作者：连黎明 单位：西南大学 出版：《西南师范大学学报(自然科学版)》2019年第09期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXNZK2019090150 DOC编号：DOCXNZK2019090159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了提高机器人的定位精度，提出了一种基于里程计、单目视觉与激光雷达信息相融合的自定位算法.首先，由里程计推算出机器人在各个时刻位置的估计值；其次，在不同时刻计算出机器人摄像头与任意两个环境特征点的夹角变化，通过激光雷达获得环境特征点的距离和角度并利用扩展卡尔曼滤波算法与里程计的定位信息进行融合；最后，由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正，得到精确的位置估计.实验结果表明，该算法在多转角、长距离的情况下取得了满意的效果，有效地提高了定位精度。

    📙 相关资料

    1. 《移动机器人扩展卡尔曼滤波定位与传感器误差建模》PDF+DOC 针对里程计在定位过程中存在累积误差的问题，建立了一种通用的移动机器人里程计误差模型，对里程计误差进行实时反馈补偿.在利用激光雷达进行环境特征提取过程中，根据激光雷达原始数据存在的误差，建立了激光雷达的观测误差模型，并根据环境特征和机器人的相对位置关系，建立了移动机器人观测模型.最后，结合里程计和激光......
    2. 《基于多传感器信息融合的移动机器人定位研究》PDF+DOC 运用卡尔曼滤波算法对超声波传感器和里程计采集的数据信息进行融合，修正移动机器人运动过程中的位置，实现精确定位。最后通过实验表明该方法有效地消除了运动过程中里程计的积累误差，提高了定位精度。...
    3. 《基于ROS的多数据融合定位方法》PDF+DOC 研究一种Kinect和激光雷达数据融合的移动机器人定位技术及其在ROS(Robot Operating System)中的实现方法。首先，在ROS平台上搭建多传感器数据融合定位的软硬件平台，采集激光雷达和Kinect测距数据并分别滤波处理，再用自适应加权平均算法降低环境噪声影响。其次，融合后的定位数......
    4. 《融入二维码信息的自适应蒙特卡洛定位算法》PDF+DOC 蒙特卡洛定位(MCL)算法存在计算量大、定位精度差的问题，由于二维码具有携带信息的多样性、二维码识别的方便性与易用性的特点，提出一种融入二维码信息的自适应蒙特卡洛定位算法。首先，利用二维码提供的绝对位置信息修正里程计模型的累计误差后进行采样；然后，采用激光传感器提供的观测模型确定粒子的重要性权重；最......
    5. 《基于激光雷达的大型移动平台定位》PDF+DOC 针对自身不带位置传感器的大型移动平台，设计了一个基于激光雷达的定位系统.所述定位系统利用激光雷达提取外部环境中的线段特征和路标特征，通过扩展卡尔曼滤波算法，对移动平台进行运动预测和位姿修正，从而完成移动平台的定位过程.通过大量实验验证了系统的定位精度和可靠性。...
    6. 《室内环境下结合里程计的双目视觉SLAM研究》PDF+DOC 针对视觉SLAM要解决的定位精度低和鲁棒性低的问题，提出一种基于双目视觉传感器与里程计信息的扩展卡尔曼滤波SLAM方法，应用改进的SIFT算子提取双目视觉图像的环境特征获得特征点，并构建出视觉特征地图；应用扩展卡尔曼滤波算法融合视觉信息与机器人位姿信息，完成同时定位与地图创建。这种方法既可以解决单目......
    7. 《多传感器信息融合在移动机器人定位中的应用》PDF+DOC 机器人自定位是实现自主导航的关键问题之一。为了满足机器人在导航时精确定位的要求，提出一种基于多传感器信息融合的自定位算法。根据对机器人运动机构的分析和运动机构间的刚体约束，建立起机器人的运动学模型；由传感器的工作原理建立里程计和超声波传感器的观测模型；利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法将里程计和超声波......
    8. 《运用异质传感器信息融合的移动机器人自定位》PDF+DOC 采用单类、单一传感器很难获得移动机器人的准确定位.为此，运用异质传感器信息融合来提高定位精度.首先，建立机器人运动方程和CCD摄像机观测模型.然后，利用扩展卡尔曼滤波器进行状态估计，选择Q，R矩阵抑制系统的模型噪声和量测噪声，并实现移动机器人的自定位.接着，建立超声波传感器的观测模型，获得机器人的自......
    9. 《基于多传感器信息融合的移动机器人定位技术研究》PDF+DOC 移动机器人自身的定位问题是移动机器人在实际应用中首先会遇到的问题，是移动机器人完成各项任务的首要前提。为提高自制移动机器人的定位能力，设计了扩展卡尔曼滤波器对移动机器人装载的里程计、陀螺仪以及电子罗盘信息进行了信息融合。仿真研究结果表明移动机器人的定位能力能得到一定的提高。...
    10. 《IEKF滤波在移动机器人定位中的应用》PDF+DOC 针对EKF中观测噪声方差估计不准确导致滤波器性能下降甚至发散的问题，提出了基于环境特征的迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)融合算法。该算法融合了里程计采集的机器人内部数据和激光雷达传感器采集的外部环境特征，在测量更新阶段多次迭代状态估计值并对机器人的位姿进行修正，减少了非线性误差，提高了定位精度。...

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。