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基于双目slam的室内导航系统 预览
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作者 祁健诚 《通讯世界》 2019年第1期188-189,共2页
随着社会的快速发展,建筑的规模与面积日益增大,人们在室内更难找到目的地。由于全球定位系统(Global Positioning System,GPS)适用于较少建筑的地区或者野外,同时也受到环境的影响,因此传统的GPS导航在室内会失去效用。目前缺少一种在... 随着社会的快速发展,建筑的规模与面积日益增大,人们在室内更难找到目的地。由于全球定位系统(Global Positioning System,GPS)适用于较少建筑的地区或者野外,同时也受到环境的影响,因此传统的GPS导航在室内会失去效用。目前缺少一种在室内中行之有效的导航方式。例如位于一个大型的商场之中,想要确定自己的位置并且找到目的地就显得有些困难,手机作为我们日常生活中必不可少的工具可以为我们进行室内的导航。同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,slam)作为机器人视觉中必不可少的部分已经受到了研究者的重视可以作为解决室内导航问题的手段。本文中我们利用通过手机的双目摄像头与slam相结合的方式在室内做精确的定位。这样可以更精确更省时的找到目标地点来进行室内的精确导航。利用slam的特点从而在室内精确的找到自己的位置。同时,我们利用到了手机中的惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)可以极大地降低导航的复杂性。 展开更多
关键词 室内导航 slam IMU
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基于激光雷达与视觉信息融合的slam方法
2
作者 王光庭 曹凯 刘豪 《山东理工大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期9-13,19共6页
单线激光雷达传感器的扫描范围是二维平面,在室内环境中,服务型移动机器人在进行同时定位和地图构建过程中,不在激光雷达扫描平面范围内的障碍物无法被识别,构建的地图中会缺少相应的环境信息。为了获取缺失的环境信息,通过改进粒子滤波... 单线激光雷达传感器的扫描范围是二维平面,在室内环境中,服务型移动机器人在进行同时定位和地图构建过程中,不在激光雷达扫描平面范围内的障碍物无法被识别,构建的地图中会缺少相应的环境信息。为了获取缺失的环境信息,通过改进粒子滤波Rao-Blackwellized的方法得到移动机器人位姿的估计,将Kinect获取的环境三维信息数据和激光雷达数据融合,使用载有ROS(机器人操作系统)的移动平台Turtlebot2在实际场景中进行实验。实验结果证明,使用融合后的数据信息能得到更加准确的建图和导航效果。 展开更多
关键词 同时定位和地图构建 数据融合 机器人操作系统 导航
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移动机器人视觉slam的闭环检测综述 预览
3
作者 柯莉红 王晓华 《单片机与嵌入式系统应用》 2019年第1期12-14,共3页
同时定位与地图创建(slam)是当前机器人领域的研究热点,针对移动机器人视觉slam的闭环检测问题,介绍常用的解决方法,阐述其优缺点,介绍最新研究进展,并探讨相关难点问题及解决思路。最后,对基于深度学习的同时定位与地图创建的发展作出... 同时定位与地图创建(slam)是当前机器人领域的研究热点,针对移动机器人视觉slam的闭环检测问题,介绍常用的解决方法,阐述其优缺点,介绍最新研究进展,并探讨相关难点问题及解决思路。最后,对基于深度学习的同时定位与地图创建的发展作出展望。 展开更多
关键词 slam 闭环检测 深度学习
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基于生成对抗网络的图像恢复与slam容错研究 预览
4
作者 王凯 岳泊暄 +1 位作者 傅骏伟 梁军 《浙江大学学报:工学版》 EI CAS 北大核心 2019年第1期115-125,共11页
