作者:王立玲,梁亮,马东,王洪瑞,刘秀玲 单位:中国惯性技术学会 出版:《中国惯性技术学报》2018年第05期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZGXJ2018050120 DOC编号:DOCZGXJ2018050129 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《单目视觉和惯导松耦合的行人位姿判定》PDF+DOC2019年第08期 王睿,陈国良,许晓东,曹晓祥,张超 《基于单目视觉与惯导融合的无人机位姿估计》PDF+DOC2017年第S2期 熊敏君,卢惠民,熊丹,肖军浩,吕鸣 《基于惯性/磁力传感器与单目视觉融合的SLAM方法》PDF+DOC2018年第06期 王泽华,梁冬泰,梁丹,章家成,刘华杰 《融合异质传感器信息的机器人精准室内定位》PDF+DOC2018年第07期 张彬,王永雄,邵翔,秦琪,符小媚 《单目视觉惯性的同时定位与地图构建综述》PDF+DOC2020年第07期 瑚琦,蔡文龙,卢定凡,姜敏 《基于单目视觉的移动机器人SLAM系统构建》PDF+DOC2019年第01期 邓明华,陈云红,王晶晶 《基于RGB-D数据的实时SLAM算法》PDF+DOC2015年第06期 付梦印,吕宪伟,刘彤,杨毅,李星河,李玉 《基于单目视觉的SLAM算法研究》PDF+DOC 温丰,柴晓杰,朱智平,董小明,邹伟,原魁 《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STM32的双足机器人控制系统的研究》PDF+DOC2019年第02期 王增喜
  • 针对单目视觉SLAM应用于双足机器人过程中易出现跟踪失败和传统位姿传感器累积误差较大的问题,提出了一种融合三种传感器信息的机器人定位方法。首先获取机器人关节编码器数据,运用运动学求解输出位置信息,再由基于特征识别的SLAM系统估计机器人头部单目相机位姿,经过尺度恢复和坐标系校正后输出位置信息,同时获取惯性测量单元的偏航测量,最后通过扩展卡尔曼滤波算法融合三种信息,从而更加精确稳定地对机器人进行定位。以双足机器人NAO为研究平台,在室内进行多组实验对所提出的方法进行验证,结果表明融合所得结果与传统位姿传感器输出信息相比,均方根误差明显降低;相比单目视觉SLAM跟踪失效率至少降低88%。

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