Detta papper presenterar en ny metod för att bygga relationen mellan visionen funktioner i terrängen bilder och terrängen traversability som visar svårigheten att fält robot reser över en terräng. Vision funktioner i bilden extraheras baserat på färg och textur. Spårbarheten är märkt med den relativa vibrationen. Stödvektorns regressionsmetod används för att bygga upp det inre förhållandet mellan dem. För att undvika överinlärning under utbildningen, k-faldig metod används och genomsnittliga kvadratfel definieras som målet minimeras för att få de optimala parametrarna baserade på parameter rymd rutnät metod. För fältrobotens resande smidighet omvandlas den ursprungliga traverserbarhetsförutsägelsen till beräknad traverserbarhetsförutsägelse baserad på olika initiala delregioner. Den optimala vägen ges genom att minimera summan av beräknad traverserbarhetsförutsägelse för alla delregioner i varje bana. Tre experiment diskuteras för att visa hur effektiv och ändamålsenlig den metod som nämns i detta dokument är.
Cui förutsagd traversability baserad på stöd vektor maskin (SVM), och planerade den optimala vägen för fält robot med hänsyn till den resande jämnhet REF.
Support Vector Machine Based Robotic Traversability Prediction with Vision Features
{'venue': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}