基于FPGA移动机器人脉冲神经网络走廊场景分类方法

摘要

本发明公开了一种基于FPGA移动机器人脉冲神经网络走廊场景分类方法，所述方法利用安装在移动机器人上的超声传感器实时测量不同走廊场景下移动机器人周围的环境信息，然后将超声传感器测量的信息输入到利用FPGA实现的脉冲神经网络走廊场景分类器中，由设置在脉冲神经网络走廊场景分类器中的脉冲神经网络对超声传感器测量的信息进行脉冲编码和场景识别，通过脉冲神经网络的脉冲输出模式来判断移动机器人所处的走廊场景。本发明采用基于FPGA的脉冲神经网络走廊场景分类器对移动机器人所处的走廊场景进行分类，该方法不受光照条件的影响，需要的传感器测量信息少，分类速度快、准确率高，可提高移动机器人的环境感知能力。