发展型机器人实时特征提取方法研究
来源：机器人杂志2017年第2期北京时间：
作者：谢自强, 葛为民, 王肖锋, 刘军, 刘增昌
摘要：针对发展型机器人自主学习过程中特征提取涉及的增量计算和实时性问题，结合已有的CCIPCA（直观无协方差增量主成分分析）和BDPCA（双向主成分分析）算法，提出了一种增量的BDPCA算法．采用了迭代的计算方式，具备增量的计算能力，并且将2维原始图像矩阵直接作为处理对象，有效地降低了计算量，缩短了程序运行时间．以机械臂待抓取的物块作为实验样本，利用支持向量机进行分类，验证上述算法．实验结果证明了该算法的有效性，平均分类率可达90%，算法处理速度大约26帧/秒，基本满足了发展型机器人的实时处理需求．
关键词：增量主成分分析, 特征提取, 发展型机器人
