作者：王丹丹,石峰,杜雪,袁赣南 单位：河南师范大学 出版：《河南师范大学学报(自然科学版)》2020年第02期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHNSX2020020090 DOC编号：DOCHNSX2020020099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种交叉多目标跟踪算法》PDF+DOC2016年第02期 廖小云,高嵩,陈超波 《基于视觉传感器SLAM问题的算法构建》PDF+DOC2010年第08期 李久胜,章园媛 《SLAM算法在AUV中的应用进展》PDF+DOC2010年第01期 刘明雍,赵涛,周良荣 《SLAM问题中特征相关性研究》PDF+DOC2008年第06期 郭剑辉,赵春霞,康亮 《一种基于高斯算法自动校准的多传感器磅秤系统》PDF+DOC2020年第02期 郭建文,陈英革 《基于激光传感器的移动机器人地图创建研究》PDF+DOC2012年第03期 彭晟远,吴怀宇,闫贺,时也 《WSN中一种改进的目标跟踪方法》PDF+DOC2012年第04期 寿向晨,杜嘉迪 《一种改进的LEACH协议的分簇路由算法的研究》PDF+DOC2012年第31期 石锋 《基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正》PDF+DOC2007年第01期 刘刚,刘学仁,嵇英华,罗海梅 《基于EM算法的爆炸超压场重建技术》PDF+DOC2014年第03期 白苗苗,郭亚丽,王黎明

    • 针对传统农作物采摘方式落后、采摘效率低、果实特征识别精度低等问题，提出了一种基于SIFT的果实特征匹配算法.对导航机器人采集的果实图像进行去噪与特征提取，然后对不同传感器采集到的含有一定角度偏差的图像进行匹配，得到较精准的特征位置：提出了一种高斯-粒子滤波(Gauss-Particle Filter，Gauss-PF)的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法.仿真实验表明，通过增大噪声协方差及特征位置初值误差验证算法的精度，PF和Gauss-PF算法的误差均随时间逐渐降低，且在x，y方向，后者误差均小于1 cm.新的算法具有较强的稳定性与较高的定位精度.最后在同等条件下，基于单个果实特征位置(0，0)的特征进行x，y方向2次观测，并采用Gauss-PF和PF算法对观测值进行量测估计，实验表明新算法均能在(0，0)的较小邻域[-1，1]cm误差范围内对其进行估计，高于PF算法的精度[-2，2]cm。

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