Abstract
In this study, system of object recognition independent of translation and rotation using ultrasonic sensor and neural network is presented. The object recognition rate is 92.3[%] in spite of changing output neuron space size of SOFM neural network from$4\times4 to10\times10$and iteration from 10 to 50. The experimental results show that the proposed system of object recognition can be applied to the object recognition field of intelligent robot.
본 연구에서는 초음파 센서에 의해 물체정보를 획득하고 불변모멘트 백터를 이용하여 이동 및 회전에 불변하는 물체특정점올 추출한다. 그리고 이를 SQFM(냉f요R없비1핑 Feature Map) 신경회로망의 입력데이터로 사용하여 물체의 이동 및 회전에 무관한 물체인식 시스템을 제안하였다. 또한 SOFM 신경회로망의 출력 neuron space 크기 및 반복학습회수와 물체인식률과의 관계를 실험하였다. 출력 neuron space와 반복학습회수를 각각 $4\times4~10\times10$까지, 10~50회까지 변화시쳐 물체인식올 실험한 결과 물체인식률은 동일한 값인 92.3[% 를 나타내었다.