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《Planning》2020,(1)
基于Rao-Blackwellized粒子滤波(Rao-Blackwellized partical filter,RBPF)算法的移动机器人在同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)过程中存在计算量大、粒子耗尽问题。基于重采样技术对激光SLAM系统开展优化设计:在采样过程中加入最近一帧的激光观测模型,减少构建地图所需要的粒子数;同时提出一种自适应优化组合重采样方法,以缓解粒子耗尽现象,保持粒子的多样性。利用Turtlebot 2和Rplidar A2搭建的平台进行实验验证,结果显示,改进的RBPF-SLAM系统优化方法能够以更少的粒子数生成精度更高的全局一致性的地图。 相似文献
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《Planning》2015,(30)
移动机器人的定位技术在机器人研究领域中已被广泛的研究,本文针对机器人的定位问题,基于绝对定位和相对定位两大类定位技术,对室内自主移动机器人的定位技术进行了综述,简述了基于地图匹配、路标识别、概率估算三种定位技术,以及各自的优势和局限性,并展望了移动机器人室内自定位技术的进一步研究方向。 相似文献
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《Planning》2019,(15)
同时定位与地图创建SLAM(SimultaneousLocalization andMapping)技术在军事领域有着广泛的应用前景,本文构建了基于激光SLAM导航车软硬件系统。探索了基于ROS系统的SLAM实现技术,尤其对RBPF粒子滤波和蒙特卡洛自适应定位算法进行研究,研究表明粒子滤波可较好消除抖动等误差,提高建图与定位精度,室内外实验证明该方法可实现室内外复杂环境下的自主建图、定位与导航,精度高、鲁棒性较好。 相似文献
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《Planning》2019,(3)
随着机器人技术的发展,能够让机器人在未知的环境下实现自身定位同时创建出环境地图受到越来越多的关注。与传统的基于激光、GPS定位相比,基于视觉SLAM能够在保持定位精度情况下获取更多环境信息。本文针对目前主流的视觉SLAM算法在关键帧选取中进行了改进,使系统具有更好的鲁棒性。 相似文献
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《Planning》2019,(9)
为了解决单个移动机器人在未知环境下,构建地图不精确及无法实现并行任务的问题,提出了基于双目视觉的多机器人SLAM (Simultaneous Localization and Mapping),此方法可以大幅度提高机器人的定位精度和构图的准确性。以双机器人为例,提出了协作SLAM的实现方法,通过ORB-SLAM2算法,将两个机器人获得的关键帧进行共享,通过相对位姿估计不断地更新局部地图,然后将局部地图进行融合,从而实现多机器人SLAM。 相似文献
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《Planning》2019,(20)
本文通过对某一个移动机器人的路径规划进行分析,到对多个移动机器人的路径规划,最终到很多移动机器人进行地图构建。移动机器人所主要研究的方向是路径规划,地图构建以及实时定位的问题。 相似文献
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《Planning》2015,(3)
局域定位感知系统以及无线网络定位研究备受关注,其中射频识别技术(RFID)是20世纪90年代兴起的自动识别技术。由于射频标签具有数据信息量大、抗干扰能力强、识别速度快、价格低廉等优点,所以射频识别技术(RFID)被广泛地应用于电子身份识别和跟踪定位领域。 相似文献
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《Planning》2015,(3)
高精度定位平台是光刻机、纳米测量与加工、微装配等微观领域技术的核心部件。磁浮式定位平台由于运动平台和驱动机构采用非接触式的磁浮技术,消除了两者间的摩擦、磨损等对运动精度造成的影响,提高了定位精度,成为近年来国内外精密定位技术研究的热点。简述国内外磁浮式定位平台的发展与研究现状,提出一种三点悬浮式的单运动部式的磁浮式定位平台,建立其悬浮方向上的单电磁铁模型,考虑到模型复杂性与不确定性、间隙干扰、负载扰动等原因对定位平台稳定悬浮控制问题的影响,引入自抗扰控制技术并且进行数值仿真与实现。结果表明,对悬浮方向上的控制问题引入自抗扰控制技术,不仅能实现稳定悬浮控制而且系统具有很强的鲁棒抗干扰能力。 相似文献