[发明专利]基于SVM算法的无人船路径规划方法有效
| 申请号： | 201710431960.7 | 申请日： | 2017-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN107289939B | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 赵东明;柳欣;杨田田 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20;G06Q10/04;G06F16/2455;G06F16/35 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 张惠玲 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于无人船路径规划领域，具体的说是一种基于SVM算法的无人船路径规划方法，包括：构建标准无人船，并将标准无人船放入典型海域中航行；搜集标准无人船在典型海域中遇到障碍物时的标准相关数据，并将标准相关数据存入数据库；根据数据库，利用最小二乘SVM算法，计算得到完成样本库；当标准无人船在实际海域中航行时，搜集标准无人船在典型海域中遇到障碍物的实际相关数据；将实际相关数据与完整样本库中数据进行对比，得到对应的实际样本类型；根据所述实际样本类型规划标准无人船路径。本发明其可以在样本数据有限的情况下，使规划结果精度高、误差小，并且所述方法的自主性好、稳定性强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 svm 算法 无人 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
一种基于SVM算法的无人船路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：构建标准无人船，并将标准无人船放入典型海域中航行；搜集标准无人船在典型海域中遇到障碍物时的标准相关数据，并将标准相关数据存入数据库；根据数据库，利用最小二乘SVM算法，计算得到完成样本库；当标准无人船在实际海域中航行时，搜集标准无人船在典型海域中遇到障碍物的实际相关数据；将实际相关数据与完整样本库中数据进行对比，得到对应的实际样本类型；根据所述实际样本类型规划标准无人船路径。
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