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摘要
当前的环境识别方法受到光线的干扰较大，导致识别精度和识别准确率较低。针对上述存在的问题，研究基于K-means算法的移动机器人环境识别方法。根据二分查找的思想确定K-means算法的参数K值，并确定聚类中心。按照改进后的K个聚类中心，聚类预处理机器人环境图像像素点，实现图像识别区域的分割。由卷积神经网络识别分割图像中的障碍物，得到环境识别结果。实验验证中，应用研究的方法后，机器人的移动避障误差明显减小，识别效率提升约65.37%，具有良好的可行性。
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单位北京经济管理职业学院
