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室内移动机器人的视觉定位方法研究 总被引:7,自引:1,他引:6
针对地图未知的室内环境下的定位问题,提出了一种基于特征跟踪的视觉里程计方法.利用单目摄像头提取和跟踪环境特征点集,进而根据观测模型利用扩展卡尔曼滤波算法估算出机器人的位姿.办公室环境中的定位实验证明了方法的有效性. 相似文献
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基于多传感器信息融合的斜面移动机器人定位新方法 总被引:5,自引:1,他引:5
首先分析了本文的研究意义;然后针对在斜面
上工作的轮式移动机器人,提出了通过卡尔曼滤波融合倾斜角传感器和码盘传感器信息的移
动机器人定位新方法;最后进行了斜面定位试验.试验结果证实了本文定位方法的有效性. 相似文献
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一种鲁棒的室内移动机器人定位方法 总被引:3,自引:0,他引:3
该文意图解决移动机器人在室内环境中定位难的问题,提出了卡尔曼滤波定位方法。移动机器人依靠自身配置的声纳传感器感知环境,并提取环境中的墙角作为几何特征,通过预测值与实际观测值之间匹配和修正的循环过程实现了该定位算法,实验结果表明该方法是鲁棒的。 相似文献
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对于移动机器人在室内环境的定位任务,新兴的基于视觉惯性里程计(VIO)的辅助定位技术受光线条件限制大,无法在黑暗环境中工作,且超宽带(UWB)定位易受非视距(NLOS)误差影响。针对以上问题,提出一种UWB与VIO组合的室内移动机器人定位算法。首先,采用立体视觉多状态约束下的Kalman滤波器(S-MSCKF)算法/双边双向测距(DS-TWR)算法和三边定位法,分别得到VIO输出的位置信息/UWB解算的定位信息;然后,建立位置测量系统的运动方程与观测方程;最后,通过误差状态扩展卡尔曼滤波(ES-EKF)算法来进行数据融合,得到机器人的最优位置估计。使用搭建的移动定位平台在不同的室内环境下对组合定位方算法进行验证。实验结果表明在有障碍物的室内环境下,与单一UWB定位方法相比,所提算法的总体定位的最大误差减小了约4.4%,均方误差减小了约6.3%;与VIO定位方法相比,所提算法的总体定位的最大误差减小了约31.5%,均方误差减小了约60.3%。可见所提算法可为室内环境下的移动机器人提供实时、精确且鲁棒的定位结果。 相似文献
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针对室内移动机器人基于接收信号强度(RSSI,Received Signal Strength Indication)测距定位存在非视距(NLOS,Not-line-of-sight)传播问题,提出一种利用运动模型预测RSSI并修正NLOS测量的定位算法。首先结合移动机器人运动模型预测位置和信号强度RSSI,进而实现NLOS误差判定和测量修正;然后结合步长将移动机器人限制到圆域内,采用改进三边定位算法定位;最后使用扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman Filter)进行定位结果优化,得到位置的优化估计。仿真实验表明,该方法能有效地提高定位精度,能有效抑制具有较大量值的NLOS误差,是NLOS环境下一种有效的定位方法。 相似文献
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针对室内移动机器人的自定位问题,提出一种基于人工路标和双目视觉的室内移动机器人自定位方法。首先设计了一种可扩展的彩色人工路标,并给出路标的编码方法;然后利用色彩空间变换,直线交比不变性以及自适应窗口实现路标检测与识别;最后在分析双目立体视觉模型的基础上建立起基于路标的双目立体视觉定位模型,实现移动机器人的准确定位。实验结果表明,路标对光照和视觉传感器的采集位置具有较强的鲁棒性,定位精度能够满足室内移动机器人的定位要求。 相似文献
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基于直线和单特征点的移动机器人视觉推算定位法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于直线和单特征点的视觉推算定位方法.将摄像机固定安装在移动机器人上,并使摄像机的方向垂直于天花板.提取天花板图像中的两条相交直线及其交点作为特征,利用直线的方向估计机器人的方位,再结合相交点的像素坐标变化量推算出机器人的位置.机器人运动过程中,用作特征的交点接近图像边缘时,更换新的交点作为特征点.室内定位实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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IEKF滤波在移动机器人定位中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对EKF中观测噪声方差估计不准确导致滤波器性能下降甚至发散的问题,提出了基于环境特征的迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)融合算法。该算法融合了里程计采集的机器人内部数据和激光雷达传感器采集的外部环境特征,在测量更新阶段多次迭代状态估计值并对机器人的位姿进行修正,减少了非线性误差,提高了定位精度。 相似文献
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基于视觉和里程计信息融合的移动机器人自定位 总被引:1,自引:0,他引:1
受鸽子定向启发,将装备有全维视觉和里程计等传感器的自主移动机器人的自定位分为两种模式:全维视觉定位模式和里程计定位模式.机器人依据一定准则选择具体的主导定位模式:先试视觉定位,若视觉定位不可得或获得的视觉定位不可靠,则采用里程计定位.针对标记物信息失真问题,应用初步视觉定位结果反推标记物理论值,然后通过比较从原始图像中分离出的可能的标记物信息和反推出来的标记物信息理论值,滤除不可靠的视觉定位.针对运动过程中的机器人自定位,分析了影响定位准确性的信息时间延迟因素. 相似文献
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移动机器人的概率定位方法研究进展 总被引:8,自引:0,他引:8
综述了近几年来流行的移动机器人基于概率定位的各种方法,对它们的性能进行了分析比较,所有这些方法都应用贝叶斯规则作为理论基础.首先,介绍了位置跟踪广泛应用的卡尔曼滤波方法和在全局定位方面取得一定成功的马尔可夫定位方法.然后,介绍了计算效率更高的粒子滤波定位方法,即蒙特卡洛法,以及最近自适应采样的粒子滤波方法,它比简单的粒子滤波效率更高.最后, 对概率定位方法的关键技术进行了分析,并探讨了未来的发展趋势. 相似文献
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移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子滤波是移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization, MCL)的核心环节. 首先, 针对粒子滤波过程的粒子退化问题, 利用迭代Sigma点卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布, 以迭代更新方式将当前观测信息融入顺序重要性采样过程, 提出IUPF (Improved unscented particle filter)算法. 然后, 将IUPF与移动机器人MCL相结合, 给出IUPF-MCL定位算法的实现细节. 仿真结果表明, IUPF-MCL是一种精确鲁棒的移动机器人定位算法. 相似文献
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本文提出了一种基于梯度直方图的全景图像匹配算法, 并将该算法与蒙特卡罗定位方法相结合, 构建了一种基于全景视觉的移动机器人定位方法. 在分析所提出的匹配算法特点的基础上建立了系统的观测模型, 推导出粒子滤波中重要权重系数的计算方法. 该方法能够抵抗环境中相似场景对于定位结果的干扰, 同时能够使机器人从“绑架”中快速恢复. 实验结果证明该方法正确、有效. 相似文献
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针对移动机器人的定位问题,提出一种面向无线传感器网络WSNs( Wireless Sensor Networks)环境下,结合高斯混合容积卡尔曼滤波( GM ̄CKF)优化的定位算法。将WSNs对移动机器人的观测、机器人自身对环境特征的观测以及机器人自身运动控制量进行数据融合,并利用带有门限判别和选择性高斯分割的GM ̄CKF算法,对机器人的预估位置实施预测修正,降低计算求解的空间维数,提高定位精度。仿真实验结果表明,所提出的方法比传统机器人自定位法定位精度有所提高,算法精度较标准的CKF算法提高了39.11%,比EKF算法提高了65.81%。 相似文献