基于Elman网络的超声测距补偿在煤矿机器人中的应用

摘要：

分析了井下钻孔机器人避障中超声波传感器的局限性,并提出解决方案.着重指出对超声波进行温、湿度补偿,尝试用Elman反馈神经网络逼近函数.Elman网络隐层采用"tansig"激活函数,输出层用"pureline"激活函数,保证了只要有足够多的隐层神经元个数,网络就可以任意精度逼近任意函数.经实验验证,对超声测距进行温、湿度补偿后,其测量精度提高了两个数量级,大大改善了系统中避障模块的工作效率,提高了钻孔机器人躲避障碍物的能力.

关键词：超声测距、井下机器人、避障

所属期刊栏目：30

分类号：TD679;TP242(矿山电工)

资助基金：辽宁省教育厅资助项目2004C011

在线出版日期：2006-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：783-787