为了提高即时定位与地图构建(slam)系统的容错能力,在经典图像生成网络Pix2Pix的基础上,逐步添加深度估计网络和深度信息的输入、基于STN网络的图像重建损失以及基于图像修复网络的图像补全损失3个方面的改进.结合双目图像的耦合关系,... 为了提高即时定位与地图构建(slam)系统的容错能力,在经典图像生成网络Pix2Pix的基础上,逐步添加深度估计网络和深度信息的输入、基于STN网络的图像重建损失以及基于图像修复网络的图像补全损失3个方面的改进.结合双目图像的耦合关系,通过挖掘和融合多种信息,增大了信息的利用率,提高了模型的图像生成效果.提出将生成对抗网络(GAN)技术与slam容错场景相结合,直接实现了感知端的容错.在KITTI和Cityscapes数据集上进行实验,验证了改进模型的有效性.将模型生成的图像用于双目视觉系统的重建,验证了容错思想的可行性. 展开更多
关键词 图像生成网络 容错 即时定位与地图构建(slam) 图像恢复 Pix2Pix
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V-slam中点云配准算法改进及移动机器人实验
5
作者 胡章芳 漆保凌 +2 位作者 罗元 张毅 谭术兵 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2019年第1期170-177,共8页
针对移动机器人视觉同时定位与地图构建(visual simultaneous location and mapping,V-slam)中,存在帧间配准误差大造成重建精度低、位姿轨迹丢失的问题,提出一种三阶段改进点云配准的ICP算法.首先通过RANSAC(随机采样一致性)采样策略对... 针对移动机器人视觉同时定位与地图构建(visual simultaneous location and mapping,V-slam)中,存在帧间配准误差大造成重建精度低、位姿轨迹丢失的问题,提出一种三阶段改进点云配准的ICP算法.首先通过RANSAC(随机采样一致性)采样策略对RGB图进行点对的筛选从而获得内点完成预处理;然后采用基于刚体变换一致性的对应点双重距离阈值法完成点云初配准;在得到良好的初始位姿下,引入一种动态迭代角度因子的ICP精配准方法.在后端部分引入滑动窗口法和随机采样法相结合的关键帧筛选机制,结合g2o(general graph optimization)图优化算法优化机器人位姿轨迹,实现全局一致的V-slam系统.采用标准点云模型对本文算法与文献算法进行点云配准实验对比,在配准精度上有明显提高;通过移动机器人在真实环境下的地图重建实验,验证了本文算法的有效性;最后基于TUM数据集的实验表明了本文算法能有效估计出机器人运行轨迹. 展开更多
关键词 移动机器人 V-slam 双重阈值 slam 初配准 帧间配准 迭代角度因子 ICP
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基于深度学习的视觉slam系统 预览
6
作者 张国栋 《电子制作》 2019年第1期62-64,73共4页
随着经济的发展,社会老龄化情况的日益加重,家庭服务机器人逐渐进入人们的视野,我们对老龄化社会的帮助贡献上做出了一点创新,但对此仍有一些问题所在,尤其是劳动力成本的提高。所以我们迫切需要一种机器人来服务于老年人的日常生活。... 随着经济的发展,社会老龄化情况的日益加重,家庭服务机器人逐渐进入人们的视野,我们对老龄化社会的帮助贡献上做出了一点创新,但对此仍有一些问题所在,尤其是劳动力成本的提高。所以我们迫切需要一种机器人来服务于老年人的日常生活。机器人如何在一个陌生的环境中熟悉周围环境并且精确定位自己所在的位置即同时定位与建图(Simultaneous location and mapping,slam),是我们主要研究的一个课题之一。比如目前出现的slam系统存在着各种缺陷,如传统的场景识别基于视觉词袋和深度学习局部描述符,而视觉词袋却有着内存大,对于光照,环境变化无法识别等缺点。传统场景识别方法的好坏取决于对场景图象特征的提取,然而于此传统方法需要花费大量的时间和精力,并且也存在着一些缺点和不足,深度学习局部描述符同样广泛应用于计算机视觉领域。针对上面的描述,我们可以将深度学习应用于slam系统中,构造一个更加智能,实用,准确的slam系统。slam技术主要目的在于让机器人了解周围环境,并且知道自己在环境中的位置。slam可以利用不同的传感器来实现,视觉slam利用相机来进行环境感知,具有成本低,数据易获取的特点,因而获得了广大研究者的青睐。目前,主流的视觉slam系统分为前后端,在前端进行机器人位姿的计算和运动轨迹的跟踪,在后端对机器人的姿态进行优化,此外还需要回环检测来修正机器人位姿的累计误差等模块. 展开更多
