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基于OASIS的在线场景感知算法通过对机器人要识别的场景库进行训练得到一个反映当前数据集的参数化矩阵，计算自定义的含参相似度函数的值来作为两幅图像的相似性度量，并采用K-NN分类机制计算机器人在线获取图像的类别。从不同数量级和不同相似性度量等方面对基于OAsIS的机器人在线场景感知进行研究和探讨。实验结果证明，本算法对各个数量级的场景库都有很好的精度，并且拥有很好的伸缩性。适合于在机器人的海量场景库中进行快速训练和精确分类。