面向无人化取料机的毫米波雷达感知技术
针对散料港口无人化取料机往复取料效率低,毫米波雷达感知数据集噪声多、波动频繁、数据不平衡导致现有机器学习分类模型效果欠佳等问题,提出了一种基于改进模糊孪生支持向量机结合1-近邻算法的孪生重叠敏感边距分类器的料堆边界感知方法.首先,利用毫米波雷达获取料堆边界扫描数据并进行预处理,依据空间分布以及作业特点设计提取点云的10维特征,组成料堆点云样本数据集;其次,引入改进模糊隶属度函数的模糊孪生支持向量机,将料堆点云样本数据集划分为重叠与非重叠区域;然后,采用模糊孪生支持向量机决策边界、1-近邻算法分别对非重叠与重叠区域样本进行分类,以提高对不平衡数据集的分类能力;最后,将得到的分类结果加入感知环节,达到料堆边界感知目的 .在人工作业雷达采集的数据集上的实验表明,所提出感知方法有效提高了对少数类的识别能力.现场实验表明,改进后的感知方法更接近操作员的判断,斗轮空转时间占比减少15.1％,提高了无人化取料机的作业效率,对无人化散料港口的建设具有参考意义.
毫米波雷达点云;不平衡数据集;模糊支持向量机;孪生支持向量机;智慧港口
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TH89;TN958
航空科学基金20200016099002
2021-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
189-198
