搜索结果: 16-30 共查到“工学 SLAM”相关记录37条 . 查询时间(0.046 秒)
一种新的自主移动机器人主动式SLAM算法
同时定位与地图创建 行为动力学 滚动窗口 路径规划
2013/5/28
针对未知环境中运动的自主移动机器人的控制律与运动路径需要在同时定位与地图创建过程中同步产生的问题，提出了运用行为动力学与滚动窗口路径规划的同时定位与地图创建方法。应用行为动力学模型计算机器人运动速度和导航角，确定控制律，同时根据滚动窗口中信息进行定位与地图创建，并自主规划出可行路径，再将滚动窗口地图融合到全局地图中，实现机器人主动式同时定位与地图创建。仿真实验表明，在根据机器人任务而灵活设置单个或...
通讯范围受限条件下的多机器人主动SLAM
局部子地图 多机器人协作 主动同时定位与建图
2013/5/28
针对机器人通讯范围受限的问题，提出一种新的多机器人协作同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)方法。多个机器人采用基于最优控制的主动探索策略，创建自身周围区域的子地图，在每个建图周期内使用扩展的卡尔曼滤波器(extended Kalman filter, EKF)估计和维护子地图状态，并在一个周期结束后联络其通讯范围内的其他机器人，进...
提出一种基于随机有限集的同步定位与地图创建算法，该算法利用随机有限集对环境地图和传感器观测信息建模，建立联合目标状态变量的随机有限集。依据Bayesian估计框架，利用概率假设密度滤波的粒子滤波实现对机器人位姿和环境地图进行同时估计。新算法避免了数据关联过程，并能更加自然有效地表达同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping, SLAM)问题中多特...
基于模糊逻辑的SLAM数据关联方法
模糊逻辑 新息 误差椭圆 模糊推理
2013/5/17
提出了一种基于模糊逻辑的同步定位与地图创建(simultaneous localization and maping, SLAM)数据关联方法,该方法计算特征观测和特征估计的误差椭圆,对归一化新息和误差椭圆重叠比例进行模糊化处理,作为模糊系统输入变量,将数据关联结果作为模糊输出变量。通过融合这些特征信息建立模糊规则,进行模糊推理,最终获得数据关联结果。这种方法可以有效表达数据关联中存在的不确定性和...
提出了一种基于模糊逻辑的同步定位与地图创建(simultaneous localization and maping, SLAM)数据关联方法,该方法计算特征观测和特征估计的误差椭圆,对归一化新息和误差椭圆重叠比例进行模糊化处理,作为模糊系统输入变量,将数据关联结果作为模糊输出变量。通过融合这些特征信息建立模糊规则,进行模糊推理,最终获得数据关联结果。这种方法可以有效表达数据关联中存在的不确定性和...
SLAM数据关联方法的比较分析
连续兼容最近邻算法 联合兼容算法 联合最大可能性算法 特征间隔
2013/5/3
针对同时定位与地图构建中数据关联的效果好坏易受特征状态影响的问题，建立了两种仿真场景，在此基础上布置了不同间隔的特征对，分别采用最近邻算法、连续兼容最近邻算法、联合兼容算法、联合最大可能性算法进行特征关联的比较分析。结果表明：特征间隔对数据关联的结果有很大影响，对于大部分数据关联方法来说，在小的特征间隔时关联结果较差，在大的特征间隔时关联结果较好。结合特征在仿真场景中不同的位置，数据关联方法也各自...
基于概率的移动机器人SLAM算法框架
机器人 概率论 同时定位与地图创建
2010/1/28
在移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)过程中，机器人本身位置不确定，其所处环境也不可预知，针对这些不确定性因素，应用贝叶斯规则作为理论基础，建立移动机器人SLAM算法的概率表示模型，通过扩展卡尔曼滤波器实现SLAM算法，并介绍一种激光雷达数据与特征地图的数据关联方法。实验结果表明，该方法为实现SLAM算法提供了一种有效可靠的途径。
快速SLAM算法的一种新的滤波架构
同时定位与地图创建 粒子滤波器 Unscented卡尔曼滤波器
2009/11/4
FastSLAM算法是同时定位与地图创建领域的一类重要方法，UPF-IEKF FastSLAM 2.0算法采用UPF估计机器人的路径，地图估计则采用IEKF算法。UPF算法使粒子向后验概率高的区域运动，提高了估计精度，并且UPF算法比普通粒子滤波算法需要更少的粒子数，因而可以降低计算复杂度；IEKF算法通过迭代观测更新过程来提高估计精度。仿真实验表明，当迭代次数小于等于2时，UPF-IEKF Fa...
家庭服务机器人基于NDT扫描匹配的SLAM研究
同时定位与建图 扫描匹配 正态分布变换
2009/10/10
将正态分布变换（NDT）应用于基于扫描匹配的SLAM中，实现了家庭服务机器人较大规模室内环境下的建图。该方法利用计算扫描点的正态概率分布匹配代替几何特征之间的匹配，有效解决了现有方法匹配速度慢的问题。
基于量测噪声和观测次数的EKF-SLAM一致性分析
Simultaneous localization and mapping (SLAM) extended Kalman filter (EKF) consistency
2009/9/28
Inconsistency is a fundamental problem in simultaneous localization and mapping (SLAM). Previous works from predecessors have studied the inconsistent problem of extended Kalman filter (EKF) SLAM algo...
针对移动机器人同时定位与地图创建(Simultaneous localization and mapping, SLAM)中的FastSLAM算法, 存在非线性系统线性化处理和计算雅可比矩阵的缺点, 本文提出了基于Sterling多项式插值处理非线性系统的SLAM方法. 该方法基于Rao-Blackwellized粒子滤波框架, 利用中心差分滤波方法产生改进的建议分布函数, 提高了机器人位姿估计的...
SLAM 问题中机器人定位误差分析与控制
移动机器人 定位误差 误差控制
2009/9/9
移动机器人同步定位与建图问题 (Simultaneous localization and mapping, SLAM) 是机器人能否在未知环境中实现完全自主的关键问题之一. 其中, 机器人定位估计对于保持地图的一致性非常重要. 本文分析了 SLAM 问题中机器人定位误差的收敛特性. 分析表明随着机器人的运动,机器人定位误差总体上逐渐增大; 在完全未知环境中无法预测机器人定位误差的上限. 根据理论...
单目视觉SLAM仿真系统的设计与实现
单目视觉传感器 扩展卡尔曼滤波 同时定位与建图
2009/8/6
实现单目视觉同时定位与建图(SLAM)仿真系统，描述其设计过程。该系统工作性能良好，其SLAM算法可扩展性强，可以精确逼近真实单目视觉SLAM过程。以方便SLAM算法的研究为目标，提供了大量辅助记录、观察和分析实验结果的功能，有助于实验的复现和不同算法效果的对比研究。