【摘 要】
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随着计算机和机器人技术的飞速发展,人们对智能车辆系统的研究兴趣与日俱增,其中,车辆自动避障是热点问题之一。对于结构化道路,人们已经有许多可靠、实用的算法及技术能够对
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随着计算机和机器人技术的飞速发展,人们对智能车辆系统的研究兴趣与日俱增,其中,车辆自动避障是热点问题之一。对于结构化道路,人们已经有许多可靠、实用的算法及技术能够对路面上的障碍物进行有效检测。但是,对于野外环境下的检测,目前还存在一些难点。例如,对于大量未标记数据的处理,分类器泛化性能的提高等。本文主要研究了在传统Boosting算法的基础上,引入主动学习机制来处理障碍物检测的方法,实现了面向野外环境感知的ActiveBoost算法。Boosting算法是一种能有效增强分类器性能的集成算法,在很多应用领域中都表现出了优良的特性。主动学习技术则可以使分类器主动选择最有利于提高其自身分类能力的样本,以较少的样本量尽快的达到理想的分类性能。通过将Boosting算法与主动学习技术相结合,可以在为我们有效减轻人工标记工作的负担同时,实现高效的对于野外环境下障碍物的检测。
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