搜索结果: 1-14 共查到“控制科学与技术 SLAM”相关记录14条 . 查询时间(0.046 秒)
上海科技大学信息科学与技术学院自动化与机器人中心在视觉SLAM、机器人操控、视觉感知等领域取得新进展（图）
视觉SLAM 机器人操控 视觉感知
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2024/4/2
近日，上海科技大学信息学院自动化与机器人中心（以下简称STAR 中心）在视觉感知、机器人操控、视觉实时定位与建图（SLAM）等领域取得多项研究成果，相关论文被2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems（以下简称：IROS 2023）接收。
上海科技大学信息学院自动化与机器人中心在视觉SLAM、机器人操控、视觉感知等领域取得新进展（图）
信息 自动化 机器
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2024/12/12
2023年9月8日，上海科技大学信息学院自动化与机器人中心（以下简称STAR 中心）在视觉感知、机器人操控、视觉实时定位与建图（SLAM）等领域取得多项研究成果，相关论文被2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems（以下简称：IROS 2023）接收。IROS 是机器人领域一个极具影响力的国际学术...
PLP-SLAM:基于点、线、面特征融合的视觉SLAM方法
同时定位与地图构建 点线面特征融合 扩展卡尔曼滤波 线段特征 平面特征
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2017/11/30
基于点特征的视觉SLAM（同时定位与地图构建）算法存在计算量大、环境存储空间负荷高、定位误差较大的问题，为此，提出了一种基于点、线段、平面特征融合的视觉SLAM算法—PLP-SLAM．在扩展卡尔曼滤波（EKF）框架下，首先利用点特征估计机器人当前位姿，然后构建了基于点、线、平面特征的观测模型，最后建立了带平面约束的线段特征数据关联方法及系统状态更新模型，并利用线段和平面特征描述环境信息．在公开数据...
基于概率的移动机器人SLAM算法框架
机器人 概率论 同时定位与地图创建
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2010/1/28
在移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)过程中，机器人本身位置不确定，其所处环境也不可预知，针对这些不确定性因素，应用贝叶斯规则作为理论基础，建立移动机器人SLAM算法的概率表示模型，通过扩展卡尔曼滤波器实现SLAM算法，并介绍一种激光雷达数据与特征地图的数据关联方法。实验结果表明，该方法为实现SLAM算法提供了一种有效可靠的途径。
快速SLAM算法的一种新的滤波架构
同时定位与地图创建 粒子滤波器 Unscented卡尔曼滤波器
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2009/11/4
FastSLAM算法是同时定位与地图创建领域的一类重要方法，UPF-IEKF FastSLAM 2.0算法采用UPF估计机器人的路径，地图估计则采用IEKF算法。UPF算法使粒子向后验概率高的区域运动，提高了估计精度，并且UPF算法比普通粒子滤波算法需要更少的粒子数，因而可以降低计算复杂度；IEKF算法通过迭代观测更新过程来提高估计精度。仿真实验表明，当迭代次数小于等于2时，UPF-IEKF Fa...
家庭服务机器人基于NDT扫描匹配的SLAM研究
同时定位与建图 扫描匹配 正态分布变换
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2009/10/10
将正态分布变换（NDT）应用于基于扫描匹配的SLAM中，实现了家庭服务机器人较大规模室内环境下的建图。该方法利用计算扫描点的正态概率分布匹配代替几何特征之间的匹配，有效解决了现有方法匹配速度慢的问题。
基于中心差分粒子滤波的SLAM算法
同时定位与地图创建 Rao-Blackwellized粒子滤波 中心差分滤波器
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2009/9/9
针对移动机器人同时定位与地图创建(Simultaneous localization and mapping, SLAM)中的FastSLAM算法, 存在非线性系统线性化处理和计算雅可比矩阵的缺点, 本文提出了基于Sterling多项式插值处理非线性系统的SLAM方法. 该方法基于Rao-Blackwellized粒子滤波框架, 利用中心差分滤波方法产生改进的建议分布函数, 提高了机器人位姿估计的...
