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15 Articles

未知环境下移动机器人同步地图创建与定位研究进展北大核心CSCDCSTPCD
Authors：王耀南余洪山
《控制理论与应用》 2008年1期《控制理论与应用》 Issue 1,2008
Keywords：移动机器人地图创建移动机器人定位卡尔曼滤波器EM算法粒子滤波器
Abstract：移动机器人同步地图创建与定位(SLAM)是移动机器人的核心研究课题.本文对SLAM的最新研究进展和关键技术进行了综述:并从地图创建模型、计算复杂度和算法鲁棒性等方面对现有方法进行了对比分析.最后总结分析了SLAM研究存在的难题,探讨了今后的发展方向.
可在线配置结构的多源融合位姿估计框架北大核心CSTPCD
Authors：武东杰仲训昱崔晓珍彭侠夫杨功流
《机器人》 2022年6期《机器人》 Issue 6,2022
Keywords：组合导航系统多源融合估计扩展卡尔曼滤波在线可配置结构位姿估计移动机器人定位
Abstract：针对组合导航系统中,融合算法结构难以在线进行配置的问题,基于误差状态扩展卡尔曼滤波器(ES-EKF)和标准观测模型库,提出一种不依赖特定平台、可在线配置结构的多源融合估计框架,赋予组合导航系统动态变更信息源融合方式的能力.对多种导航子系统的输出信息进行分类和建模,建立一个不依赖于特定传感器和平台的标准观测模型库.设计一种算法结构的表示规则,将算法结构映射为融合模式,实现信息源和变量的灵活选择.基于该融合估计框架,设计并实现了一个惯性测…More>>
具有全局速度约束的惯性/编码器/视觉/激光融合定位方法:IEVL-Fusion北大核心
Authors：武东杰仲训昱崔晓珍庄明溪彭侠夫
《机器人》 2022年4期《机器人》 Issue 4,2022
Keywords：卫星拒止多传感器融合位姿增量融合全局速度约束误差状态扩展卡尔曼滤波轮式机器人移动机器人定位
Abstract：针对卫星拒止环境中移动机器人高精度定位需求,提出一种基于误差状态扩展卡尔曼滤波(ES-EKF)的激光定位子系统/视觉定位子系统/全局速度测量子系统松耦合融合定位方法,并设计了一个误差低漂移的组合定位系统.首先,根据向量加法和矩阵乘法对系统状态的误差进行最小表示,建立误差形式的卡尔曼滤波模型,以误差状态的最优估计对系统状态的估计值进行补偿.然后,针对激光和视觉定位子系统位姿不确定度未知的问题,将位姿输出依时间戳转化为位姿增量,并建立位姿…More>>
一种鲁棒的室内移动机器人定位方法北大核心CSCD
Authors：厉茂海洪炳熔
《计算机工程与应用》 Issue 4,2005
Keywords：移动机器人定位室内环境卡尔曼滤波
Abstract：该文意图解决移动机器人在室内环境中定位难的问题,提出了卡尔曼滤波定位方法.移动机器人依靠自身配置的声纳传感器感知环境,并提取环境中的墙角作为几何特征,通过预测值与实际观测值之间匹配和修正的循环过程实现了该定位算法,实验结果表明该方法是鲁棒的.
基于模糊自适应卡尔曼滤波的移动机器人定位方法北大核心CSCDCSTPCD
Authors：徐海伟殷波徐涛
《计算机应用研究》 2009年8期《计算机应用研究》 Issue 8,2009
Keywords：移动机器人定位扩展卡尔曼滤波模糊理论协方差匹配
Abstract：针对移动机器人定位过程中噪声统计特性不确定的问题,提出一种模糊自适应扩展卡尔曼滤波定位方法.利用模糊理论和协方差匹配技术对扩展卡尔曼滤波算法中的观测噪声协方差R进行自适应调整,实现定位算法性能的在线改进;同时采用传感器故障诊断与修复算法来监测传感器的工作状态,提高定位算法的鲁棒性.将该方法用于观测噪声统计特性未知情况下的移动机器人定位.实验结果表明,该方法可以有效地降低观测噪声先验信息不确定的影响,提高机器人定位的精度.
