作者:张涛,马磊,梅玲玉 单位:四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版:《计算机应用》2017年第09期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSJY2017090120 DOC编号:DOCJSJY2017090129 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《小型室内机器人定位技术的研究与应用》PDF+DOC2020年第06期 何春俐,张连军 《基于三维视觉的室内停车导引机器人定位与导航研究》PDF+DOC2019年第S1期 耿严,樊渊,徐建成,王坤,胡倩倩 《基于视觉传感器的移动机器人定位算法》PDF+DOC2019年第06期 张一博,马磊 《基于粒子滤波的机器人定位及动态目标跟踪》PDF+DOC2008年第23期 赵璇,何波,吉德志,于青,张洁 《室内移动机器人的定位技术研究》PDF+DOC2020年第02期 刘颖妮 《轮式移动机器人FastSLAM算法研究》PDF+DOC2011年第01期 陶辉,吴怀宇,程磊,张雄希,杨升 《基于推算定位和超声波定位融合的机器人自主定位技术》PDF+DOC2009年第05期 原新,王东阳,严勇杰 《基于卡尔曼滤波的室内服务机器人定位》PDF+DOC2008年第S1期 郝凯,孟正大 《一种鲁棒的室外移动机器人定位方法》PDF+DOC2007年第04期 宗光华,邓鲁华,王巍
  • 针对轮式仓储物流机器人的自主定位问题,提出了一种基于视觉信标和里程计数据融合的室内定位方法。首先,通过建立相机模型巧妙地解算信标与相机之间的旋转和平移关系,获取定位信息;然后,针对信标定位方式更新频率低、定位信息不连续等问题,在分析陀螺仪和里程计角度误差特点的基础上,提出一种基于方差加权角度融合的方法实现角度融合;最后,设计里程计误差模型,使用Kalman滤波器融合里程计和视觉定位信息弥补单个传感器定位缺陷。在差分轮式移动机器人上实现算法并进行实验,实验结果表明上述方法在提高位姿更新率的同时降低了角度误差和位置误差,有效地提高了定位精度,其重复位置误差小于4 cm,航向角误差小于2°。同时该方法实现简单,具有很强的可操作性和实用价值。

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