【摘 要】
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针对未知环境下轮履混合移动机器人的路况识别问题,提出一种将支持向量机（SVM）与Dempster-Shafer（D-S）证据理论相结合的多传感器信息融合路况识别方法.设计了一个基于超声波传感
【机 构】
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上海交通大学机器人研究所,上海交通大学工程训练中心,杭州电子科技大学自动化系
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针对未知环境下轮履混合移动机器人的路况识别问题,提出一种将支持向量机（SVM）与Dempster-Shafer（D-S）证据理论相结合的多传感器信息融合路况识别方法.设计了一个基于超声波传感器和红外传感器的数据采集系统,以提取路况的信息特征;以Platt后验概率为基础,建立了多类SVM的后验概率模型,并构造D-S证据理论所需基本概率分配（BPA）函数;同时,将SVM与D-S相结合的信息融合识别方法应用于轮履混合移动机器人的3种典型路况识别实验.结果表明,所提出的方法能够满足轮履混合移动机器人识别平坦路面、
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