双舵轮泊车机器人运动学分析及定位系统研究CSCDCSTPCD
Authors：钟浩翔陈亚王殿君朱亚东焦向东高易佳
《机械科学与技术》 Issue 10,2023
Keywords：泊车机器人运动学移动机器人定位速度-几何法
Abstract：针对泊车机器人定位特点,使用惯导、里程计、二维码模块,基于Visual C++平台开发了一种泊车机器人定位系统.针对双舵轮泊车机器人构型,采用速度-几何法建立了机器人运动学模型,在此基础上,推导了惯导传感器数据的姿态变换矩阵,建立了里程计传感器运动模型,结合运动学航位推算与卡尔曼滤波方法,提出了一种多传感器组合定位方法.泊车机器人定位实验表明,应用多传感器组合定位方法的泊车机器人可以较好地实现机器人稳定工作,相比航位推算定位方法,其平…More>>
基于障碍物地平角点的移动机器人定位*北大核心CSCDCSTPCD
Authors：郭丙华李中华
《中山大学学报（自然科学版）》 Issue 5,2013
Keywords：障碍物地平角点移动机器人定位立体视觉
Abstract：提出了一种移动机器人快速定位方法。该方法在水平面假设的前提下，采用Harris Laplace算子并结合快速均值漂移和立体视觉方法，构建了一个障碍物地平角点提取算法取得特征角点，再以提取的障碍物地平角点为路标点，利用自适应粒子滤波方法融合路标点的深度和位置信息，实现了移动机器人高效快速和较为精确的定位。由于路标点（障碍物地平角点）数量大幅度减少，大大降低了定位算法计算的复杂度。实验的结果证明了上述方法是行之有效的。
基于粒子滤波器的移动机器人定位和地图创建研究进展北大核心CSCDCSTPCD
Authors：余洪山王耀南
《机器人》 2007年3期《机器人》 Issue 3,2007
Keywords：粒子滤波器蒙特卡洛定位移动机器人地图创建移动机器人定位移动机器人同步地图创建和定位
Abstract：首先,对粒子滤波器的原理和研究进展进行了综述.然后,介绍了基于粒子滤波器的移动机器人定位研究进展.其次,给出了粒子滤波器在移动机器人地图创建领域的最新成果.最后,对粒子滤波器在移动机器人研究领域的未来发展方向进行了展望.
基于捷联惯导和里程计的井下机器人定位方法研究北大核心CSTPCD
Authors：马宏伟张璞毛清华周颖
《工矿自动化》 2019年4期《工矿自动化》 Issue 4,2019
Keywords：煤矿井下机器人移动机器人定位捷联惯导里程计初始对准航位推算
Abstract：针对现有煤矿井下移动机器人定位方法存在定位难、精度低的问题,提出了一种基于捷联惯导和里程计的井下机器人定位方法.该方法利用卡尔曼滤波对捷联惯导进行初始对准,以此确定定位的初始坐标,得到初始姿态转换矩阵;利用捷联惯导独立完成机器人位置解算,同时利用里程计输出的速度信息与捷联惯导输出的实时姿态转换矩阵进行航位推算解算,再次得到机器人的位置信息;为了减少累积误差对捷联惯导的影响,使用里程计和捷联惯导构成航位推算系统,采用Sage-Husa自…More>>
移动机器人扩展卡尔曼滤波定位与传感器误差建模北大核心CSCDCSTPCD
Authors：安雷张国良张维平敬斌
《信息与控制》 2012年4期《信息与控制》 Issue 4,2012
Keywords：移动机器人定位里程计激光雷达误差建模扩展卡尔曼滤波
Abstract：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,结合里程计和激光雷达误差模型,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现了基于环境特征跟踪的移动机器人定位.实验结果验证了里程计和激光雷达误差模型的引入,在增加较短…More>>

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