Mobila robotar som arbetar i verkliga miljöer interagerar med omgivningen för att generera komplex akustik och vibrationssignaler, som innehåller mycket information om terrängen. Detta papper presenterar en ny terrängklassificeringsram som använder både akustik och vibrationssignaler från robot-terränginteraktionen. Som ett alternativ till handgjord domänspecifik funktionsextraktion utvecklades en tvåstegsmetod som kombinerar ReliefF- och mRMR-algoritmer för att välja optimala funktionsundergrupper som innehåller mer diskriminerande information. Eftersom olika datakällor kan ge kompletterande information föreslogs en kombinationsmetod med flera kategorier genom att man tog hänsyn till förhandskunskaper och sammanställer förutsägelser från fem datakällor: en akustisk datakälla och fyra vibrationsdatakällor. I denna studie användes fyra konceptuellt olika klassificeringar för att utföra klassificeringen, var och en med olika antal optimala egenskaper. Signaler samlades in med hjälp av en spårad robot som rörde sig i tre olika hastigheter i sex olika terränger. Det nya ramverket förbättrade framgångsrikt klassificeringsprestandan för olika klassificeringsgrunder med hjälp av de nyutvecklade optimala funktionsundergrupperna. Den större förbättringen observerades för robottrafik vid lägre hastigheter.
I REF samlas fem datakällor inklusive fyra vibrationskällor och en akustisk källa in av deras spårade robot för sammansmältning av förutsägelser.
A New Terrain Classification Framework Using Proprioceptive Sensors for Mobile Robots
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}