基于快速增量式视觉感知的类脑SLAMOA北大核心
Brain-inspired SLAM Based on Fast Incremental Visual Perception
传统的RatSLAM算法中视觉处理受环境、光照的影响大,进而导致建图精度及稳定性下降.因此,提出了一种快速增量式视觉处理方法克服原RatSLAM系统中的视觉处理的缺陷.以一个改进型的二叉搜索树为检索算法,通过动态岛屿机制对图像进行分组,最终通过序列匹配的形式实现环境识别,达到了在线、准确、快速识别环境的目的.实验结果表明,所提算法的位置识别准确率高于99％,召回率高于80％,平均处理时间低于50 ms.本系统的闭环性能、时间性能及建图稳定性均显著…查看全部>>
徐剑君;商亮;唐凤珍
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点研究室,辽宁 沈阳 110016中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁 沈阳 110169中国科学院大学,北京 100049
信息技术与安全科学
RatSLAM闭环检测即时定位与地图构建
《信息与控制》 2022 (5)
542-553,12
辽宁省中央引导地方科技发展专项项目(2022JH/00100012):机器人学国家重点实验室自主课题项目(2022-Z07)
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