【摘 要】
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针对现有识别方法中风险地貌误判率高、手动地貌特征提取具有局限性等问题,提出了用于室外移动机器人的低风险地貌识别策略.该策略以降低移动机器人遇险率为高优先级目标,采
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,浙江大学智能系统与控制研究所
【基金项目】
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浙江省重点研发项目(2019C04018),浙江省自然科学基金项目(LY18F030008),国家自然科学基金项目(61503108)资助
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针对现有识别方法中风险地貌误判率高、手动地貌特征提取具有局限性等问题,提出了用于室外移动机器人的低风险地貌识别策略.该策略以降低移动机器人遇险率为高优先级目标,采用双重验证策略,首先采用多分类器对所有地貌进行识别,其后使用二分类器对多分类结果中的安全地貌再次鉴别.基于该策略,分别设计了2个卷积神经网络(CNN),Terrain–CNNⅠ用于多分类识别,Terrain–CNNⅡ则用于二分类安全确认.为解决地貌样本相对稀缺问题,收集了包含水面、草地、泥地、柏油路、沙地、碎石路共6类地貌图像,通过数据增强方式快
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