[1]宋雅娟,冯 萍,张洪刚. 机器学习方法在无人机室内导航中的应用与实现[J].苏州市职业大学学报,2019,30(03):19-23.
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 机器学习方法在无人机室内导航中的应用与实现()
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《苏州市职业大学学报》[ISSN:1008-5475/CN:32-1524/G4]

卷:
30
期数:
2019年03
页码:
19-23
栏目:
计算机应用技术
出版日期:
2019-09-25

文章信息/Info

作者:
 宋雅娟12冯 萍23张洪刚2
 (1.苏州市职业大学 计算机工程学院,江苏 苏州 215104;
2.马萨诸塞大学波士顿分校 工程系,马萨诸塞州 波士顿 02125;
3.长春大学 计算机科学技术学院,吉林 长春 130022)
关键词:
 关键词: 机器学习方法室内定位室内导航贝叶斯方法
文献标志码:
A
摘要:
 移动节点的准确定位对于无人机的环境感知、路径规划及控制系统的开发至关重要。对决策树、SVM和贝叶斯等三种机器学习方法在使用锚节点的室内空间进行定位准确率对比研究,最终选择了具有高泛化准确率的贝叶斯方法作为定位方法。结合改进后的A*算法在室内空间对无人机进行自动路径规划,并借助激光传感器感知环境中未知障碍,不断更新室内地图并指导无人机进行避障,无人机导航实验验证了机器学习方法用于室内空间定位的可行性。

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更新日期/Last Update: 2019-09-05