A New Terrain Classification Framework Using Proprioceptive Sensors for Mobile Robots
المؤلفون المشاركون
Dong, Mingming
Zhao, Kai
Gu, Liang
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Mobile robots that operate in real-world environments interact with the surroundings to generate complex acoustics and vibration signals, which carry rich information about the terrain.
This paper presents a new terrain classification framework that utilizes both acoustics and vibration signals resulting from the robot-terrain interaction.
As an alternative to handcrafted domain-specific feature extraction, a two-stage feature selection method combining ReliefF and mRMR algorithms was developed to select optimal feature subsets that carry more discriminative information.
As different data sources can provide complementary information, a multiclassifier combination method was proposed by considering a priori knowledge and fusing predictions from five data sources: one acoustic data source and four vibration data sources.
In this study, four conceptually different classifiers were employed to perform the classification, each with a different number of optimal features.
Signals were collected using a tracked robot moving at three different speeds on six different terrains.
The new framework successfully improved classification performance of different classifiers using the newly developed optimal feature subsets.
The greater improvement was observed for robot traversing at lower speeds.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Kai& Dong, Mingming& Gu, Liang. 2017. A New Terrain Classification Framework Using Proprioceptive Sensors for Mobile Robots. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190298
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Kai…[et al.]. A New Terrain Classification Framework Using Proprioceptive Sensors for Mobile Robots. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190298
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Kai& Dong, Mingming& Gu, Liang. A New Terrain Classification Framework Using Proprioceptive Sensors for Mobile Robots. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190298
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190298
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر