作者：王秀青,侯增广,潘世英,谭民,王永吉,曾慧 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2015年第10期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2015100260 DOC编号：DOCJSJY2015100269 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为提高室内移动机器人的环境感知能力，针对其常处的结构化走廊场景的分类、Spiking神经网络(SNN)和基于SNN的新型计算模型Neu Cube进行研究。SNN利用尖脉冲传递时、空信息，比传统的神经网络更适于动态、时序信息的分析，以及各种模式信息的识别和分类。此外，SNN更易于用硬件实现。在对Neu Cube的基本原理、学习方法和计算步骤进行讨论的基础上，利用多超声传感信息和Neu Cube对室内移动机器人常处的7种走廊场景进行识别。实验结果表明基于多超声传感信息和Neu Cube的移动机器人走廊场景分类方法可以对7种走廊场景进行有效识别，该方法有助于增强移动机器人的自主性和提高其智能水平。

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