摘要
本发明公开一种室内建筑机器人的超宽带非视距定位误差判断与缓解方法。支持向量机作为一种有效的分类算法,能够通过分析测量数据的平均值与标准差等统计特性差异,实现对视距与非视距数据的有效区分;其缓解方法,鉴于视距与非视距条件下误差统计特性存在显著差异,通过结合均值差异与标准差比值的平方,综合评估视距与非视距数据在集中趋势与扩展性上的差异性。在非视距严重影响的室内环境下,系统可能完全缺乏视距数据。在这种情况下,通过误差相对变异系数将非视距数据的波动性转化为一个无量纲因子,以反映非视距数据的波动状况。本发明能减少非视距带来的定位误差,提高定位精度和鲁棒性,适用于复杂室内环境下室内移动建筑机器人精确定位。
技术关键词
滑动窗口
建筑机器人
支持向量机分类
计算方法
支持向量机模型
因子
超参数
随机森林模型
优化支持向量机
识别方法
误差统计
推导方法
特征提取器
控制误差
仿真数据
计算误差
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