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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
被引量：
9
1
作者
弓鹏伟
费燕琼
宋立博
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期398-402,共5页
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.
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关键词
机器人
路况识别
多传感器信息融合
支持向量机
D-S证据理论
基本概率分配
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职称材料
题名
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
被引量：
9
1
作者
弓鹏伟
费燕琼
宋立博
机构
上海交通大学机器人研究所
杭州电子科技大学自动化系
上海交通大学工程训练中心
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期398-402,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51075272)
浙江省重中之重一级学科开放基金资助
文摘
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.
关键词
机器人
路况识别
多传感器信息融合
支持向量机
D-S证据理论
基本概率分配
Keywords
robot
road status recognition
multi-sensor information fusion
support vector machine （SVM）
Dempster-Shafer （D-S） evidence theory
basic probability assignment （BPA）
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
弓鹏伟
费燕琼
宋立博
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
9
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