作者：董星亮,苑晶,张雪波,黄亚楼 单位：中国自动化学会;中国科学院沈阳自动化研究所 出版：《机器人》2019年第01期 页数：13页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJQRR2019010100 DOC编号：DOCJQRR2019010109 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对室内环境结构相似的特点，提出一种基于图像序列拓扑关系的移动机器人全局定位算法.首先，提取图像的Gist描述子，并提出一种局部极值算法，将环境划分成若干组不同的图像序列.然后，使用ESN(echo state network)对每一组图像序列在时间上进行双序训练，提取鲁棒的图像序列特征，再利用空间上的双向匹配策略实现图像序列特征的匹配.最后，采用HMM(hidden Markov model)对图像序列间的拓扑关系进行建模，将移动机器人全局定位问题转化成有向无环图中最长路径求解问题，并通过实验对该图像序列划分和序列建模方法进行验证.与基于单帧图像匹配的算法、SeqSLAM算法以及Fast-SeqSLAM算法相比，该算法在室内走廊环境和办公环境中均可实现100%的定位.特别是在室内办公环境中，机器人仅需要运动0.80 m便可以对自身进行准确定位.实验结果表明，该算法具有较强的鲁棒性、较高的定位准确性和定位效率。

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