資料介紹
由于機(jī)器人導(dǎo)航任務(wù)對(duì)實(shí)時(shí)性要求高,以及機(jī)器人自身的非線性導(dǎo)致很難精確建模,而基于規(guī)則的控制可解釋性妤,可以實(shí)時(shí)響應(yīng)。因此,文中提出了一種基于模糊信息分解(Fuzy- based Information Decomposition,F(xiàn)I)與控制規(guī)則的機(jī)器人沿墻導(dǎo)航方法。在UⅠ機(jī)器人導(dǎo)航數(shù)據(jù)集上,首先用FID對(duì)原始類別不平衡數(shù)據(jù)集進(jìn)行過采樣,之后訓(xùn)練支持向量機(jī)(SVM,然后從SVM中提取控制規(guī)則。在提取規(guī)則過程中,僅使用攴持向量以減少規(guī)則數(shù)量和提高實(shí)時(shí)性,使用這些支持向量訓(xùn)練隨機(jī)森林,然后從中提取控制規(guī)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在相冋數(shù)據(jù)集上,相較于決策樹等6個(gè)經(jīng)典模型,所提方法的平均FⅠ值為0.994,對(duì)小類樣本的召回率平均提升8.09%。與其他提取規(guī)則的模型相比,從SVM中提取規(guī)則的方法能平均減少171.33條規(guī)則,在測試樣本上的平均單個(gè)樣本決策時(shí)間僅為3.145μS。
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