计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
9期
186-190
,共5页
丁刚%王海波%王智灵%陈宗海
丁剛%王海波%王智靈%陳宗海
정강%왕해파%왕지령%진종해
支持向量机%移动机器人%环境识别%多超声波传感器
支持嚮量機%移動機器人%環境識彆%多超聲波傳感器
지지향량궤%이동궤기인%배경식별%다초성파전감기
针对未知环境下移动机器人的环境理解与识别问题,提出了一种支持向量机(SVM)的环境识别算法.在对移动机器人室内外特征环境分析和建模的基础上,通过机器人配置的多超声波传感器获取环境的距离信息,直接作为环境的特征,按照从左到右的顺序组成表征环境轮廓的六维特征向量,送入支持向量机训练并用于特征环境的识别.克服了多超声波传感器测量数据的不确定性对分类结果准确度的影响,实现了移动机器人对室内外特征环境的正确识别.仿真和实验验证了方法的可行性,与传统的分类算法相比,算法对环境具有更高的识别正确率,在训练样本较少的情况下,能够在不同的位置和角度准确测量识别多类特征环境,具有一定的实用价值.
針對未知環境下移動機器人的環境理解與識彆問題,提齣瞭一種支持嚮量機(SVM)的環境識彆算法.在對移動機器人室內外特徵環境分析和建模的基礎上,通過機器人配置的多超聲波傳感器穫取環境的距離信息,直接作為環境的特徵,按照從左到右的順序組成錶徵環境輪廓的六維特徵嚮量,送入支持嚮量機訓練併用于特徵環境的識彆.剋服瞭多超聲波傳感器測量數據的不確定性對分類結果準確度的影響,實現瞭移動機器人對室內外特徵環境的正確識彆.倣真和實驗驗證瞭方法的可行性,與傳統的分類算法相比,算法對環境具有更高的識彆正確率,在訓練樣本較少的情況下,能夠在不同的位置和角度準確測量識彆多類特徵環境,具有一定的實用價值.
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