为提高移动机器人的实时避障能力，采用机器学习算法建立机器人实时判别模型，可根据检测到的障碍物距离实时预测出机器人移动方向。通过对机器学习算法的综合评价指标进行研究，分析模型预测性能的好坏。同时，为防止模型过拟合，减小泛化误差，再对机器学习算法进行交叉验证。实验结果表明，随机森林算法的综合评价指标最高，均达到了99.9%，朴素贝叶斯综合评价指标最差，约在52.9%，机器学习算法在交叉验证之后可生成更加可靠稳定的实时判别模型。
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