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申请/专利权人：山东建筑大学
摘要：为了解决机器鱼在水下环境中的障碍物识别与避障问题，该发明提出了一种仿生机器鱼水下视觉分类与避障方法。构建仿真水域环境，为水域中障碍物编写随机生成属性以模拟复杂水域。使用深度卷积脉冲神经网络对复杂水域中的障碍物进行分类识别，并结合基于视觉的人工势场算法实现避障动作。通过虚拟环境模拟与实时图像捕获，机器鱼能够准确感知障碍物并有效避开，提高了水下任务的效率与安全性。
主权项：1.一种仿生机器鱼水下视觉障碍识别方法，其特征是：包括以下步骤：步骤101：使用虚幻引擎构建仿真虚拟环境，在虚拟环境中，障碍物种类不得低于五种，每种需有三个及以上不同的障碍；步骤102：通过蓝图功能，为每个障碍物编写随机生成属性，随机生成的内容需要包括大小、旋转角度、生成区域、翻转等属性；步骤103：通过仿真环境内的Recording功能，获取环境内的障碍物数据信息，并对不同种类的障碍物进行初始权重的赋值，得到带权重的预测训练样本集；步骤104：构建神经网络算法，采用神经网络算法对采集到的数据进行分类，并使用优化算法对网络进行优化，以减少网络的复杂性，分类出障碍物类型是否为可穿越；步骤105：针对所处环境构建人工势场，设定起点与终点，在机器鱼游动过程中实现势场合力计算步骤106：计算完成后，根据神经网络算法分类的可否穿越性，进行动作规划，直到抵达终点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东建筑大学 一种仿生机器鱼水下障碍识别与避障方法
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