发展型机器人实时特征提取方法研究

发布时间：2018-02-23 16:34

  本文关键词： 增量主成分分析 特征提取 发展型机器人　出处：《机器人》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对发展型机器人自主学习过程中特征提取涉及的增量计算和实时性问题,结合已有的CCIPCA(直观无协方差增量主成分分析)和BDPCA(双向主成分分析)算法,提出了一种增量的BDPCA算法.采用了迭代的计算方式,具备增量的计算能力,并且将2维原始图像矩阵直接作为处理对象,有效地降低了计算量,缩短了程序运行时间.以机械臂待抓取的物块作为实验样本,利用支持向量机进行分类,验证上述算法.实验结果证明了该算法的有效性,平均分类率可达90%,算法处理速度大约26帧/秒,基本满足了发展型机器人的实时处理需求.
[Abstract]:Aiming at the incremental computation and real-time problem of feature extraction in autonomous learning of developmental robot, the existing algorithms of CCIPCA (intuitive covariance free increment principal component analysis) and BDPCA (bi-directional principal component analysis) are combined. In this paper, an incremental BDPCA algorithm is proposed, which adopts iterative computing method and has the capability of incremental computation. The original image matrix is taken directly as the processing object, which can effectively reduce the computation cost. The running time of the program is shortened. The block to be grabbed by the manipulator is used as the experimental sample, and the support vector machine is used to classify the algorithm. The experimental results show that the algorithm is effective. The average classification rate can reach 90 and the processing speed of the algorithm is about 26 frames per second which basically meets the real-time processing requirements of the developmental robot.
【作者单位】： 天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室;中国汽车工业工程有限公司;
【基金】：天津市自然科学基金(15JCYBJC19800,16JCZDJC30400) 天津市教委科研计划(20140403)
【分类号】：TP242

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1526857