| 用改进的Rao-Blackwellized粒子滤波器实现移动机器人同时定位和地图创建 |
| |
| 引用本文： | 厉茂海,洪炳熔,罗荣华.用改进的Rao-Blackwellized粒子滤波器实现移动机器人同时定位和地图创建[J].吉林大学学报(工学版),2007,37(2):401-406. |
| |
| 作者姓名： | 厉茂海 洪炳熔 罗荣华 |
| |
| 作者单位： | 1. 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001
2. 华南理工大学计算机科学与工程学院,广州,510640 |
| |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)
,
国家自然科学基金 |
| |
| 摘 要： | 将进化策略应用于Rao-Blackwellized粒子滤波器,并结合自适应重新采样方案实现了室内移动机器人同时定位和地图创建.在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型,通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用Unscented卡尔曼滤波更新特征,特征点的匹配采用基于KD-Tree的高维特征点快速匹配算法.在实际Pioneer 3移动机器人上进行的实验结果表明,本文提出的方法是可行的.
|
| 关 键 词： | 自动控制技术 移动机器人 同时定位和地图创建 Rao-Blackwellized粒子滤波器 单目视觉 进化策略 尺度不变特征变换 改进 粒子滤波器 室内移动机器人 同时定位和地图创建 mapping localization mobile robot particle filters 变换方法 结果 实验 快速匹配算法 高维特征 配采 卡尔曼滤波 Unscented 环境特征 提取 不变特征 尺度 |
| 文章编号： | 1671-5497（2007）02-0401-06 |
| 收稿时间： | 2006-03-08 |
| 修稿时间： | 2006年3月8日 |
Improved Rao-Blackwellized particle filters for mobile robot simultaneous localization and mapping |
| |
| Li Mao-hai,Hong Bing-rong,Luo Rong-hua.Improved Rao-Blackwellized particle filters for mobile robot simultaneous localization and mapping[J].Journal of Jilin University:Eng and Technol Ed,2007,37(2):401-406. |
| |
| Authors: | Li Mao-hai Hong Bing-rong Luo Rong-hua |
| |
| Affiliation: | 1. Sehool of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China; 2. School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640 ,China |
| |
| Abstract: | The evolution strategies(ES) were applied in Rao-Blackwellized particle filter(RBPF) by using the adaptive re-sampling scheme to implement indoor mobile robot simultaneous localization and mapping(SLAM).A robust observation model with only monocular vision and odometer was constructed.And invariant feature transform(SITF) was used to extract image features served as the nature landmarks updated through Unscented Kalman filter(UKF) in environment map.A fast algorithm for matching multi-dimension features in a KD-Tree was presented.Experiments on a real Pioneer 3 robot show that the proposed method is feasible. |
| |
| Keywords: | automatic control technology mobile robot simultaneous localization and mapping Rao-Blackwellized particle filter monocular vision evolution strategies scale invariant feature transform |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
