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题名环境语义信息辅助的室内停车场车辆定位方法
被引量：1
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作者
周宝定
杨程景
顾祉宁
刘旭
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机构
深圳大学城市智慧交通与安全运维研究院
深圳大学土木与交通工程学院
深圳大学广东省城市空间信息工程重点实验室
深圳大学建筑与城市规划学院
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第6期6-11,75,共7页
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基金
国家自然科学基金(42171427)
广东省基础与应用基础研究基金(2019A1515011910)
深圳市孔雀团队项目(KQTD 20180412181337494)。
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文摘
针对室内停车场环境下GNSS信号受限,无法进行车辆定位的问题,本文提出了一种环境语义信息辅助的室内停车场定位方法。该方法基于智能手机,首先在使用机器学习识别室内停车场中环境语义信息(减速带、转弯)的基础上,建立了室内停车场路网的拓扑结构,然后利用粒子滤波算法对传统车辆航位推算定位数据进行了融合。试验结果表明,该方法有效消除了车辆航位推算的累积误差,平均定位精度达3 m以内,并通过语义信息匹配减少了传统粒子滤波方法的运算时间。
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关键词
车辆定位
智能手机
航位推算
环境语义信息
粒子滤波
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Keywords
vehicle positioning
smartphone
dead reckoning
environmental semantic information
particle filter
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分类号
U491.7
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
P228.4
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名基于环境语义信息的移动机器人重定位增强
被引量：6
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作者
向超
蒋林
雷斌
朱建阳
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机构
武汉科技大学机器人与智能系统研究院
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
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出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2020年第3期224-229,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61305110)
湖北省自然科学基金资助项目(2018CFB626)
武汉市应用基础前沿项目(2019010701011404).
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文摘
为了提升移动机器人在室内环境下的全局重定位效率与准确性,提出一种基于环境语义信息的重定位增强方法。首先按照房间结构将室内环境分为若干子区域,并获取各子区域内常见物体信息,建立子区域物体类别表。在机器人被绑架后,通过深度学习检测识别方法与区域匹配来完成机器人粗定位,以此作为粒子滤波器的先验知识,然后通过粒子滤波算法的观测更新和迭代收敛完成机器人精定位。实验结果表明,本文方法有效提高了机器人被绑架后重定位的准确度与粒子收敛速度。
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关键词
移动机器人
重定位
全局定位
环境语义信息
粒子滤波
深度学习
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Keywords
mobile robot
relocalization
global localization
environmental semantic information
particle filter
deep learning
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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