作者:王铭艺,贺利乐,李育,索超 单位:中北大学 出版:《Journal of Measurement Science and Instrumentation》2020年第02期 页数:9页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCSKX2020020070 DOC编号:DOCCSKX2020020079 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于体感传感器的室内机器人定位研究》PDF+DOC2012年第08期 贺白羽,蒋蓁 《基于ROS与Kinect的移动机器人同时定位与地图构建》PDF+DOC2017年第10期 王权,胡越黎,张贺 《基于三维视觉的室内停车导引机器人定位与导航研究》PDF+DOC2019年第S1期 耿严,樊渊,徐建成,王坤,胡倩倩 《基于RGB-D相机的移动机器人定位分析与实现》PDF+DOC2019年第03期 彭蔚枝,袁锋伟,周志伟 《煤矿巡检机器人同步定位与地图构建方法研究》PDF+DOC2019年第09期 杨林,马宏伟,王岩,王川伟,张珍珍 《基于粒子滤波的机器人定位及动态目标跟踪》PDF+DOC2008年第23期 赵璇,何波,吉德志,于青,张洁 《移动机器人同步定位与地图构建研究进展》PDF+DOC2005年第04期 张恒,樊晓平,刘艳丽 《基于超声波的移动机器人的同时定位和地图构建》PDF+DOC2011年第11期 孙红新,叶小岭,胡凯 《一种同时定位与地图构建的仿真系统》PDF+DOC2007年第05期 吕丹,戴学丰,刘树东 《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
  • 为有效降低使用单一传感器进行移动机器人定位时的不确定误差,提高机器人定位与建图的准确性和鲁棒性,提出了一种多传感器信息融合的移动机器人定位算法。基于激光RBPF-SLAM算法实现机器人同时定位与路标地图构建,运用图优化理论约束优化蒙特卡洛定位的位姿估计结果;通过双目视觉重建环境的三维点特征,针对视觉信息处理计算量大、跟踪精度不高的问题,研究改进基于ORB的特征点提取与四边形闭环匹配算法;利用因子图模型对激光RBPF-SLAM定位和双目视觉定位进行最大后验概率准则下的信息融合。仿真和实验结果表明通过上述方法可以得到比传统RBPF-SLAM算法及一般改进算法更高的定位精度,验证了所提方法的有效性和实用性。

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