【摘 要】
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随着室内服务机器人的广泛应用,室内定位已成为了当前研究热点和难点问题之一。针对传统的声音位置指纹定位算法中离线划分区域造成区域边缘点定位误差较大的问题,提出了一种
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61503118,61305101);河北省自然科学基金项目(F2014202121)
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随着室内服务机器人的广泛应用,室内定位已成为了当前研究热点和难点问题之一。针对传统的声音位置指纹定位算法中离线划分区域造成区域边缘点定位误差较大的问题,提出了一种二次局部聚类的优化算法来提高位于聚簇边缘的测试点的定位精度。首先,通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法对声音信息采集系统采集计算得到的声达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)特征向量进行降维处理,然后通过局部聚类优化算法对待测点位于的聚簇进行优化。与传统的区域划
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