首页|移动机器人避障的机器学习算法研究

移动机器人避障的机器学习算法研究

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
为提高移动机器人的实时避障能力,采用机器学习算法建立机器人实时判别模型,可根据检测到的障碍物距离实时预测出机器人移动方向.通过对机器学习算法的综合评价指标进行研究,分析模型预测性能的好坏.同时,为防止模型过拟合,减小泛化误差,再对机器学习算法进行交叉验证.实验结果表明,随机森林算法的综合评价指标最高,均达到了 99.9％,朴素贝叶斯综合评价指标最差,约在52.9％,机器学习算法在交叉验证之后可生成更加可靠稳定的实时判别模型.
Research on Machine Learning Algorithm for Obstacle Avoidance of Mobile Robots

宋启松、李少波、李志昂、胡建军

展开 >

贵州大学机械工程学院,贵州贵阳 550025

移动机器人 机器学习算法 综合评价指标 交叉验证

国家智能制造新模式应用项目贵州省科技计划贵州省科技计划贵州省科技计划

工信厅装函[2017]468号黔科合人才[2015]4011黔科合平台人才[2016]5103黔科合平台人才[2017]5788

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.373(3)
  • 1
  • 5