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基于直线特征提取匹配搜救机器人的同步定位与地图构建
被引量：
5
1
作者
刘少刚
郭云龙
贾鹤鸣
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期1035-1044,共10页
针对搜救机器人在灾后特征环境下同步定位与地图构建问题,提出了改进动态阈值分裂合并算法,与固定阈值算法相比提高了直线拟合的准确性。推导出匹配条件参数,通过比较始末点距离解决了误匹配,提高了匹配精度。在此基础上,进行全局定位...
针对搜救机器人在灾后特征环境下同步定位与地图构建问题,提出了改进动态阈值分裂合并算法,与固定阈值算法相比提高了直线拟合的准确性。推导出匹配条件参数,通过比较始末点距离解决了误匹配,提高了匹配精度。在此基础上,进行全局定位计算。利用最小二乘法进行滤波处理,提高了定位精度。通过仿真与模拟现场实验表明,本文方法能使提取的直线更准确地反映实际地形环境,完成二维栅格地图的实时创建任务。
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关键词
自动控制技术
灾后搜救
机器人
同步定位与地图构建
特征提取
特征线段匹配
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职称材料
应答器未校准情况下的水下长基线定位方法研究
被引量：
9
2
作者
高剑
徐德民
+2 位作者
严卫生
李俊
张福斌
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期754-758,共5页
针对应答器未校准情况下的水下长基线定位问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建方法。应用随机地图技术,将自主水下航行器的位置坐标和应答器的位置坐标组成增广状态矢量,以到应答器的距离为测量值,用无迹卡尔曼滤波进行...
针对应答器未校准情况下的水下长基线定位问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建方法。应用随机地图技术,将自主水下航行器的位置坐标和应答器的位置坐标组成增广状态矢量,以到应答器的距离为测量值,用无迹卡尔曼滤波进行求解。该方法是一种实时在线算法,充分利用了速度和航向信息,克服了非线性方程方法存在的状态矢量维数高、求解易发散的问题,并且对水下航行器的运动方式没有约束。仿真结果表明,它能够抑制航位推算法定位的累积误差,提供水下长期的、误差有界的定位信息。
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关键词
自主水下航行器
长基线定位
同步定位
地图创建
无迹卡尔曼滤波
随机地图
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职称材料
题名
基于直线特征提取匹配搜救机器人的同步定位与地图构建
被引量：
5
1
作者
刘少刚
郭云龙
贾鹤鸣
机构
哈尔滨工程大学机电工程学院
东北林业大学机电工程学院
出处
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期1035-1044,共10页
基金
国家自然科学基金项目(60775060)
文摘
针对搜救机器人在灾后特征环境下同步定位与地图构建问题,提出了改进动态阈值分裂合并算法,与固定阈值算法相比提高了直线拟合的准确性。推导出匹配条件参数,通过比较始末点距离解决了误匹配,提高了匹配精度。在此基础上,进行全局定位计算。利用最小二乘法进行滤波处理,提高了定位精度。通过仿真与模拟现场实验表明,本文方法能使提取的直线更准确地反映实际地形环境,完成二维栅格地图的实时创建任务。
关键词
自动控制技术
灾后搜救
机器人
同步定位与地图构建
特征提取
特征线段匹配
Keywords
automatic
control
technology
search
and
rescue
after
disaster
robot
simultaneouslocalization
and
mapping
feature
extraction
feature
line
matching
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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职称材料
题名
应答器未校准情况下的水下长基线定位方法研究
被引量：
9
2
作者
高剑
徐德民
严卫生
李俊
张福斌
机构
西北工业大学航海学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期754-758,共5页
文摘
针对应答器未校准情况下的水下长基线定位问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建方法。应用随机地图技术,将自主水下航行器的位置坐标和应答器的位置坐标组成增广状态矢量,以到应答器的距离为测量值,用无迹卡尔曼滤波进行求解。该方法是一种实时在线算法,充分利用了速度和航向信息,克服了非线性方程方法存在的状态矢量维数高、求解易发散的问题,并且对水下航行器的运动方式没有约束。仿真结果表明,它能够抑制航位推算法定位的累积误差,提供水下长期的、误差有界的定位信息。
关键词
自主水下航行器
长基线定位
同步定位
地图创建
无迹卡尔曼滤波
随机地图
Keywords
autonomous
underwater
vehicle
（AUV）,
long
base-line
（LBL）
localization,
simultaneouslocalization
and
mapping
（SLAM）,
unscented
Kalman
filter
（UKF）,
stochastic
mapping
分类号
U675.6 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于直线特征提取匹配搜救机器人的同步定位与地图构建
刘少刚
郭云龙
贾鹤鸣
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
下载PDF
职称材料
2
应答器未校准情况下的水下长基线定位方法研究
高剑
徐德民
严卫生
李俊
张福斌
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
9
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