关键词 深度学习 场景识别 语义地图 视觉slam
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视觉slam系统分析 预览
7
作者 揭云飞 王峰 +2 位作者 智凯旋 熊超伟 李学易 《电脑知识与技术:学术交流》 2018年第7期221-223,共3页
slam(Simultaneous Localization and Mapping)同时定位与地图构建,是指在未知环境下,搭建在机器人上的传感器,不断的感知周围信息,从而创建周边环境地图,同时利用创建的地图实现自主定位。"视觉slam"是指相机作为主要传感器。该文... slam(Simultaneous Localization and Mapping)同时定位与地图构建,是指在未知环境下,搭建在机器人上的传感器,不断的感知周围信息,从而创建周边环境地图,同时利用创建的地图实现自主定位。"视觉slam"是指相机作为主要传感器。该文首先介绍了视觉slam的总体框架和应用,然后对一些经典的视觉slam系统进行分类并介绍,同时总结了视觉slam中出现的关键性问题。最后,针对视觉slam的未来发展方向进行了阐述。 展开更多
关键词 同时定位与地图构建 视觉 相机 slam
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视觉slam技术的进展与应用 预览
8
作者 邸凯昌 万文辉 +3 位作者 赵红颖 刘召芹 王润之 张飞舟 《测绘学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期770-779,共10页
视觉slam技术依靠体积小、功耗低、信息获取丰富的视觉传感器,为未知环境下的机器人提供环境地图及自身在地图中的定位结果,对机器人自动化、智能化应用有着重要意义。本文介绍了视觉slam方法的关键技术,总结了目前视觉slam的研究现状,... 视觉slam技术依靠体积小、功耗低、信息获取丰富的视觉传感器,为未知环境下的机器人提供环境地图及自身在地图中的定位结果,对机器人自动化、智能化应用有着重要意义。本文介绍了视觉slam方法的关键技术,总结了目前视觉slam的研究现状,分析了当前视觉slam研究的主要趋势,最后讨论了视觉slam技术在深空、室内等受限环境下的应用现状与前景。 展开更多
关键词 视觉slam 特征提取 卡尔曼滤波 图优化 闭环检测
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Cartographer 2D slam算法研究 预览
9
作者 吴成鼎 姚剑敏 胡海龙 《有线电视技术》 2018年第4期20-22,共3页
本文主要研究Cartographer激光雷达slam算法的工作原理以及建图效果.首先,主要分析了Cartographer的算法原理并对Hector和Gmapping两种传统算法做了简要分析.之后,在ROS系统下使用RVIZ软件通过ROSbag数据重放对Cartographer和Hector、Gm... 本文主要研究Cartographer激光雷达slam算法的工作原理以及建图效果.首先,主要分析了Cartographer的算法原理并对Hector和Gmapping两种传统算法做了简要分析.之后,在ROS系统下使用RVIZ软件通过ROSbag数据重放对Cartographer和Hector、Gmapping slam算法做建图仿真.并在此基础上,深入地探讨和分析三种slam算法建图效果的区别和硬件资源消耗. 展开更多
关键词 slam Cartogrpher ROS 激光雷达
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基于RGB-D相机数据的slam算法 预览
10
作者 洪亮 冯常 《电子设计工程》 2018年第9期147-151,157共6页
提出了一种基于RGB-D相机数据的机器人同步定位与地图构建(slam)算法方案,实现了室内环境三维稠密点云地图的快速构建.首先在RGB图中提取均匀化的ORB特征,采用暴力匹配的方式,并使用随机采样一致性(RANSAC)算法得到优化后的匹配结果... 提出了一种基于RGB-D相机数据的机器人同步定位与地图构建(slam)算法方案,实现了室内环境三维稠密点云地图的快速构建.首先在RGB图中提取均匀化的ORB特征,采用暴力匹配的方式,并使用随机采样一致性(RANSAC)算法得到优化后的匹配结果,然后用PnP解算连续帧的相机位姿变换关系,并用非线性优化方法优化该位姿变换矩阵,同时,通过关键帧选择机制,挑选关键帧,并将得到的关键帧送入后端.后端采用位姿图优化,使用g2o工具箱优化全局位姿.通过位姿变换矩阵将当前帧的点云图变换到世界坐标系中,实现三维稠密点云地图的构建.本文方案成本低廉,仅需要一个深度相机作为传感器,实验中使用的RGB-D数据为TUM制作的数据集,通过实验可以得出,每帧数据平均处理时间为0.182s,本文算法能快速建立全局一致的三维室内环境地图。 展开更多
