检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

移动机器人的同时定位和地图创建方法被引量：4: 1; 作者厉茂海洪炳镕罗荣华《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期874-876,共3页; 通过声纳传感器实时地创建和修正地图,局部地图是基于栅格的概率模型:工作环境被划分成栅格,每一个栅格赋一个值,标识栅格中有障碍物的概率.地图应用哈夫变换创建,定位通过对超声波数据应用滤波算法并结合地图创建实现.使用Pioneer2移... 展开更多; 关键词同时定位和地图创建声纳传感器基于栅格的概率模型哈夫变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

Rao-Blackwellized滤波器实现机器人同时定位和地图创建: 2; 作者魏振华厉茂海 +1 位作者胡黎明罗荣华《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期401-406,共6页; 为了实现移动机器人仅依靠单目视觉和里程计创建可靠地图,本文提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的同时定位和地图创建方法.文中建立了鲁棒的运动模型和感知模型;通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用基于KD-Tree的... 展开更多; 关键词移动机器人同时定位和地图创建 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波器尺度不变特征变换 KD-TREE 最近邻搜索; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进的粒子群优化的FastSLAM方法被引量：4: 3; 作者刘利枚蔡自兴《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期422-427,共6页; 提出了一种基于改进的粒子群优化（IPSO）的快速同时定位和地图创建（FastSLAM）方法——IPSO FastSLAM算法。该算法在粒子预估过程中引入观测信息，调整了粒子的提议分布，增强了位置预测的准确性。改进的粒子群优化采用两步优化策略... 展开更多; 关键词粒子群优化(PSO) 快速同时定位和地图创建(FastSLAM) 惯性权重遗传算法提议分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

小型无人直升机单目视觉FastSLAM研究被引量：4: 4; 作者王超磊王田苗 +2 位作者梁建宏张以成周易《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1061-1067,共7页; 针对无GPS环境下的小型无人直升机自主飞行问题,提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波(RBPF)的快速同时定位和地图创建(FastSLAM)方法,采用Fast SLAM算法实现了小型无人直升机在GPS环境下的单目视觉SLAM系统。该系统机载的单目摄像头通... 展开更多; 关键词小型无人直升机单目视觉快速同时定位和地图创建(FastSLAM) 惯性测量单元(IMU); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名移动机器人的同时定位和地图创建方法被引量：4: 1; 作者厉茂海洪炳镕罗荣华; 机构哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期874-876,共3页; 基金国家高技术研究发展计划资助项目(2002AA735041).; 文摘通过声纳传感器实时地创建和修正地图,局部地图是基于栅格的概率模型:工作环境被划分成栅格,每一个栅格赋一个值,标识栅格中有障碍物的概率.地图应用哈夫变换创建,定位通过对超声波数据应用滤波算法并结合地图创建实现.使用Pioneer2移动机器人在实际的室内环境中的实验,验证了该方法的可行性.; 关键词同时定位和地图创建声纳传感器基于栅格的概率模型哈夫变换; Keywords Collision avoidance Hough transforms Mapping Navigation Probability Sensors Sonar; 分类号 TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Rao-Blackwellized滤波器实现机器人同时定位和地图创建: 2; 作者魏振华厉茂海胡黎明罗荣华; 机构哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院海军驻北京; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期401-406,共6页; 基金国家高技术研究发展计划资助项目(2002AA735041) 哈尔滨市科学研究基金资助项目(2005AFQXJO52); 文摘为了实现移动机器人仅依靠单目视觉和里程计创建可靠地图,本文提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的同时定位和地图创建方法.文中建立了鲁棒的运动模型和感知模型;通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用基于KD-Tree的高维特征点最近邻快速搜索算法实现特征匹配;通过对匹配对的三维重建创建了密集的空间三维自然路标.实际实验表明本文方法能创建较高精度的地图.; 关键词移动机器人同时定位和地图创建 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波器尺度不变特征变换 KD-TREE 最近邻搜索; Keywords mobile robot simultaneous localization and mapping Rao-Blackwellized particle filter scale invariant feature transform KD-Tree based nearest neighbor search; 分类号 TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的粒子群优化的FastSLAM方法被引量：4: 3; 作者刘利枚蔡自兴; 机构中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所湖南商学院计算机与电子工程学院; 出处《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期422-427,共6页; 基金国家自然科学基金（90820302,60805027）和国家博士点基金（200805330005）资助项目.; 文摘提出了一种基于改进的粒子群优化（IPSO）的快速同时定位和地图创建（FastSLAM）方法——IPSO FastSLAM算法。该算法在粒子预估过程中引入观测信息，调整了粒子的提议分布，增强了位置预测的准确性。改进的粒子群优化采用两步优化策略，即首先通过种群速度自适应调整惯性权重，有效地克服了粒子退化问题，改善了算法的实时性，然后针对粒子耗尽问题，在粒子群优化算法中引入遗传算法的变异运算对其进行改进，扩大解空间的范围，从而保持了种群的多样性。仿真和实时数据实验验证了该方法正确、可行。; 关键词粒子群优化(PSO) 快速同时定位和地图创建(FastSLAM) 惯性权重遗传算法提议分布; Keywords particle swarm optimization （PSO）, fast simultaneous localization and mapping （FastSLAM）, inertia weight, genetic algorithm, proposal distribution; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小型无人直升机单目视觉FastSLAM研究被引量：4: 4; 作者王超磊王田苗梁建宏张以成周易; 机构北京航空航天大学机器人研究所; 出处《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1061-1067,共7页; 基金 863计划(2011AA040202)资助项目; 文摘针对无GPS环境下的小型无人直升机自主飞行问题,提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波(RBPF)的快速同时定位和地图创建(FastSLAM)方法,采用Fast SLAM算法实现了小型无人直升机在GPS环境下的单目视觉SLAM系统。该系统机载的单目摄像头通过尺度不变特征转换(SIFT)算法进行地标的提取和匹配,采用视觉观测和惯导数据融合的方式来对飞机的状态量进行估计同时建立地标地图,采用非延迟的反深度参数化方法来完成地标在三维空间的初始化。仿真实验验证了所用方法的稳定性和有效性。和常规GPS/INS(惯性导航系统)的实际飞行对比实验表明,该系统在姿态、速度和位置等方面均有较高的估计精度,能够在无GPS环境下为小型无人直升机提供可靠的导航信息。; 关键词小型无人直升机单目视觉快速同时定位和地图创建(FastSLAM) 惯性测量单元(IMU); Keywords small unmanned helicopter, monocular vision, fast simultaneous localization and mapping（ FastSLAM）, inertial measurement unit（IMU）; 分类号 V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	移动机器人的同时定位和地图创建方法	厉茂海洪炳镕罗荣华	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	Rao-Blackwellized滤波器实现机器人同时定位和地图创建	魏振华厉茂海胡黎明罗荣华	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进的粒子群优化的FastSLAM方法	刘利枚蔡自兴	《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心	2011	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	小型无人直升机单目视觉FastSLAM研究	王超磊王田苗梁建宏张以成周易	《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料