基于视觉的室外移动机器人障碍物检测方法

• 作者: 李敏 沈志熙 黄席樾 黄瀚敏
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 室外移动机器人 障碍物检测 小波模极大值 支持向量机 集成学习
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 304-310
• 页数: 7页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0446.2009.04.003

摘要

针对复杂交通场景中的室外移动机器人,提出了一种基于小波模极大值和集成学习支持向量机的障碍物检测力法.首先引入丫基十小波模极大值的奇异信号分析理论,对候选障碍物区域进行探测;然后,构建了一种基于集成学习改进的多分类支持向量机,对候选区域进行分类识别.实验中将该方法应用于多种交通场景(高速公路、城区道路),结果验证了其有效性、通用性和实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄席樾	重庆大学自动化学院导航制导与系统工程实验室	232	4039	34.0	50.0
2	沈志熙	重庆大学自动化学院导航制导与系统工程实验室	20	306	10.0	17.0
3	李敏	重庆大学自动化学院导航制导与系统工程实验室	55	316	9.0	15.0
4	黄瀚敏	重庆交通大学信息科学与工程学院	4	23	3.0	4.0