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摘要:
随着机器人技术的不断发展,构建未知空间的环境地图以成为移动机器人技术中具有挑战性的研究课题.自主环境建模体现了机器人的感知能力和智能水平,在实际应用中具有十分重要的意义.文章研究了学习矢量量化算法在智能机器人对环境障碍物识别中的应用以及噪声、振幅、声纳TOF数据的偏移、距离以及目标体(锐角和边角)的角度等因素对系统分类性能的影响.实验表明,该方法对上述各种影响因素具备一定的鲁棒性,从而使得移动机器人能够在较大的距离范围内快速、可靠地识别室内各种典型障碍物.
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神经网络
分类
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于LVQ网络算法的目标分类方法
来源期刊 机电一体化 学科 工学
关键词 LVQ算法 目标识别 分类 神经网络
年,卷(期) 2008,(8) 所属期刊栏目 学术·论文
研究方向 页码范围 70-71,82
页数 3页 分类号 TP3
字数 2385字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-080X.2008.08.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王立志 山东大学工程训练中心 16 49 4.0 7.0
2 牟琳 山东大学工程训练中心 11 49 3.0 7.0
3 韩英坤 1 5 1.0 1.0
4 刘伟 1 5 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
LVQ算法
目标识别
分类
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机电一体化
月刊
1007-080X
31-1714/TM
大16开
上海市长乐路746号
4-565
1995
chi
出版文献量(篇)
3989
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14903
论文1v1指导