【摘 要】
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本文提出并验证了一种基于光源-探测器阵列码和人工神经网络的空间定位方法.在探测区域的上方放置若干发光二极管,并在下方随机排列了多个光电探测单元.物体遮光形成的光强分布可以视为表征空间位置的特征.将光强分布数据利用预先搭建的神经网络处理和学习,实现从光强分布到物体空间坐标的映射关系,以实现物体的高精度、快响应空间定位.实验利用了6个发光二极管和8组光电池搭建了演示系统,通过实际测量进行了空间定位.
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本文提出并验证了一种基于光源-探测器阵列码和人工神经网络的空间定位方法.在探测区域的上方放置若干发光二极管,并在下方随机排列了多个光电探测单元.物体遮光形成的光强分布可以视为表征空间位置的特征.将光强分布数据利用预先搭建的神经网络处理和学习,实现从光强分布到物体空间坐标的映射关系,以实现物体的高精度、快响应空间定位.实验利用了6个发光二极管和8组光电池搭建了演示系统,通过实际测量进行了空间定位.
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