作者：温丰,柴晓杰,朱智平,董小明,邹伟,原魁 单位：中国科学院数学与系统科学研究院 出版：《》 页数：13页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSTYS2010060120 DOC编号：DOCSTYS2010060129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于单目视觉直线跟踪的SLAM实现》PDF+DOC2007年第06期 王隽永,何衍,陈家乾 《基于惯性传感器和视觉里程计的机器人定位》PDF+DOC2013年第01期 夏凌楠,张波,王营冠,魏建明 《基于多传感器融合的移动机器人定位》PDF+DOC2019年第02期 何壮壮,丁德锐,王永雄 《基于环境特征跟踪的移动机器人定位》PDF+DOC2003年第04期 项志宇,刘济林 《移动机器人扩展卡尔曼滤波定位与传感器误差建模》PDF+DOC2012年第04期 安雷,张国良,张维平,敬斌 《基于模糊卡尔曼滤波的移动机器人定位研究》PDF+DOC2011年第02期 王晓娟,王宣银 《室内环境下结合里程计的双目视觉SLAM研究》PDF+DOC2009年第04期 王晓华,傅卫平,苏立 《多传感器信息融合在移动机器人定位中的应用》PDF+DOC2008年第06期 陈小宁,黄玉清,杨佳 《单目视觉SLAM仿真系统的设计与实现》PDF+DOC2008年第19期 张展宇,黄亚楼,李超,康叶伟,孙凤池 《基于单目视觉的AUV实时定位算法研究》PDF+DOC2013年第06期 高俊钗,刘明雍,徐飞

    • 利用一种新型的人工路标系统-MR二维码，提出了基于单目视觉和里程计的SLAM方法.首先介绍了MR二维码系统，然后在对机器人运动模型和视觉传感器观测模型进行分析和验证的基础上，给出了一种实用的里程计位置估计误差模型.机器人移动过程中，利用扩展卡尔曼滤波器对视觉信息与里程计信息进行融合.在室内环境下进行了实际实验，实验结果表明该算法可提高机器人定位和构建地图的精度，验证了算法的有效性。

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