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申请/专利权人：江苏电子信息职业学院
摘要：本发明公开了一种利用机器学习辅助的机械臂可见光通信方法与装置，包括以下步骤：安装机械臂、光源发射器和光源接收端，建立预测模型，将实时采集机械臂的当前状态数据以及环境光线数据输入到预测模型中，得到光源发射器和接收端之间的预测最佳路径，根据结果实时调整光源发射器的角度和位置；设置SVM模型监测和识别环境光线的干扰，当识别到环境光干扰时模型计算干扰因子，并自动修正光源发射器的参数；通过实时采集机械臂状态和环境光线数据，并根据预测模型计算最佳路径，通过监测模型自动调整光源发射器参数抵消环境光的影响，使其具有良好的环境适应性，解决了光信号被阻挡导致通信中断和信号质量下降的问题。
主权项：1.一种利用机器学习辅助的机械臂可见光通信方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、安装机械臂、光源发射器以及光源接收端的若干传感器，通过传感器采集相关数据，并对采集到的数据进行去除噪声、数据归一化处理；S2、根据采集的数据建立若干数据特征，并选择机器学习算法，即神经网络学习算法建立预测模型，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集进行模型训练和模型评估，并根据评估结果调整预测模型参数；S3、机械臂实验过程中，实时采集机械臂的当前状态数据以及环境光线数据，将实时采集的数据输入到预测模型中，结合S2中的预测模型参数得到光源发射器和光源接收端之间的预测最佳路径，根据预测结果实时调整光源发射器的角度和位置；S4、设置另一个机器学习模型，即设置支持向量机模型监测和识别环境光线的干扰，其中支持向量机模型模型基于现有的历史数据库和实时采集的环境光线数据判断当前环境光线的干扰程度；S5、当识别到环境光干扰时，支持向量机模型将计算出一个干扰因子，根据干扰因子自动修正光源发射器的参数，抵消环境光的影响。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏电子信息职业学院 一种利用机器学习辅助的机械臂可见光通信方法与装置
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