检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]大连理工大学信息与控制研究中心
出 处:《控制与决策》2005年第7期815-818,822,共5页Control and Decision
基 金:中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室基金项目(RL200204);辽宁省高等学校学科拔尖人才资金项目(2003-54).
摘 要:基于墙角、房门和通路等高级环境特征的辨识与提取,依据几何和拓扑环境模型完成混合地图的构建,并根据混合地图的特点,提出在局部几何环境采用扩展卡尔曼滤波算法实现移动机器人的位姿跟踪,而在拓扑地图的节点位置则根据绑定的高级环境特征进行位姿再校正的混合定位方法.将该方法应用于实际移动机器人平台,所得结果证明了方法的有效性和实用性.According to the practical result of geometric-topological map building, a hybrid localization approach is presented to complete both extended Kalman filter-based pose tracking in local geometric map and re-localization in topological node using the binding high-level features. The method is effective to avoid localization failure in the cause of unexpected collisions or unstructured dynamic environment. Experiment results implemented in the real mobile robot show the validity and practicability of the method.
关 键 词:几何-拓扑混合地图构建 自主移动机器人 扩展卡尔曼滤波 自定位
分 类 号:TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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