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최경호 (인하대학교) 김경수 (인하대학교) 전원일 (인하대학교) 조방현 (두산산업차량) 우상하 (두산산업차량) 이대엽 (인하대학교)
저널정보
유공압건설기계학회 유공압건설기계학회 학술대회논문집 유공압건설기계학회 2021年度 春季 學術大會 論文集
발행연도
2021.7
수록면
97 - 100 (4page)

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Since the recognition of surrounding objects is very important in industrial equipment such as unmanned vehicles, a study was conducted to recognize the features of a two-dimensional object using a one-dimensional lidar. Features were recognized and extracted using Gaussian kernel support vector classification algorithm, from which decision boundary was derived and its coordinates were extracted. Applying this study to feature recognition of the pallet hole, it was confirmed that the main features including hole center could be recognized with even small number of measurement data with reasonable accuracy.
#Forklift(지게차) #Pallet(팔레트) #Gauss kernel support vector machine(가우스커널 서포트 벡터머신) #Classification(분류) #Machine learning(머신러닝)

목차

Abstract
1. 서론
2. 결정 경계와 GKSVM
3. 라이다를 이용한 데이터의 측정
4. 결정 경계 측정 결과
6. 결론
참고 문헌

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