关键词 RGB-D 机器人 视觉slam 位姿图优化 三维点云图
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移动机器人RGB-D视觉slam算法 预览
11
作者 陈劭 郭宇翔 +2 位作者 高天啸 宫清源 张军国 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期38-45,共8页
针对移动机器人视觉同步定位以及地图构建(Simultaneous localization and mapping,slam)研究中存在精确度较低、实时性较差等问题,提出了一种用于移动机器人的RGB D视觉slam算法。首先利用定向二进制简单描述符(Oriented fast and ... 针对移动机器人视觉同步定位以及地图构建(Simultaneous localization and mapping,slam)研究中存在精确度较低、实时性较差等问题,提出了一种用于移动机器人的RGB D视觉slam算法。首先利用定向二进制简单描述符(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法提取RGB图像的特征点,通过基于快速近似最邻近(Fast library for approximate nearest neighbors,FLANN)的双向邻近(K-nearest neighbor,KNN)特征匹配方法得到匹配点对集合,利用改进后的随机抽样一致性(Re-estimate random sample consensus,RE RANSAC)算法剔除误匹配点,估计得到相邻图像间的6D运动变换模型,然后利用广义迭代最近点(Generalized iterative closest point,GICP)算法得到优化后的运动变换模型,进而求解得到相机位姿。为提高定位精度,引入随机闭环检测环节,减少了机器人定位过程中的累积误差,并采用全局图优化(General graph optimization,G2O)方法对相机位姿图进行优化,得到全局最优相机位姿和相机运动轨迹;最终通过点云拼接生成全局彩色稠密点云地图。针对所测试的FR1数据集,本文算法的最小定位误差为0.011 m,平均定位误差为0.024 5 m,每帧数据平均处理时间为0.032 s,满足移动机器人快速定位建图的需求。 展开更多
关键词 移动机器人 RGB-D 视觉同步定位与地图构建 广义迭代最近点 图优化
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开放式环境下变电站机器人slam算法研究 预览
12
作者 任杰 宋建涛 李功燕 《信息技术与网络安全》 2018年第3期80-83,共4页
同时定位与建图技术是变电站巡检机器人自主运行的关键。目前投入使用的机器人大多使用2D激光作为传感器,其发展出的两类算法也比较成熟。但这两类算法存在实时性不强、过于依赖先验地图等缺点。针对现有两类算法的缺点,提出了一种在开... 同时定位与建图技术是变电站巡检机器人自主运行的关键。目前投入使用的机器人大多使用2D激光作为传感器,其发展出的两类算法也比较成熟。但这两类算法存在实时性不强、过于依赖先验地图等缺点。针对现有两类算法的缺点,提出了一种在开放式环境下也能正常运行的局部建图算法。该算法融合了现有算法的优点,在地图无变化区域使用原有算法,在地图变化区域进行实时建图。通过与现有算法的比较,证实了该算法的可靠性。并通过比较,提出了使用最小二乘法来提高该算法的精度。 展开更多
关键词 同时定位与建图 激光机器人 局部建图 最小二乘
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slam室内三维重建技术综述
13
作者 危双丰 刘振彬 +1 位作者 赵江洪 庞帆 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期15-26,共12页
