矿山电气工程——基于Elman网络的超声测距补偿在煤矿机器人中的应用

摘要

分析，井下钻孔机器人避障中超声波传感器的局限性，并提出解决方案．着重指出对超声波进行温、湿度补偿，尝试用Elman反馈神经网络逼近函数．Elman网络隐层采用“tansig”激活函数，输出层用“pureline”激活函数，保证了只要有足够多的隐层神经元个数，网络就可以任意精度逼近任意函数．经实验验证，对超声测距进行温、湿度补偿后，其测量精度提高了两个数茸级，大大改善了系统中避障模块的上作效率，提高了钻孔机器人躲避障碍物的能力．图3表3参7