| 基于全景视觉与里程计的机器人自定位方法研究 |
| |
| 引用本文： | 王景川,陈卫东,曹其新.基于全景视觉与里程计的机器人自定位方法研究[J].机器人,2005,27(1):41-45. |
| |
| 作者姓名： | 王景川 陈卫东 曹其新 |
| |
| 作者单位： | 1. 上海交通大学自动化研究所,上海,200030
2. 上海交通大学机器人研究所,上海,200030 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 ( 6 0 10 50 0 5) |
| |
| 摘 要： | 通过分析全景视觉与里程计传感器的感知模型的不确定性，提出了一种基于路标观测的移动机器人自定位算法. 该算法利用卡尔曼滤波器，融合多种传感器在不同观测点获取的观测数据完成机器人自定位．与传统的、采用单一传感器自定位的方法相比，它利用视觉和里程计的互补特性，提高了自定位的精度．实验结果证明了上述方法的有效性．
|
| 关 键 词： | 移动机器人 自定位 传感器融合 全景视觉 里程计 |
| 文章编号： | 1002-0446(2005)01-0041-05 |
| 收稿时间： | 2004-06-18 |
Omni-vision and Odometer Based Self-localization for Mobile Robot |
| |
| WANG Jing-chuan,CHEN Wei-dong,CAO Qi-xin.Omni-vision and Odometer Based Self-localization for Mobile Robot[J].Robot,2005,27(1):41-45. |
| |
| Authors: | WANG Jing-chuan CHEN Wei-dong CAO Qi-xin |
| |
| Affiliation: | WANG Jing-chuan1,CHEN Wei-dong1,CAO Qi-xin2 |
| |
| Abstract: | By analyzing the uncertainties in perception models of omni-vision and odometer systems for mobile robot, a landmark-observation-based self-localization method with Kalman filter is proposed, which fuses the data from multiple sensors at successive observation points. Compared with single-sensor methods, it exploits the differences in uncertainty between omni-vision and odometer systems, and consequently improves the self-localization precision of mobile robot. The experimental results show the validity and feasibility of the proposed method. |
| |
| Keywords: | mobile robot self-localization sensor fusion omni-vision odometer |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《机器人》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《机器人》下载全文 |
