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针对占据栅格地图最佳栅格大小缺乏理论计算方法的问题,提出了以准确度与信息量为变量的代价函数来评估占据栅格地图的精度,从而获得最佳栅格大小的方法.首次提出了以"有义地图率"来表征占据栅格地图准确度的新概念,并通过数学推导给出了有义地图率的理论计算方法,揭示了栅格大小、传感器精度与有义地图率之间的关系,并以栅格数量来表征地图信息量.最后,通过仿真验证了有义地图率计算公式的正确性,同时通过RplidarA2雷达测扫实验验证了所提出的最佳栅格大小计算方法的正确性,进一步证实了有义地图率是地图的一种本征属性. 相似文献
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多机器人协作式的同步定位与地图创建(SLAM)是自动导航领域的热点研究方向之一,SLAM技术中栅格地图拼接成为重要的技术点。针对采用SIFT算法进行地图拼接栅格的拼接速度较慢、有效匹配点较少、稳定性差等缺点,提出了一种新的栅格地图拼接方法。使用FAST算法快速选定特征点,利用PCA-SIFT算法生成36维特征描述符进行匹配,并借助最大后验一致性算法选取的最佳匹配点进行初始拼接参数计算,使用加权平均算法对待拼接的两幅栅格地图进行拼接融合。使用公开的数据集进行试验,结果表明,所提出的方法稳定性强、拼接速度快,且拼接精度高。 相似文献
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本文基于立体视觉定位技术,提出了基于双目立体视觉的栅格地图构建方法,用以解决目前视觉SLAM技术构建的稀疏特征地图难以直接用于自主导航的问题。本文提出的方法仅以视觉信息作为输入实时完成移动机器人自定位与外界环境栅格地图的构建。首先采用双目立体视觉定位获取机器人运动参数,利用稠密匹配估算空间点云分布,在考虑机器人实际高度的情况下将三维点云投影成二维数据,最后通过二值贝叶斯滤波器在线构建栅格地图。本文所构建的栅格地图包含环境几何信息,可直接应用于机器人路径规划与导航。实验结果验证了本文所以出的定位与地图构建方法的可行性。 相似文献
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文章简要阐述了基于栅格法的移动机器人路径规划算法问题,并利用C Buidler软件开发的仿真平台对该问题进行了仿真,仿真结果说明了该算法的有效性和实用性. 相似文献
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基于栅格方法的移动机器人实时导航和避障 总被引:45,自引:5,他引:45
本文对移动机器人的实时导航和避障设计了基于栅格的控制算法,用该算法控制清华大学计算机系研制的THMR-Ⅲ移动机人能在未知的环境中,实量检测出障碍物,并实时规划出合理路径,稳定,平滑连续地向着目标行驶,最后给出了THMR-Ⅲ在几种典型环境中行驶的实验结果。 相似文献
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定位问题是移动机器人研究领域中最基本的问题,在Bayes的框架下研究了机器人与无线传感器网络(WSN)组成系统中的同时建图与定位问题(SLAM).针对该系统中只存在距离测量信息可用的情况提出了一种基于粒子滤波的SLAM算法.该方法将机器人状态和节点位置估计设置为一组全局估计粒子,通过对粒子及其权重的更新来计算整个系统的状态.算法将WSN节点的位置估计在机器人的路径上分解为相互独立的估计,从而将全局粒子的计算转化为使用一个机器人状态滤波器和对应于每个机器人粒子的节点位置滤波器进行计算.针对观测信息低维的特点,设计了处理低维观测信息的方法,使得观测信息可以在滤波阶段得到合理利用.并且详细介绍了提出的SLAM算法原理和计算过程,并通过仿真实验证明了算法的有效性和实用性. 相似文献
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移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展 总被引:18,自引:2,他引:18
自主移动机器人在未知环境下作业时,首先要解决的基本问题就是其自身的定位问题,而定位问题与环境地图的创建又是相辅相成的.本文从相关理论和关键技术等方面,系统地总结了同步自定位和地图创建的研究现状,着重介绍了基于概率论的方法,分析了目前存在的难题,并指出了未来研究的发展方向. 相似文献
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针对传统移动机器人定位算法精度不高的问题,提出一种基于无线传感器网络HurbM-CKalman滤波(HCKF)算法的移动机器人定位算法。利用HurbM极大似然估计代价函数,求解线性化后CKF观测矩阵,从而解决CKF滤波算法在未知非高斯白噪声干扰下估计精度不高问题。然后,在体育馆基于WSNs网络构建了移动机器人定位实验环境,并结合移动机器人动力学模型,对HCKF、CKF算法的定位精度进行对比。结果显示,在不含噪声干扰和含未知噪声干扰两种情况下,HCKF算法定位精度分别比CKF算法提高7%和15%。 相似文献
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Many map-building algorithms using ultrasonic sensors have been developed for mobile robot applications. In indoor environments,
the ultrasonic sensor system gives some uncertain data. To compensate for this effect, a new feature extraction method using
neural networks is proposed. A new, effective representation of the target is defined, and the reflection wave data patterns
are learnt using neural networks. As a consequence, the targets are classified as planes, corners, or edges, which all frequently
occur in indoor environments. We constructed our own robot system for the experiments which were carried out to show the performance.
This work was presented in part at the 7th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 16–18,
2002 相似文献
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非完整移动机器人利用传感器可以解决不确定性模型和未知环境中的许多问题. 利用移动机器人上配备的传感器的信息组合提出了一种在线视点寻求算法, 结合移动机器人的运动方程和传感器的量测方程采用扩展Kalman估计来对移动机器人的位置进行修正, 以降低运动的不确定性, 从而得到一种鲁棒的规划算法, 仿真的结果证明了上述方法是行之有效的. 相似文献
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