野外環(huán)境中基于隨機森林的地形分類研究.pdf

1、移動機器人可以代替人到各種艱苦、危險的野外環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)，而野外環(huán)境具有復(fù)雜性、多變性、隨機性等特點，為了保證機器人安全、有效的完成任務(wù)需要保證地形分類的實時性和適應(yīng)性。特征提取算法和機器學(xué)習(xí)分類算法作為移動機器人地形分類的兩大核心，其優(yōu)劣與分類效果的好壞有著極大的聯(lián)系。如果能將特征提取算法和機器學(xué)習(xí)分類算法相結(jié)合起來，在視覺地形分類器的訓(xùn)練過程中進行特征的動態(tài)選擇，那么將會對機器人的地形分類問題產(chǎn)生重要影響。隨機森林作為近些年機器學(xué)習(xí)

2、領(lǐng)域廣受歡迎的分類算法，有著很多優(yōu)質(zhì)的特性，它可以利用訓(xùn)練樣本獲得泛化誤差的內(nèi)部估計，此外，它還可以對特征變量進行重要性排序，利用重要性排序進行特征選擇。
　　本文主要基于隨機森林對移動機器人所處環(huán)境進行地形分類，首先提取顏色特征、紋理特征、幾何特征共102維候選視覺特征，利用隨機森林能夠在視覺地形分類器訓(xùn)練的過程中默認輸出泛化誤差和特征變量重要性的特點，設(shè)計基于隨機森林的特征選擇算法，選取與地形類別緊密相關(guān)的少數(shù)特征。再利用選取