1、自主移動機器人是當前機器人研究的一個熱點，機器人感知外界環(huán)境的重要的手段之一是機器人的視覺系統(tǒng)。機器人視覺主要是對獲得的目標圖像進行分類識別，圖像識別是模式識別的一個方面。在模式識別領域中，支撐矢量機作為一種新的理論已經吸引了很多的學者進行研究，在模式分類應用中取得了巨大的成功。支撐矢量機在模式識別時主要是進行樣本間的點積運算，因此對于高維樣本的處理非常有效，這就為我們用基于表象的方法完成目標圖像識別提供了方便。 基于表象(as

2、pect-based)的圖像識別方法是把待識別圖像的每一個象素點作為訓練樣本的一維，因此這種方法中樣本的維數是相當高的。傳統(tǒng)的支撐矢量機在訓練時要進行凸二次規(guī)劃，因此對高維樣本訓練時就要求很大的存儲空間而且消耗很長的運算時間，因此我們結合改進的支撐矢量機版本——最小二乘支撐矢量機——來進行基于表象的目標圖像識別。最小二乘支撐矢量機(1)以等式約束代替不等式約束，計算簡單，效率高； (2)所需的存儲空間明顯小于計算標準支撐矢量機時所需的存