随着智慧城市、文物保护、室内导航、虚拟现实等对室内精细化三维模型的需求越来越多,室内三维重建成为了研究热点。最近slam作为高效的室内三维重建技术得到了广泛关注与快速发展,并被成功应用于各种移动测图平台,如移动背包、推车、... 随着智慧城市、文物保护、室内导航、虚拟现实等对室内精细化三维模型的需求越来越多,室内三维重建成为了研究热点。最近slam作为高效的室内三维重建技术得到了广泛关注与快速发展,并被成功应用于各种移动测图平台,如移动背包、推车、微型无人机等。该文首先对slam发展现状及关键技术进行整体回顾,然后对基于不同移动平台及深度相机slam室内三维重建系统进行深入分析和比较,最后讨论slam技术在室内三维重建中存在的问题及发展趋势。 展开更多
关键词 slam 移动背包 推车 微型无人机(MAV) RGB-D相机 室内三维重建
一种基于slam技术的智能小车的开发与构建
14
作者 朱舜 王立群 何军 《电子测量技术》 2018年第14期21-25,共5页
从实现室内或者未知环境下的地图导航这一目的出发,设计了一种自主定位的智能小车模型。该类型智能小车搭载数据传感器、Arduino控制器、英伟达(Nvidia)嵌入式控制器以及双目摄像头ZED,基于机器人操作系统(ROS)对小车进行控制与开发... 从实现室内或者未知环境下的地图导航这一目的出发,设计了一种自主定位的智能小车模型。该类型智能小车搭载数据传感器、Arduino控制器、英伟达(Nvidia)嵌入式控制器以及双目摄像头ZED,基于机器人操作系统(ROS)对小车进行控制与开发,搭建了一个无人车的验证模型,将即时定位与地图构建(slam)技术部署在小车上。重点实现了:基于ORB_slam2算法的slam,基于ROS的智能小车系统的控制,智能小车通过双目摄像头感知环境信息,能够在运动过程中建立所处环境地图模型。实验结果表明,小车能够感知周围环境并建立准确的地图模型。 展开更多
关键词 slam 智能小车 机器人操作系统 ARDUINO
基于稀疏直接法的slam算法 预览
15
作者 张超 曹雄 +2 位作者 徐春凤 韩成 白烨 《长春理工大学学报:自然科学版》 2018年第5期101-104,共4页
slam技术已经应用到了智能机器人、无人机、AR/VR、无人驾驶等领域中,但当前的slam算法在运行速度、相机轨迹精度和鲁棒性等方面依然存在改善空间。为了提高slam中相机轨迹精度,提出了基于稀疏直接法的slam算法。该算法使用改进的Shi-To... slam技术已经应用到了智能机器人、无人机、AR/VR、无人驾驶等领域中,但当前的slam算法在运行速度、相机轨迹精度和鲁棒性等方面依然存在改善空间。为了提高slam中相机轨迹精度,提出了基于稀疏直接法的slam算法。该算法使用改进的Shi-Tomasi特征点检测算法进行特征点的提取,然后依据提取的特征点采用直接法进行相机位姿估计,同时利用构建的地图进行位姿优化,有效地提高了相机位姿估计精度。针对TUM标准数据集,通过对比分析可知,基于稀疏直接法的slam算法可以有效地减少误差,相机轨迹精度优于ORB-slam2算法。 展开更多
关键词 稀疏特征点 直接法 相机轨迹
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基于激光slam的移动机器人的改进实现 预览
16
作者 沈一鸣 赵希宇 《机械工程与自动化》 2018年第6期36-38,共3页
传统的基于激光slam的移动机器人通常配备激光测距仪作为其获取外界环境信息的传感器,但激光测距存在不能获取三维环境信息的不足。比较了以激光测距仪数据作为观测和以Kinect数据作为观测时对移动机器人同时定位与建图的影响,并提出了... 传统的基于激光slam的移动机器人通常配备激光测距仪作为其获取外界环境信息的传感器,但激光测距存在不能获取三维环境信息的不足。比较了以激光测距仪数据作为观测和以Kinect数据作为观测时对移动机器人同时定位与建图的影响,并提出了对基于激光slam的移动机器人的改进实现,使机器人同时配备激光测距仪和Kinect用于同时定位与建图以及导航。实验表明:同时配备激光测距仪和Kinect的移动机器人,不仅可以获得较高质量的环境地图和较高精度的机器人定位,同时还可以获得通过复杂环境的能力。 展开更多
关键词 激光测距仪 KINECT slam 移动机器人
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基于RGB-D数据的slam算法 预览
17
作者 颜义鹏 许志强 +2 位作者 翟漪璇 韩金鑫 成怡 《科技视界》 2018年第14期152-153,共2页
