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基于局部特征预测的栅格地图创建

为解决利用声纳传感器进行地图创建时容易出现检测不到障碍物或产生虚假障碍物的问题,提出了一种利用局部几何特征提高地图精确度和可靠性的方法.利用连续几次可靠的声  (本文共3页) 阅读全文>>

《导航与控制》2017年02期
导航与控制

基于分层栅格地图的移动机器人路径规划

针对传统A-Star算法与模糊控制算法单独应用于移动机器人路径规划时各自的局限性,提出一种基于分层栅格地图并将两种算法融合的移动机器人路径规划新方法。融合后的新算法先利用A-...  (本文共7页) 阅读全文>>

《现代商贸工业》2016年23期
现代商贸工业

多粒度栅格地图的创建与拓扑地图的自动生成——基于激光雷达环境

环境建模是无人驾驶汽车的关键技术之一,而栅格几何地图则是无人驾驶汽车进行环境建模、环境感知与自主导航的基础。为此,提出的多粒度多属性栅格地图不仅能表达具有不同粒度大小的数据级、特征级与决策级栅格地图,而且可以较全面地描述护栏、城市道路边缘、树干与电...  (本文共2页) 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

基于点线特征的双目视觉同时定位与地图构建算法研究

作为人工智能新兴产业之一,智能机器人的技术研究和创新应用备受重视。一个智能机器人应当具备感知和理解复杂动态场景的能力,以及面对复杂环境时自主运动的能力。同时定位与地图构建算法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是实现机器人自主移动的关键技术。SLAM技术可以估计机器人的运动,同时建立未知环境模型。SLAM技术目前还应用于其它多个领域,如:增强现实、无人驾驶、无人机。如果SLAM系统的输入信息只有来自相机的视觉信息,那么这种SLAM方案为视觉SLAM。在一些人造场景中,纹理缺失和光照变化等情况的出现会影响视觉SLAM系统的稳定性。此外,SLAM算法应具备认知、理解环境中高层次信息的能力,并提高地图的再利用性。栅格地图是广泛应用于机器人导航的地图类型。对栅格地图的自由区域进行分割,可以获取语义信息,并用于机器人全局定位。为了加强视觉SLAM系统对特殊场景的处理能力和提取栅格地图中的...  (本文共92页) 本文目录 | 阅读全文>>

《控制理论与应用》2018年03期
控制理论与应用

栅格地图中多机器人协作搜索目标

目标搜索是多机器人领域的一个挑战.本文针对栅格地图中多机器人目标搜索算法进行研究.首先,利用Dempster-Shafer证据理论将声纳传感器获取的环境信息进行融合,构建搜索环境的栅格地图.然后,基于栅格地图建立生物启发神经...  (本文共10页) 阅读全文>>

《控制工程》2016年10期
控制工程

针对复杂环境的模块化栅格地图构建算法

针对煤矿灾害救灾与信息探测机器人的自主导航问题,提出了一种用模块化的局部栅格地图表示复杂三维环境的地图构建算法。该算法使用TOF相机对三维环境信息进行获取,形成三维点云坐标矩阵。通过对坐标阵中...  (本文共7页) 阅读全文>>