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为提高自主移动机器人的动态避障能力,提出以视觉信息为决策依据,通过时延补偿提高机器人对障碍物定位精度局部动态避障方法.在避障过程中无需考虑障碍物的运动速度和运动方向,更加适用于机器人在未知或部分未知环境下的路径规划.实验表明,这种方法是可行而有效的. 相似文献
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基于混合蒙特卡罗箱方法的移动感知网节点定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过将机器人领域的蒙特卡罗定位方法(Monte-Carlo localization,MCL)引入到移动感知网的节点定位,提出了一种混合蒙特卡罗箱方法(mixture Monte-Carlo Box,Mixture-MCB).该方法采用混合采样的方式提高采样的成功率,有效地解决了传统蒙特卡罗方法的粒子耗散问题.与其他现有方法相比,该方法不仅计算简单,定位精度高,而且对于环境参数的改变具有较强的鲁棒性,因此适用于由计算能力较弱的节点构成的大规模移动感知网.仿真实验对算法的计算复杂度、定位精度和鲁棒性进行了分析并与其他方法进行了比较,结果表明,该方法是可行而有效的. 相似文献
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基于视觉信息的移动机器人动态避障方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高自主移动机器人的动态避障能力,提出了一种基于视觉信息的拟人动态避障方法,以视觉信息为决策依据,利用神经网络对障碍物的屏幕坐标和实际相对坐标进行非线性映射,在避障过程中只考虑障碍物相对于机器人的运动及可能的碰撞方式,无需考虑机器人和障碍物的运动速度和运动方向,仿真试验证明这种方法是可行而有效的. 相似文献
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视觉词袋模型在基于内容的图像检索中已经得到了广泛应用,传统的视觉词袋模型一般采用SIFT描述子进行特征提取.针对SIFT描述子的高复杂度、特征提取时间较长的缺点,本文提出采用更加快速的二进制特征描述子ORB来对图像进行特征提取,建立视觉词典,用向量间的距离来比较图像的相似性,从而实现图像的快速检索.实验结果表明,本文提出的方法在保持较高鲁棒性的同时,明显高了图像检索的效率. 相似文献
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在动态环境下的局部避障是移动机器人的一项基本功能.在各种速度空间方法,如曲率-速率法(CVM)、巷道-曲率法(LCM)和扇区-曲率法(BCM)的基础上,提出了一种适用于未知或部分未知动态环境的局部避障方法.该方法将碰撞预测模型与改进后的BCM有效结合,不仅兼备了CVM的平滑性、LCM的安全性和BCM快速性的优点,而且弥补了各种速度空间寻优方法的不足,使其能够适用于移动机器人在动态环境下的避障与导航.实际机器人的导航实验表明该算法是可行而有效的. 相似文献