基于2-D范围扫描的室内场景识别方法

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对于在室内工作的机器人而言,要完成不同环境的自主导航就必须能够对其所处场景进行有效识别。传统的方法是通过视觉或雷达等传感器对所处环境进行匹配以实现场景识别。提出了一种基于2-D范围扫描的室内场景识别的方法。该方法对激光雷达的范围扫描信息进行特征提取,利用所提取的样本训练基于局部感受野的极限学习机,对多种室内场景进行分类识别。在Gazebo搭建的仿真环境中采集虚拟范围扫描数据,对室内场景识别方法进行了研究。利用DRDataset提供的测距数据对所提出的方法进行了实验验证。实验结果表明:该方法的室内场景识别准
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