计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2007年
4期
636-642
,共7页
黄庆成%洪炳熔%厉茂海%罗荣华
黃慶成%洪炳鎔%厲茂海%囉榮華
황경성%홍병용%려무해%라영화
移动机器人%同时定位和地图创建%Rao-Blackwellized粒子滤波器%分层地图表示%信息熵%主动环形闭合约束%尺度不变特征变换
移動機器人%同時定位和地圖創建%Rao-Blackwellized粒子濾波器%分層地圖錶示%信息熵%主動環形閉閤約束%呎度不變特徵變換
이동궤기인%동시정위화지도창건%Rao-Blackwellized입자려파기%분층지도표시%신식적%주동배형폐합약속%척도불변특정변환
基于Rao-Blackwellized粒子滤波器提出了一种基于主动闭环策略的移动机器人分层同时定位和地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)方法,基于信息熵的主动闭环策略同时考虑机器人位姿和地图的不确定性;局部几何特征地图之间的相对关系通过一致性算法估计,并通过环形闭合约束的最小化过程回溯修正.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(scale invariant feature transform,SIFT)方法提取环境特征,基于KD-Tree的最近邻搜索算法实现特征匹配.实际实验表明该方法为实现SLAM提供了一种有效可靠的途径.
基于Rao-Blackwellized粒子濾波器提齣瞭一種基于主動閉環策略的移動機器人分層同時定位和地圖創建(simultaneous localization and mapping,SLAM)方法,基于信息熵的主動閉環策略同時攷慮機器人位姿和地圖的不確定性;跼部幾何特徵地圖之間的相對關繫通過一緻性算法估計,併通過環形閉閤約束的最小化過程迴溯脩正.在僅有單目視覺和裏程計的基礎上,建立瞭魯棒的感知模型;通過有效的呎度不變特徵變換(scale invariant feature transform,SIFT)方法提取環境特徵,基于KD-Tree的最近鄰搜索算法實現特徵匹配.實際實驗錶明該方法為實現SLAM提供瞭一種有效可靠的途徑.
기우Rao-Blackwellized입자려파기제출료일충기우주동폐배책략적이동궤기인분층동시정위화지도창건(simultaneous localization and mapping,SLAM)방법,기우신식적적주동폐배책략동시고필궤기인위자화지도적불학정성;국부궤하특정지도지간적상대관계통과일치성산법고계,병통과배형폐합약속적최소화과정회소수정.재부유단목시각화리정계적기출상,건립료로봉적감지모형;통과유효적척도불변특정변환(scale invariant feature transform,SIFT)방법제취배경특정,기우KD-Tree적최근린수색산법실현특정필배.실제실험표명해방법위실현SLAM제공료일충유효가고적도경.
