作者：谷文成,戴学丰 单位：黑龙江大学 出版：《黑龙江大学自然科学学报》2013年第06期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHLDZ2013060240 DOC编号：DOCHLDZ2013060249 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对移动机器人避障问题，提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的移动机器人避障方法。支持向量机建立在统计学习理论基础之上，具有理论完备、适应性强等优点，本研究基于支持向量机，选取适当的核函数及其参数，构建了支持向量机分类器，并利用基于支持向量机算法的“一对一”方法(One-against-one method)完成了对多类数据的分类。在Matlab R2007a仿真实验环境中进行了仿真实验测试，仿真结果验证了支持向量机算法在移动机器人避障中的可行性和有效性。

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