【摘 要】
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提出将D-S证据理论应用于智能寻迹机器人的地面灰度检测,并给出了其时空融合结构.通过对D-S证据理论进行改进,同时利用未知前提的先验概率来改善系统决策的模糊性,进一步降低
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提出将D-S证据理论应用于智能寻迹机器人的地面灰度检测,并给出了其时空融合结构.通过对D-S证据理论进行改进,同时利用未知前提的先验概率来改善系统决策的模糊性,进一步降低了系统空间和时间的消耗,减小了计算量,有效地改善了系统的稳定性和寻迹的准确性.通过融合检测算例验证了所提方法的有效性.
The DS evidence theory is applied to detect the grayscale of the surface of the intelligent tracking robot and the space-time fusion structure is given. By improving the DS evidence theory and using the prior probability of the unknown prerequisite to improve the fuzziness of the system decision, Further reducing the system space and time consumption, reducing the computational complexity and effectively improving the stability of the system and the tracking accuracy. The fusion detection algorithm is used to verify the effectiveness of the proposed method.
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