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基于激光雷达数据SVM分类的室内环境识别研究
引用本文:郭玉朋,刘士荣,张波涛. 基于激光雷达数据SVM分类的室内环境识别研究[J]. 宁波大学学报(理工版), 2013, 0(4)
作者姓名:郭玉朋  刘士荣  张波涛
作者单位:杭州电子科技大学 自动化学院,浙江 杭州,310018
摘    要:语义地图构建对移动机器人导航与规划具有重要意义,而环境分类是语义地图构建的核心问题。目前所采用的环境分类方法匹配率较低,已成为语义地图构建所面临的主要问题。对此笔者提出了一种基于支持向量机的分类方法,该方法利用激光雷达数据提取环境几何特征,训练SVM分类器对机器人工作空间模式进行识别,并将所提算法用于室内环境的语义分类。实验结果表明,该分类方法具有较高的识别率,可有效地实现语义地图构建。

关 键 词:室内环境  语义地图  SVM分类器  移动机器人

Indoor Environment Recognition Based on SVM Classification of Laser Radar Data
GUO Yu-peng , LIU Shi-rong , ZHANG Bo-tao. Indoor Environment Recognition Based on SVM Classification of Laser Radar Data[J]. Journal of Ningbo University(Natural Science and Engineering Edition), 2013, 0(4)
Authors:GUO Yu-peng    LIU Shi-rong    ZHANG Bo-tao
Abstract:
Keywords:indoor environment  semantic map  SVM classifier  mobile robot
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