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公开(公告)号：CN106871911B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710290156.1
申请日：2017-04-28
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种突发障碍物识别的BVGSP‑SLAM复合模型的实现方法，涉及细胞生物学和仿生学领域，包括以下步骤：1)进行融合速度细胞的RatSLAM模型研究，并建立速度细胞活性的数学模型；2)进行融合边界细胞的RatSLAM模型研究，并建立边界细胞活性的数学模型，本发明在RatSLAM模型基础上融入速度细胞实现自身的定位，通过对边界细胞的模型分析建模实现突发障碍物的判别与避障，融入网格细胞实现场景重定位的功能，修正里程计的累计误差，本发明提出的融合速度细胞和边界细胞的复合SLAM模型的建立更优，尤其对突发障碍物出现时能够直接从边界细胞模型提取出出所需的状态信息进行判断并实现避障，最后通过实物进行系统分析验证。
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公开(公告)号：CN107122827A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710290162.7
申请日：2017-04-28
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DGSOM神经模型的RatSLAM算法研究，涉及仿生学、神经网络与机器视觉领域，利用鼠类模型的海马神经细胞进行空间定位，融合提出的DGSOM神经网络构建出一种新的仿生导航模型，通过减少视觉细胞的数量降低系统的复杂度；更早的进行场景重定位使系统在闭环检测方面具有更好的实时性能；优化了闭环检测的匹配效果，其准确率、召回率及F1值均有所改进，DGSOM+RatSLAM的准确率、召回率及F1值分别达94.74％、86.88％和90.64％，融入高斯噪声下的改进模型Gauss‑DGSOM+RatSLAM的准确率、召回率及F1值分别达86.70％、80.25％、83.35％。
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公开(公告)号：CN106871911A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710290156.1
申请日：2017-04-28
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种突发障碍物识别的BVGSP‑SLAM复合模型的实现方法，涉及细胞生物学和仿生学领域，包括以下步骤：1)进行融合速度细胞的RatSLAM模型研究，并建立速度细胞活性的数学模型；2)进行融合边界细胞的RatSLAM模型研究，并建立边界细胞活性的数学模型，本发明在RatSLAM模型基础上融入速度细胞实现自身的定位，通过对边界细胞的模型分析建模实现突发障碍物的判别与避障，融入网格细胞实现场景重定位的功能，修正里程计的累计误差，本发明提出的融合速度细胞和边界细胞的复合SLAM模型的建立更优，尤其对突发障碍物出现时能够直接从边界细胞模型提取出出所需的状态信息进行判断并实现避障，最后通过实物进行系统分析验证。
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