| 改进的RBFNN用于机器人三维表面 测量系统曲面重构 |
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| 作者姓名： | 吴德烽 李爱国 马孜 王文标 徐慧朴 |
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| 作者单位： | 大连海事大学自动化研究中心,辽宁,大连 116026;大连海事大学自动化研究中心,辽宁,大连 116026;大连海事大学自动化研究中心,辽宁,大连 116026;大连海事大学自动化研究中心,辽宁,大连 116026;大连海事大学自动化研究中心,辽宁,大连 116026 |
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| 基金项目： | 辽宁省科技厅资助项目(2007219003) |
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| 摘 要： | 为克服三坐标测量机检测速度慢等缺点,提出机器人三维表面测量系统. 针对该系统设计了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的简洁快速曲面重构方法. 该方法考虑到RBFNN选取的神经元函数为高斯函数,将机器人三维表面测量系统获得的点云数据投影到二维平面,然后将该二维平面平均分割,选取分割点为RBFNN神经元的中心,避免了模糊c-均值法选取中心需要迭代计算的缺点,并且重构的网络训练精度和测试精度均高于模糊c-均值法选取中心设计的网络精度. 利用该测量系统获得的实际点云数据验证了
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| 关 键 词： | 机器人 表面测量 曲面重构 径向基神经网络 |
| 收稿时间： | 2010-03-30 |
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