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深空着陆探测中自主化样品选择与分类方法的研究

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星球表面的自主探测和选择性采样,是深入开展深空探测工程的有效途径和重要手段.本文针对星球表面机器人自主选择目标样品的问题进行深入分析,提出在地面条件下利用星球表面模拟图像提取星球表面地形和地貌特征,对星球表面样品进行分类和选择的方法.首先通过对海量模拟图像的特征相关性分析和高维特征的降维处理,获取地形地貌的低维空间本质特征;然后通过设计多个级联式SVM分类器的方法,建立星球表面地形、地貌与地质的分类规则.同时还为分类器设计了在线更新与调整功能,能够根据星球表面出现的新类型地形地貌对分类规则进行调整.

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来源
《中国宇航学会深空探测技术专业委员会第十届学术年会》|2013年|519-524|共6页
会议地点太原
作者
刘传凯; 唐歌实; 王镓; 王保丰;
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作者单位

中国宇航学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 V525.5;
关键词
深空着陆探测; 地貌特征分析; 分类器; 结构设计;

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