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光学学报
ESCI,EI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图
2018年第55卷第9期5页
基于PCA-LDA与SVM的AGV多分支路径识别与跟踪
录用时间:2018-03-27
论文栏目
10
作者单位
1 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡 214122
论文摘要
针对AGV视觉引导过程中多分支路径识别与跟踪的实时性与鲁棒性要求,提出一种PCA-LDA与支持向量机相结合的路径识别算法.首先对AGV行驶过程中拍摄的图像进行预处理,并用PCA与LDA对处理后的图像进行降维和特征提取,再利用灰狼算法(GWO)优化后的SVM分类器对图像进行识别。在路径跟踪方面,利用最小二乘拟合方法计算横向偏差与航向偏差。实验表明,PCA-LDA与SVM相结合能够使路径识别率达到99.3%,并且满足实时性要求,路径跟踪误差在20mm以内,满足一般工业环境需求。
引用本文
茅正冲, 陈强. 基于PCA-LDA与SVM的AGV多分支路径识别与跟踪[J]. 光学学报, 2018, 55(9): 5. 
DOI:10.3788/aos201855.091005
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