作者：李强,薛开,徐贺,潘文林,王天龙 单位：中国自动化学会;中国科学院沈阳自动化研究所 出版：《机器人》2012年第06期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJQRR2012060040 DOC编号：DOCJQRR2012060049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为了提高移动机器人地形分类的准确率，提出基于原始数据时域幅值分析的特征提取方法，利用LIBSVM中的一对一支持向量机(SVM)程序，采用投票决策法实现分类，给出票数相同情形下的新算法.在四轮移动机器人左前轮轮臂上安装x、y、z向加速度计和z向传声器，使之在沙、碎石、草、土、沥青地面上分别以6种速度行驶，提取车轮与地面相互作用的加速度和声压信号.根据本文的算法，分别对每种速度下的5种地形进行分类，平均准确率为88.7%。

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