基于信息融合的同时定位与地图创建研究

被引：17

作者：

罗荣华

洪炳镕

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

来源：

哈尔滨工业大学学报 | 2004年 / 05期

关键词：

机器人定位; 地图创建; 信息融合; 移动机器人;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242.6 [智能机器人];

学科分类号：

081104 ;

摘要：

针对在复杂环境中,由于传感数据的高度不确定性,采用声纳传感器进行移动机器人同时定位与地图创建的可靠性很低问题.对基于声纳信息与视觉信息相融合的SLAM进行了研究.利用Hough变换对声纳信息与视觉信息进行处理从中提取直线和点特征,并进行特征级的信息融合,从而充分利用声纳与视觉信息中的冗余信息.在移动机器人上的实验表明,多传器信息融合可以有效提高SLAM的准确度和鲁棒性.

引用

页码：566 / 569

页数：4

共 8 条

[1] Simultaneous Localization and map- building using active vision. DASVISON J D,MURRAY W D. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 2002
[2] RobustMappingandLocalizationinIndoorEnvironmentsusingSonarData. TARDOSJD,NEIRAJ. http://www.cps.unizar.es/-jdtardos/publications.html .
[3] Estimating uncertain spatial relationships in robotics. SMITH R,SELF M,CHESSEMAN P. Uncertainty in Artificial Intelligence . 1988
[4] A solution to the simultaneous localization and map building(SLAM) problem. DISSANAYAKE GAMINI M W M,NEWMAN PAUL. IEEE Transactions on Robotics and Automation . 2001
[5] Optimization of the simultaneous localization and map building algorithm for real time implementation. GUIVANT J,NEBOT E. IEEE Transactions on Robotics and Automation . 2001
[6] The SPmap: A probabilistic framework for simultaneous localization and map building. CASTELLANOS J A,MONTIEL J M M,NEIRA J,et al. IEEE Transactions on Robotics . 1999
[7] Triangulation based fusion of sonar data with application in robot pose tracking. WIJK O,CHRISTENSEN H I. IEEE Transactions on Robotics . 2001
[8] Multisensor fusion for simultaneous localization and mapping. CASTELLANOS J A,NEIRA J,TARDOS J D. IEEE Transactions on Robotics . 2001

← 1 →