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基于多传感器信息融合的轮履混合移动机器人路况识别方法: 收藏
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引用; 《上海交通大学学报》2017年第4期51卷 398-402页; 作者：弓鹏伟费燕琼宋立博上海交通大学机器人研究所上海200240 杭州电子科技大学自动化系杭州310018 上海交通大学工程训练中心上海200240; 针对未知环境下轮履混合移动机器人的路况识别问题,提出一种将支持向量机(SVM)与Dempster-Shafer(D-S)证据理论相结合的多传感器信息融合路况识别方法.设计了一个基于超声波传感器和红外传感器的数据采集系统,以提取路况的信息特征;以Pl...; 针对未知环境下轮履混合移动机器人的路况识别问题,提出一种将支持向量机(SVM)与Dempster-Shafer(D-S)证据理论相结合的多传感器信息融合路况识别方法.设计了一个基于超声波传感器和红外传感器的数据采集系统,以提取路况的信息特征;以Platt后验概率为基础,建立了多类SVM的后验概率模型,并构造D-S证据理论所需基本概率分配(BPA)函数;同时,将SVM与D-S相结合的信息融合识别方法应用于轮履混合移动机器人的3种典型路况识别实验.结果表明,所提出的方法能够满足轮履混合移动机器人识别平坦路面、斜坡和台阶等路况的要求.; 来源：详细信息评论

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