专利权）人： | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G05D1/02 |
| 代理公司： | 广州科沃园专利代理有限公司 44416 | 代理人： | 徐莉 |
| 地址： | 528200 广东省佛山市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的机器人避障行为的学习方法，包括：操控机器人在未知环境中进行避障运动，以固定帧率采集RGB‑D图像数据，并按时间序列命名保存；构建RGB图像与Depth图像融合神经网络模型，将采集到的RGB‑D图像数据集输入到RGB图像与Depth图像融合神经网络模型中；设置所述RGB图像与Depth图像融合神经网络模型的超参数，通过神经网络模型训练框架训练所述RGB图像与Depth图像融合神经网络模型，得到训练完成的融合神经网络模型；将S1中采集到的RGB‑D图像数据集输入到所述训练完成的融合神经网络模型，输出融合后的特征图像；本发明完整功能的实现可仅适用单RGB‑D相机作为输入传感器，在实际应用中，无论是成本可行性，机器人结构设计的简洁性，都具有一定优势。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 机器人 行为 学习方法 | ||
【主权项】：
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