作者:张毅,杜凡宇,罗元,熊艳 单位:四川省计算机研究院 出版:《计算机应用研究》2016年第10期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSYJ2016100230 DOC编号:DOCJSYJ2016100239 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种融合激光与视觉传感器的栅格地图构建方法》PDF+DOC2020年第09期 曾键,夏益民,蔡锦炜,方祺,杨子林,蔡奕峻 《多传感器融合的移动机器人同步定位与建图》PDF+DOC 陈超,徐军,张伟伟 《基于异质传感器信息融合的移动机器人同步定位与构图》PDF+DOC2018年第13期 陈超,李强,闫青 《基于信息融合的同时定位与地图创建研究》PDF+DOC2004年第05期 罗荣华,洪炳镕 《基于多传感器融合的移动机器人SLAM》PDF+DOC2012年第04期 李金良,孙友霞,谷明霞,姜雪 《多传感器融合改进的机器人定位决策》PDF+DOC2011年第10期 唐骥锋,刘国栋 《基于低成本移动机器人设计的超声SLAM》PDF+DOC2010年第01期 金世俊,涂刚毅,祝雪芬,宋爱国 《基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法》PDF+DOC2010年第01期 涂刚毅,金世俊,祝雪芬,宋爱国 《基于经典DSmT的Sonar栅格地图创建》PDF+DOC2007年第03期 李新德,黄心汉,王敏 《基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述》PDF+DOC2006年第07期 丁伟,孙华,曾建辉
  • 针对移动机器人的不确定复杂环境,一般采用单一传感器进行同时定位和地图创建(SLAM)存在精度较低,并且易受干扰、可靠性不足等问题,提出一种基于Bayes方法的激光传感器和RGB-D传感器的信息融合SLAM方法。利用Bayes方法通过概率启发式模型提取光束投影到栅格地图单元,充分利用激光与视觉信息中的冗余信息,提取一致性特征信息,并进行特征级的信息融合;在地图更新阶段,提出一种融合激光传感器和视觉传感器的贝叶斯估计方法,对栅格地图进行更新。在使用ROS(移动机器人操作系统)的实验平台上的实验表明,多传感器信息融合可以有效提高SLAM的准确度和鲁棒性。

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