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基于全景视觉的移动机器人同步定位与地图创建研究
引用本文:许俊勇,王景川,陈卫东. 基于全景视觉的移动机器人同步定位与地图创建研究[J]. 机器人, 2008, 30(4): 1
作者姓名:许俊勇  王景川  陈卫东
作者单位:上海交通大学自动化系,上海,200240
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划) , 国家自然科学基金 , 教育部跨世纪优秀人才培养计划
摘    要:提出了一种基于全景视觉的移动机器人同步定位与地图创建(Omni-vSLAM)方法.该方法提取颜色区域作为视觉路标;在分析全景视觉成像原理和定位不确定性的基础上建立起系统的观测模型,定位出路标位置,进而通过扩展卡尔曼滤波算法(EKF)同步更新机器人位置和地图信息.实验结果证明了该方法在建立环境地图的同时可以有效地修正由里程计造成的累积定位误差.

关 键 词::全景视觉  同步定位与地图创建(SLAM)  视觉路标  不确定性  扩展卡尔曼滤波

Omni-vision-Based Simultaneous Localization and Mapping of Mobile Robots
XU Jun-yong,WANG Jing-chuan,CHEN Wei-dong. Omni-vision-Based Simultaneous Localization and Mapping of Mobile Robots[J]. Robot, 2008, 30(4): 1
Authors:XU Jun-yong  WANG Jing-chuan  CHEN Wei-dong
Affiliation:XU Jun-yong,WANG Jing-chuan,CHEN Wei-dong(Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China)
Abstract:A method of omni-vision-based simultaneous localization and mapping(Omni-vSLAM) for mobile robots is introduced.The presented method extracts the color areas and uses the extracted information as the visual landmarks.The imaging principle and localization uncertainty of the omni-vision are analyzed to build the observation model and locate the landmarks.Then the robot poses and map information are updated synchronously with the help of extended Kalman filter(EKF).The experiment results show that the present...
Keywords:omni-vision  simultaneous localization and mapping(SLAM)  visual landmark  uncertainty  extended Kalman filter(EKF)  
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