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中央高校基本科研业务费专项资金(2014JBM014)

作品数：5 被引量：63H指数：4
相关作者：闫德立宋宇康轶非宋永端李庆玲更多>>
相关机构：北京交通大学石家庄铁道大学哈尔滨工业大学更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 3篇地图构建
  • 3篇同时定位与地...
  • 3篇滤波
  • 3篇机器人
  • 2篇移动机器人
  • 2篇里程计
  • 2篇粒子滤波
  • 2篇SLAM算法
  • 1篇动态环境
  • 1篇容积
  • 1篇视觉里程计
  • 1篇视觉系统
  • 1篇体视觉
  • 1篇平方根
  • 1篇平移
  • 1篇无迹卡尔曼滤...
  • 1篇立体视
  • 1篇立体视觉
  • 1篇立体视觉系统
  • 1篇解耦

机构

  • 5篇北京交通大学
  • 2篇石家庄铁道大...
  • 1篇哈尔滨工业大...
  • 1篇中国矿业大学...

作者

  • 5篇康轶非
  • 5篇宋宇
  • 5篇闫德立
  • 4篇宋永端
  • 1篇李庆玲

传媒

  • 1篇自动化学报
  • 1篇控制理论与应...
  • 1篇控制与决策
  • 1篇机器人
  • 1篇浙江大学学报...

年份

  • 5篇2014
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
一种改进的高斯混合概率假设密度SLAM算法被引量：6
2014年
针对高斯混合概率假设密度SLAM(GMPHD-SLAM)算法存在的估计精度低和计算代价高的问题,提出一种无迹高斯混合概率假设密度SLAM算法(unscented-GMPHD-SLAM).其主要特点在于:将无迹卡尔曼滤波器应用于机器人位姿粒子权重计算及概率假设密度更新过程中,可提高算法整体估计性能;将更新的高斯项按照传感器视域分类,有效降低了算法计算量.通过仿真实验,将所提出算法与传统PHD-SLAM算法进行比较,结果表明该算法在提高估计精度和降低计算负担方面是十分有效的.
闫德立宋永端宋宇康轶非
关键词：移动机器人同时定位与地图构建
不依赖里程计的机器人定位与地图构建被引量：1
2014年
为了解决缺少里程计情况下的移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)问题,提出一种机器人运动状态估计模型.通过将该模型与FastSLAM框架相结合,在SLAM过程中实现对机器人位置、姿态及其运动状态(如速度)的估计.该算法用估计的运动状态代替里程计,实现了在没有里程计情况下的SLAM.为验证算法性能,通过仿真和维多利亚数据库的实验将该算法与需要里程计信息的SLAM算法相对比.实验结果表明,该算法在大于30个粒子的情况下可以达到与需要里程计信息的SLAM算法相当的精度.
康轶非宋永端宋宇闫德立
关键词：SLAM粒子滤波
平方根容积卡尔曼滤波概率假设密度算法在移动机器人同时定位与地图构建中的应用被引量：11
2014年
针对杂波环境或数据关联模糊环境下移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)的问题,本文提出平方根容积卡尔曼滤波概率假设密度(SRCKF-PHD)SLAM算法,该算法的主要特点在于:1)采用容积规则方法计算非线性函数高斯权重积分以及机器人位姿粒子权重,达到改善位姿估计性能的目的;2)在高斯混合概率假设密度更新过程中,将平方根容积卡尔曼滤波应用于高斯项权重更新及观测似然计算中,保证了协方差矩阵的对称性和半正定性,提高了地图估计的精度和稳定性.通过仿真实验及CarPark数据集,将提出算法与RB-PHD-SLAM算法进行对比,结果表明该算法对机器人位姿估计精度及地图估计精度的提高是有效的.
闫德立宋永端宋宇康轶非
关键词：移动机器人同时定位与地图构建概率假设密度
平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法被引量：41
2014年
面向大尺度环境中的移动机器人同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)问题,提出平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法.算法主要特点在于:1)采用容积律计算SLAM中的非线性函数高斯权重积分,达到减小SLAM非线性模型线性化误差、提高SLAM精度的目的;2)在SLAM中直接传播误差协方差矩阵的平方根因子,避免了耗费时间的协方差矩阵分解与重构过程,提高了SLAM计算效率.通过仿真、实验将提出的SLAM算法与FastSLAM2.0、UFastSLAM两种算法进行对比,结果表明本文算法在SLAM性能上优于另两者.
宋宇李庆玲康轶非闫德立
关键词：同时定位与地图构建粒子滤波
动态环境下基于旋转-平移解耦的立体视觉里程计算法被引量：10
2014年
在实际应用中,若图像中的动态特征数量多且运动方向一致,这些特征会对视觉里程计的估计结果产生严重的影响.本文针对这类问题提出一种根据图像特征点位置解耦估计摄像机旋转-平移的立体视觉里程计算法.算法通过立体视觉系统将特征点划分成"远点"和"近点".在随机抽样一致性算法(RANSAC)框架下,采用"远点"估计视觉系统的姿态;进而在姿态已知的条件下,通过"近点"估计摄像机平移,实现旋转-平移解耦计算.这样处理可以通过姿态约束减少近距离运动物体对视觉里程计的影响.实验表明,在实际道路环境中,本文基于旋转-平移解耦估计的算法较之传统的同时估计旋转-平移的算法,能有效剔除动态特征.所提出算法对动态特征的抗干扰能力更好,鲁棒性更强,精度更高.
康轶非宋永端宋宇闫德立
关键词：视觉里程计动态环境立体视觉系统
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