本文提出了一种基于RGB-D数据的slam算法,通过对相机获取的图像进行ORB特征点的提取与匹配,估计相机运动关系,实现点云拼接,最后会得到全局一致的点云地图和轨迹。为了消除误差积累引起的干扰,引入通用图优化库g2o,得到光滑的优化轨迹;... 本文提出了一种基于RGB-D数据的slam算法,通过对相机获取的图像进行ORB特征点的提取与匹配,估计相机运动关系,实现点云拼接,最后会得到全局一致的点云地图和轨迹。为了消除误差积累引起的干扰,引入通用图优化库g2o,得到光滑的优化轨迹;在后端回环检测的过程中,引入关键帧选取机制,提高点云地图的生成效率,减少其消耗的存储空间。实验结果表明,本文的研究方法在RGB-D slam算法中具有可行性,并且能够满足实时性要求,具备较高的精度。 展开更多
关键词 RGB-D ORB特征点提取 slam 图优化
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移动机器人slam关键问题和解决方法综述 预览
18
作者 杨雪梦 姚敏茹 曹凯 《计算机系统应用》 2018年第7期1-10,共10页
从同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,slam)的研究进程出发,通过回顾slam近三十年来的研究方法,对移动机器人slam的研究进行系统的总结,并指出其存在的三个关键问题.针对这三个问题,介绍了基于概率估计和基... 从同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,slam)的研究进程出发,通过回顾slam近三十年来的研究方法,对移动机器人slam的研究进行系统的总结,并指出其存在的三个关键问题.针对这三个问题,介绍了基于概率估计和基于视觉的slam方法,对基于概率估计的slam实现方法进行对比总结,并对视觉传感器的不同特性对基于视觉的slam方法研究进展进行阐述,随后对比分析不同方法的优缺点,讨论了视觉slam存在的问题.最后展望slam未来的发展方向. 展开更多
关键词 同时定位与地图构建 移动机器人 视觉slam 概率估计 导航
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slam技术及其在测绘领域中的应用
19
作者 黄鹤 佟国峰 +3 位作者 夏亮 李勇 岳晓阳 姜斌 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第3期18-24,共7页
即时定位与地图构建(slam)是机器人领域的关键技术之一。基于slam技术可以对视觉信息和激光雷达数据进行三维重建与地图构建,这些三维模型及地图在测绘领域有着广泛的应用,尤其是更加精确的三维模型数据,对于精确测量和高精度导航... 即时定位与地图构建(slam)是机器人领域的关键技术之一。基于slam技术可以对视觉信息和激光雷达数据进行三维重建与地图构建,这些三维模型及地图在测绘领域有着广泛的应用,尤其是更加精确的三维模型数据,对于精确测量和高精度导航等方面有着重要的意义。因此,本文从测绘领域的视角对slam技术的发展、原理及其在测绘领域的应用进行了论述和讨论,且对slam技术在测绘领域的应用前景进行了展望,为国内外测绘和机器人方面的研究人员提供了重要参考。 展开更多
关键词 slam技术 测绘领域 技术应用 点云 三维建模
用于SLAM算法的蚂蚁聚类概率假设密度滤波器 预览
20
作者 蒋冬梅 《工业控制计算机》 2018年第3期67-69,共3页
针对传统的概率假设密度SLAM(PHD-SLAM)算法因粒子退化和耗尽导致估计精度低的问题,提出一种基于蚂蚁聚类的概率假设密度SLAM(ant-PHD-SLAM)算法。其主要的特点:用ant-PHD滤波器实现对地图特... 针对传统的概率假设密度SLAM(PHD-SLAM)算法因粒子退化和耗尽导致估计精度低的问题,提出一种基于蚂蚁聚类的概率假设密度SLAM(ant-PHD-SLAM)算法。其主要的特点:用ant-PHD滤波器实现对地图特征状态和数目的估计,用移动蚂蚁估计器完成对机器人位姿的后验估计。与传统SLAM算法相比,新提出的SLAM算法用人工蚂蚁代替简单的粒子去实现对目标的估计,得益于蚂蚁强大的搜索机制,新算法的估计精度得到明显提高。通过仿真实验,将所提出的算法与传统PHD-SLAM算法进行比较,结果表明所提出算法有效提高了机器人定位估计精度和构图精度。 展开更多
关键词 移动机器人 slam 概率假设密度滤波 蚁群优化算法
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