基于边缘梯度密度聚类的区域主方向识别方法
区域覆盖一般指智能体按照一定的规则对目标区域进行覆盖的过程.在该过程中,根据空闲区域的主方向信息规划运动路径能够有效地降低区域覆盖的代价,提高机器人的工作效率,典型的如可以降低机器人转弯的频率等.针对目标区域主方向的识别问题,本文基于边缘梯度的思想,提出了一种自动识别区域主方向的方法.该方法首先使用一种基于距离的最大类聚类方法提取区域的边缘信息,其次计算区域边缘点的梯度值,对梯度值进行聚类分析,最大类均值对应的垂直方向即为区域主方向.通过实际实验,证明了本文方法的有效性.
机器人 区域覆盖 主方向识别 边缘梯度 密度聚类
包鹏 张启彬 王纪凯 陈宗海
中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,中国,230027
国内会议
第18届中国系统仿真技术及其应用学术年会(18th CCSSTA 2017)
兰州
中文
238-241
2017-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）