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基于改进Disp-NetC算法的煤矿井下机器人障碍物识别与位置测量技术
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作者 李晓围 杨艳林 +2 位作者 王皓雨 王再军 常健 《中国煤炭》 北大核心 2025年第12期173-183,共11页
针对煤矿机器人井下障碍物识别及位置测量精度较低的复杂问题,提出了一种基于改进Disp-NetC算法的模型。通过结合多尺度特征提取与注意力机制,增强图像特征的提取能力与匹配精度,旨在实现煤矿井下的障碍物识别与位置测量,进一步提高煤... 针对煤矿机器人井下障碍物识别及位置测量精度较低的复杂问题,提出了一种基于改进Disp-NetC算法的模型。通过结合多尺度特征提取与注意力机制,增强图像特征的提取能力与匹配精度,旨在实现煤矿井下的障碍物识别与位置测量,进一步提高煤矿机器人智能化水平。实验结果显示,在大型数据集的训练过程中,模型的平均视差精度达84.05%,进一步证明了模型在复杂环境下的有效性。模型在VOC数据集和COCO数据集上的定位时间为157 ms和163 ms,定位精度为86.8%和87.1%,在精确度和定位速度上都具有明显优势。结果表明,研究提出的智能化定位技术是一种准确性和鲁棒性更高的定位方法,可以有效保障机器人的作业安全。 展开更多
关键词 煤矿机器人 disp-netc 多尺度图像特征提取 障碍物识别 障碍物定位
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