基于自然语义模型的机器人视觉障碍识别系统  

Based on the Nature of the Semantic Model Robot Obstacle Identification System

作　　者：王希杰[1] 王树森[2] 

机构地区：[1]安阳师范学院计算机与信息工程学院,河南安阳4550020 [2]济源职业技术学院信息工程系,河南济源459000

出　　处：《计算机测量与控制》2012年第8期2307-2309,共3页Computer Measurement &Control

摘　　要：针对机器人在完成基于自身采集的视觉图像障碍识别过程中,由于障碍图像特征复杂,障碍视觉特征带有识别二义性,会发生识别错误;提出了一种基于歧义约束自然语义模型的机器人视觉图像障碍识别系统设计方法,建立了一套完整的硬件模块设计方案,并用约束自然语言软件设计方法实现了机器人视觉障碍二义性歧义消除;实验结果证明,该系统在机器人视觉智能障碍识别方面很好地消除了存在的二义性,提高了识别的准确度。According to the robot based on their own collection of complete visual image barriers identification process, because barriers image features of the complex, the obstacles visual characteristics identification with ambiguity, will occur recognition error. Put forward based on the semantic ambiguity constraint natural model robot vision image barriers recognition system design method, has established a set of complete hardware module design scheme, and natural language constraints design method of software realize the visual obstacle robot am- biguity ambiguity eliminate. The experimental results show that the system in intelligent robot obstacle recognition good eliminate the exist- ing ambiguity, improve the recognition accuracy

关 键 词：机器人视觉 障碍识别 自然语言 

分 类 号：TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]