| 基于串行BP网络的农业机器人视觉导航控制(英） |
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| 引用本文： | 唐晶磊,景 旭,何东健,冯大淦.基于串行BP网络的农业机器人视觉导航控制(英）[J].农业工程学报,2011,27(2):194-198. |
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| 作者姓名： | 唐晶磊 景 旭 何东健 冯大淦 |
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| 作者单位： | 1．西北农林科技大学机械与电子工程学院，杨凌 712100； 2．西北农林科技大学信息工程学院，杨凌 712100;1．西北农林科技大学机械与电子工程学院，杨凌 712100； 2．西北农林科技大学信息工程学院，杨凌 712100;2．西北农林科技大学信息工程学院，杨凌 712100;3．悉尼大学信息技术学院，澳大利亚 |
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| 基金项目： | Funded by National Nature Science Foundation of China (No 60975007) |
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| 摘 要： | 农业机器人视觉导航系统可引导其自身在田间自主行走，为此，必须充分有效地利用导航参数。将反馈和预视参数应用于农业机器人视觉导航系统实现导航。将当前ROI窗口划分为上下区域以获取预视导航信息和当前导航信息。根据预视导航参数、当前导航参数和反馈导航参数，利用串行BP神经网络训练并调整分配神经元间的权值和阈值，确保得到正确的输出。依据串行BP网络对系统控制算法进行测试，取得了满意的结果。农业机器人实际行走路线与理想路线横坐标的最大反馈位置偏差为-0.069 m，最大预视位置偏差为-0.043 m，最大反馈角度偏差为-3.5度，最大预视角度偏差-2度。试验结果表明，该方法能获取较高精度的导航参数。
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| 关 键 词： | 机器视觉，视觉导航，兴趣窗口，路径跟踪，神经网络 |
| 收稿时间： | 2010/5/16 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2010/12/26 0:00:00 |
Visual navigation control for agricultural robot using serial BP neural network |
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| Tang Jinglei,Jing Xu,He Dongjian and David Feng.Visual navigation control for agricultural robot using serial BP neural network[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2011,27(2):194-198. |
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| Authors: | Tang Jinglei Jing Xu He Dongjian and David Feng |
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| Institution: | Tang Jinglei1,2,Jing Xu1,He Dongjian2,David Feng3 (1.College of Mechanical and Electronic Engineering,Northwest Agriculture and Forestry University,Yangling 712100,China,2.College of Information Engineering,3.School of Information Technologies,The University of Sydney,Sydney NSW 2006 Australia) |
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| Abstract: | A visual navigation system for agricultural robot was developed to navigate the robot moving autonomously through field visions.To do this,it was necessary to use those sufficient and effective navigation parameters.Previews and feedback parameters were used in a visual control system to navigate by agricultural robot.The current ROI window was divided into an upper and lower path region to obtain the previewing and current navigation information.Based on the previewing,current and previous cycle navigation... |
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| Keywords: | machine vision visual navigation region of interest road tracking neural network |
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