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双目立体视觉和自组织可增长特征映射图GSOM(Growing Self-organizing Map)相结合的机器人地图构建方法首先利用双目立体摄像机采集图像,借助双目立体视觉处理技术,将采集到的图像信息转化成神经网络的训练样本;然后利用GSOM的地图绘制算法,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,用441个SOM神经元便表示了2000个样本点的环境特征信息的拓扑地图,体现了对输入样本分布的逼近特性;实验结果表明双目立体视觉和GSOM相结合的机器人自主地图构建方法可行,并表现出类似生物的自主智能行为。 相似文献
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多机器人地图融合方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
多机器人建图是实现机器人自主导航,完成复杂智能任务的关键.其中如何将不同机器人采集的数据融合到全局地图中,成了多机器人建图中的一个核心问题.文中采用独立探索、集中建图的探索策略,提出一种基于改进差异进化算法的多机器人概率栅格地图的融合.该算法在地图相似度的概念基础上,建立相异度函数,利用改进的进化算法搜索策略快速地搜索各局部地图之间的最大重叠部分,实现了多机器人系统栅格地图的融合,有效的解决了相对位置未知情况下的地图创建问题.通过实验验证了该方法正确、可行. 相似文献
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在大规模未知环境中,移动机器人要自主完成导航和路径规划等智能任务,关键问题是创建周围环境地图.拓扑地图.以图(Graph)的结构形式表现-个环境的连通性,是一种紧凑的环境表示方法.文中借鉴图像处理中的细化算法来创建室内环境的拓扑地图,首先以栅格地图建模机器人环境,然后将环境的栅格地图进行细化,提取出环境的有效拓扑信息.而且,此方法创建的拓扑地图,未直接使用传感器原始数据,对环境的变化具有较强的鲁棒性.仿真实验结果表明,基于细化算法创建的环境拓扑地图,清晰、简洁,不会产生多余的节点和路径信息.相比于栅格地图,信息存储量明显减少,从而提高了移动机器人自主运行、导航和路径规划的能力,大大提高了系统的工作效率. 相似文献
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在未知环境下,机器人很难快速获取周边环境信息并建立实时环境地图,实现自主运行.为此提出基于视觉导航的方法,利用全景摄像机作为机器人的视觉传感器系统采集环境信息,将彩色地图进行HSI空间下模糊聚类图像分割,得到环境二值图像;将图像进行栅格化处理来构建环境地图,运用8方向连接的Dijkstra进行全局路径规划,计算出最优路径,从而实现移动机器人的快速、自主运动.经过仿真实验证明,该方法有效且可行. 相似文献
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一个室内清洁机器人的区域遍历与地图绘制 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对室内清洁机器人的区域遍历问题,提出了一种地图绘制的方法:该方法基于栅格地图表示环境,对环境地图进行分区,通过自由区域联结图广度优先搜索及深度优先遍历(WSDC)形成方形区域遍历顺序,对机器人探测环境的路线进行导航。实验研究表明栅格地图表示环境对于区域划分与区域遍历更有效:采用WSDC算法产生的区域遍历顺序导航机器人运动,可以减少机器人的运动距离,提高工作效率。 相似文献
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在机器人同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)过程中,图优化方法如捆绑约束(Bundle Adjustment,BA)通过对位姿误差的分布进行迭代优化同步提升机器人位姿和地图的准确性,但优化的过程需要较大的计算量。与度量地图相比,拓扑地图因其简洁的环境表示更加适用于大范围环境的自主导航。论文针对拓扑地图在线创建过程中的闭环检测问题提出一种新的图优化方法,该方法只采用里程计航迹推算信息,引入机械臂逆向运动学模型减小位姿跟踪和地图创建误差,并使用模拟退火算法实现变步长快速迭代。实验结果表明该方法具有如下优点:采用间断性运作模式,只是在拓扑节点位置进行图优化操作,适用于计算能力较弱的机器人建图应用;只利用节点间的相互位置关系完成闭环检测,如在此基础上增加场景匹配信息将极大提高地图创建的准确性。 相似文献