【摘 要】
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针对场景分析方法中因高密度参考点和数据采集带来的离线指纹数据库构建工作量大和在线定位复杂度高的问题,提出了一种基于特征模糊C均值聚类的声音位置指纹数据库构建方法.
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院 天津300130
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针对场景分析方法中因高密度参考点和数据采集带来的离线指纹数据库构建工作量大和在线定位复杂度高的问题,提出了一种基于特征模糊C均值聚类的声音位置指纹数据库构建方法.该方法使用少量位置标定参考点建立的模糊数据库来降低特征匹配的计算量,在使用加权K近邻算法定位的同时,根据定位误差大小采用迭代插值算法矫正定位精度偏低的测试点位置.实验结果表明,该方法相较于传统指纹定位方法在减少了数据库构建开销的同时,显著提高了机器人听觉定位系统的精度和效率.
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