基于機器學習與視覺的四足機器人步態(tài)精確監(jiān)測方法

摘要： 為保證四足機器人在復雜地形中能準確行進，對其步態(tài)實時監(jiān)測方法進行了研究，提出一種基于機器學習和雙目視覺的步態(tài)精確監(jiān)測方法。為降低視覺殘影誤差，從已知步態(tài)軌跡“動中取靜”確定對足端的最佳觀測點位。為補償視覺系統(tǒng)誤差所致足端位姿測量誤差，提出一種基于深度神經網絡的足端位姿精確預測方法。仿真結果表明：所設計神經網絡有99.68%的概率能達到0.025 mm足端位置預測精度，可滿足實時... （共7頁）