作者：田光兆,安秋,姬长英,顾宝兴,王海青,赵建东 单位：中国农业工程学会 出版：《农业工程学报》2012年第19期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYGU2012190040 DOC编号：DOCNYGU2012190049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《测距式传感器同时定位与地图创建综述》PDF+DOC2015年第05期 刘建华,刘华平,杨建国,高蒙,孙富春 《基于RGB-D数据的实时SLAM算法》PDF+DOC2015年第06期 付梦印,吕宪伟,刘彤,杨毅,李星河,李玉 《基于单目视觉的SLAM算法研究》PDF+DOC 温丰,柴晓杰,朱智平,董小明,邹伟,原魁 《室内环境下结合里程计的双目视觉SLAM研究》PDF+DOC2009年第04期 王晓华,傅卫平,苏立 《基于单目视觉直线跟踪的SLAM实现》PDF+DOC2007年第06期 王隽永,何衍,陈家乾 《基于视觉传感器SLAM问题的算法构建》PDF+DOC2010年第08期 李久胜,章园媛 《SLAM算法在AUV中的应用进展》PDF+DOC2010年第01期 刘明雍,赵涛,周良荣 《单目视觉SLAM仿真系统的设计与实现》PDF+DOC2008年第19期 张展宇,黄亚楼,李超,康叶伟,孙凤池 《基于扩展卡尔曼滤波的声传感器跟踪算法》PDF+DOC2006年第35期 彭肃家,薛安克,彭冬亮,郭云飞 《基于单目视觉的AUV实时定位算法研究》PDF+DOC2013年第06期 高俊钗,刘明雍,徐飞

    • 为了提高智能农业车辆在未知环境中同时定位与地图创建精度，将灰色预测理论和扩展卡尔曼滤波融合，提出了基于灰色扩展卡尔曼滤波的同时定位与地图创建算法。算法在传统的扩展卡尔曼滤波基础上，通过改进的滑窗灰色预测理论建立传感器的GM(1，1)观测预测模型，进而完成新息的计算。为了提高观测精度和抗干扰能力，系统使用了三目摄像机作为观测传感器，并提出了一种简易的权值标定算法。试验表明：精度权值标定后的三目摄像机具有较高的测量精度，16组测量数据中有12组的测量误差小于1%，并能减小由于干扰造成的误差。在30个人工路标的停车场环境中，车辆对路标x和y方向的观测误差均值为0.074和0.073m，自身定位误差为0.140m，误差均方差为0.048。在60个人工路标的停车场环境中，车辆对路标x和y方向的观测误差均值为0.061和0.068m，自身定位误差为0.109m，误差均方差为0.038。在60个人工路标的旱地环境中，车辆对路标x和y方向的观测误差均值为0.079和0.077m，自身定位误差为0.122m，误差均方差为0.049。研究认为，与传统的EKF SLAM算法相比.....。

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