SLAM 问题中机器人定位误差分析与控制
移动机器人 定位误差 误差控制
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2009/9/9
移动机器人同步定位与建图问题 (Simultaneous localization and mapping, SLAM) 是机器人能否在未知环境中实现完全自主的关键问题之一. 其中, 机器人定位估计对于保持地图的一致性非常重要. 本文分析了 SLAM 问题中机器人定位误差的收敛特性. 分析表明随着机器人的运动,机器人定位误差总体上逐渐增大; 在完全未知环境中无法预测机器人定位误差的上限. 根据理论...
基于粒子滤波的移动机器人SLAM改进算法
同时定位和地图创建 粒子滤波算法 贝叶斯规则
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2009/6/25
针对未知环境中移动机器人同时定位和地图创建（Simultaneous Localization and Map Building,SLAM）由于机器人位姿和环境地图都不确定导致定位和地图创建变得更加复杂,提出一种局部最优（全局次优）参数法,即通过局部最优的位姿创建局部最优的环境地图,再通过局部最优的环境地图寻求局部最优的位姿,如此交替进行,直到得到全局确定性的位姿和确定性的环境地图。实验结果表明,...
基于中心差分粒子滤波的SLAM算法
同时定位与地图创建 Rao-Blackwellized粒子滤波 中心差分滤波器 建议分布函数
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2010/3/1
针对移动机器人同时定位与地图创建(Simultaneous localization and mapping, SLAM)中的FastSLAM算法, 存在非线性系统线性化处理和计算雅可比矩阵的缺点, 本文提出了基于Sterling多项式插值处理非线性系统的SLAM方法. 该方法基于Rao-Blackwellized粒子滤波框架, 利用中心差分滤波方法产生改进的建议分布函数, 提高了机器人位姿估计的...
SLAM问题的一种优化数据关联算法
同时定位与地图创建（SLAM） 数据关联 联合相容分支定界算法（JCBB） 准确度 计算复杂度
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2010/4/8
联合相容分支定界算法（JCBB）存在“计算复杂度高”等缺点．为了优化JCBB算法在准确度和计算复杂度方面的性能，对它进行了三处改进：一是采用互斥准则和最优准则来提高关联的准确度；二是根据机器人的位姿和传感器的测量范围将数据关联限定在局部可能区域中；三是自适应地进行分批数据关联．仿真实验结果表明，优化JCBB算法（OJCBB）在保证准确度的同时大大降低了计算复杂度．VictoriaParkDatas...
基于粒子滤波的单目视觉SLAM算法
SLAM 微小机器人 码盘 单目视觉
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2008/7/18
针对携带有单目摄像机和码盘的微小机器人的定位与建图问题，提出了基于粒子滤波的SLAM(同时定位与建图)算法.从摄像机中提取图像特征点，并在图像序列中加以匹配，根据相应时刻的摄像机位姿计算得到对应的环境标志点坐标；机器人的大致位姿估计由码盘运动模型获得.在机器人移动过程中，环境标志点的观测信息和码盘信息通过粒子滤波相融合，从而提高了机器人定位的精度，同时也得到了更为准确的环境标志点坐标.仿真实验结果...
基于稀疏化的快速扩展信息滤波SLAM算法
稀疏化 扩展信息滤波 同时定位和地图创建（SLAM） 移动机器人
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2008/7/17
随着SLAM技术的不断发展，计算效率已经成为制约SLAM发展的主要因素.所提出的算法从稀疏化的角度对扩展信息滤波SLAM算法进行改进.根据信息矩阵几乎稀疏的特点，该算法在合理稀疏化信息矩阵的同时利用环闭合检测技术，不仅大大提高了算法的计算效率,而且所得到的估计结果也很精确.通过仿真对信息矩阵稀疏化、算法效率、重定位以及误差和协方差四个关键问题进行了分析.分别就室内具有摄像头的两轮机器人和室外具有激...
一种基于线段特征的室内环境主动SLAM方法
主动同时定位与建图（SLAM） SP模型 线段特征 虚拟延长线
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2010/4/8
在SP模型的框架下，从激光扫描点中提取线段特征用于描述室内环境．提出一种基于最优控制的主动同时定位与建图方法；该方法综合考虑系统不确定性的大小和对环境的探索程度，为机器人确定最佳的控制输入，使机器人能够建立精确和完整的环境地图．在Poineer3DX移动机器人平台上进行了实验，实验结果验证了该方法的有效性．