机器人壁跟随导航数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：机器人导航,壁跟随,传感器读数,分类任务,机器学习,感知器网络,MLP网络,Elman网络
数据概述：
本数据集收录了SCITOS G5机器人在房间内沿顺时针方向进行四轮壁跟随导航时的传感器读数和对应的行为类别。机器人使用围绕其“腰部”布置的24个超声波传感器进行导航，传感器编号从前部开始顺时针递增。数据集包含三部分：第一部分为所有24个超声波传感器的原始读数及对应的行为类别，采样频率为每秒9次；第二部分为简化后的四个距离读数（前、左、右、后）及对应的行为类别；第三部分仅包含前、左两个简化距离读数及对应的行为类别。所有读数在同一时间步长下采集，因此各文件行数相同，每行代表一个采样时间步。
数据用途概述：
该数据集适用于机器人导航算法研究、机器学习模型性能评估及改进等多个场景。研究人员可以使用此数据集训练线性分类器（如感知器网络）和非线性分类器（如MLP网络），并对比两者的性能差异；通过引入短期记忆机制（如Elman网络），可以进一步提升模型的泛化能力。此外，数据集还适合用于教育和培训，帮助学习者理解机器人导航中的感知和决策过程。
举例：
在传感器读数文件sensor_readings_24.csv中，各列数据分别表示机器人不同方向上的超声波传感器读数，如US1为机器人前方传感器读数，US13为后方传感器读数，读数单位为实数。类别标签包括Move-Forward（直线前进）、Slight-Right-Turn（轻微右转）、Sharp-Right-Turn（急剧右转）和Slight-Left-Turn（轻微左转）。在文件sensor_readings_4.csv和sensor_readings_2.csv中，仅包含简化后的距离读数，方便不同复杂度的模型训练和测试。
