蒋萍,孟庆浩,曾明,李吉功.融合机器人视/嗅觉信息的室内气体源识别[J].高技术通讯(中文),2011,21(8): |
融合机器人视/嗅觉信息的室内气体源识别 |
Indoor gas source identification by fusing visual and olfactory information of a mobile robot |
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DOI: |
中文关键词: 气体泄漏源;任务驱动视觉注意机制( TDVAM);形状匹配;最小二乘估计;嗅觉;移动机器人 |
英文关键词: |
基金项目:863计划,国家自然科学基金,天津市自然科学基金 |
蒋萍,孟庆浩,曾明,李吉功 |
天津大学电气与自动化工程学院天津市过程检测与控制重点实验室 天津300072 |
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中文摘要: |
提出了一种新的融合机器人视觉和嗅觉双模态信息的识别和定位室内通风环境下气体泄漏源的方法.该方法首先采用自顶向下的任务驱动视觉注意机制( TDVAM)计算模型对场景图像进行分析得到多个显著区域,其次对显著区域提取多个形状特征(面积、周长、紧密度、长宽比)并进行形状匹配分析,确定其是否为疑似泄漏源区域,最后采用最小二乘估计方法融合视/嗅觉双模态信息识别真正的气体泄漏源.实际室内环境的测试结果验证了该方法的可行性. |
英文摘要: |
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