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王天龙

作品数:2 被引量:15H指数:2
供职机构:哈尔滨工程大学机电工程学院更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金国家自然科学基金哈尔滨市科技创新人才研究专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇移动机器人
  • 2篇振动
  • 2篇机器人
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇支持向量机方...
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇近邻法
  • 1篇K-近邻
  • 1篇K-近邻法

机构

  • 2篇哈尔滨工程大...

作者

  • 2篇王天龙
  • 2篇李强
  • 2篇薛开
  • 2篇徐贺

传媒

  • 1篇振动.测试与...
  • 1篇机器人

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于振动采用支持向量机方法的移动机器人地形分类被引量:10
2012年
为了提高移动机器人地形分类的准确率,提出基于原始数据时域幅值分析的特征提取方法,利用LIBSVM中的一对一支持向量机(SVM)程序,采用投票决策法实现分类,给出票数相同情形下的新算法.在四轮移动机器人左前轮轮臂上安装x、y、z向加速度计和z向传声器,使之在沙、碎石、草、土、沥青地面上分别以6种速度行驶,提取车轮与地面相互作用的加速度和声压信号.根据本文的算法,分别对每种速度下的5种地形进行分类,平均准确率为88.7%.
李强薛开徐贺潘文林王天龙
关键词:移动机器人振动支持向量机
基于振动采用k-近邻法的机器人地形分类被引量:6
2013年
由于地形分类对于提高移动机器人的自治移动性能十分重要,尤其在行星表面探测时尤为突出。在四轮移动机器人左前轮轮臂上安装x,y,z向加速度计和z向传声器,使之在沙、碎石、草、土、沥青地面上分别以6种速度行驶,通过提取车轮与地面相互作用的振动信号来进行地形分类。该方法避免了视觉分类方法受光照变化影响大、易被地形表面的遮盖物蒙蔽的缺陷。对原始信号进行时域幅值分析,采用k-近邻法及投票决策法实现分类,并提出了票数相同情形下的新算法。实验验证了该算法的有效性。
薛开李强徐贺王天龙
关键词:移动机器人振动K-近邻法
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