《基于无迹卡尔曼滤波的运动机器人定位研究》PDF+DOC

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2. 《基于多传感器融合的车载航位推算系统》PDF+DOC 针对传统车载航位推算(DR)系统单独导航时导航误差随时间迅速累积的问题，提出一种基于多传感器信息融合的低成本车载DR系统。以无迹卡尔曼滤波器(UKF)作为数据融合算法，综合利用里程计、陀螺、加速度计、磁力计和气压计等多种传感器的信息，抑制DR系统的累积误差，以低成本、低精度的传感器实现高精度导航。通......
3. 《基于多传感器融合的移动机器人定位》PDF+DOC 移动机器人定位是进行导航和路径规划的前提和基础。论文提出了一种基于多传感器数据融合的室内移动机器人定位方法。使用基于粒子滤波的蒙特卡洛算法，融合激光雷达、加速度计和里程计等多传感器的信息进行定位，有效改善了传统定位方法因为无法关联底层数据信息或者路面打滑导致定位失败等问题。进而，通过采取基于权值的融......
4. 《基于霍夫空间模型匹配的移动机器人定位方法》PDF+DOC 快速获取自身相对于外部世界的位置和姿态是自主移动机器人一项重要的基本功能。本文将经典霍夫(Hough)变换引入移动机器人自定位，利用摄像机获取外界环境的局部地图特征，与给定环境模型(全局地图)在Hough空间进行匹配和比较，更新机器人的位置信息，并用EKF法将此信息与里程计测得的位置信息进行数据融合......
5. 《基于环境特征跟踪的移动机器人定位》PDF+DOC 提出了一种基于环境特征跟踪来实现移动机器人定位的方法。对传感器、环境观测和机器人的运动建立了相应的模型 ，并以扩展卡尔曼滤波技术将多种传感器的信息进行融合 ，从而最终实现了移动机器人的精确定位...
6. 《基于多传感器融合的机器人蒙特-卡洛定位决策》PDF+DOC 在复杂的不确定环境里，采用单一传感器对机器人进行定位时精度较低，并且易受干扰，可靠性较差。针对这一问题，先将激光测距仪和超声波传感器得到的观测信息利用平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)进行融合。根据更新的状态值和误差方差，构造出机器人蒙特—卡洛定位(MCL)的重要性密度函数，充分利用各种传感器采集......
7. 《移动机器人扩展卡尔曼滤波定位与传感器误差建模》PDF+DOC 针对里程计在定位过程中存在累积误差的问题，建立了一种通用的移动机器人里程计误差模型，对里程计误差进行实时反馈补偿.在利用激光雷达进行环境特征提取过程中，根据激光雷达原始数据存在的误差，建立了激光雷达的观测误差模型，并根据环境特征和机器人的相对位置关系，建立了移动机器人观测模型.最后，结合里程计和激光......
8. 《一种多机器人编队协同定位的方法》PDF+DOC 针对多机器人编队导航，提出了一种协同定位的方法.一个主机器人带领其他成员机器人，主机器人配备视觉传感器及激光扫描仪，成员机器人通过融合内部传感器数据进行自身定位.主机器人利用双目视觉进行目标检测，确定目标方位及距离信息，并利用激光扫描仪结合视觉获取的方位信息得到成员机器人位置及航向.基于联邦滤波算法......
9. 《基于单目视觉的SLAM算法研究》PDF+DOC 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......
10. 《基于惯性传感器和视觉里程计的机器人定位》PDF+DOC 针对机器人快速运动下，由运动模糊而导致视觉里程计定位估计精度下降的问题，结合惯性传感器和视觉里程计提出一种定位算法。该方法以扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter，EKF)为框架，利用惯性传感器的航位推算构建EKF的过程模型，视觉里程计作为相对线速度和相对角速度传感器用来建模观......