基于增量式路标表观学习的移动机器人定位
在全景图像中,机器人参考定位的路标表观受到畸变、观察视角、路标尺度变化以及环境亮度的影响,致使基于全景视觉的机器人自主定位存在着许多难点有待解决.提出增量式的路标表观学习方法,准确估计路标的表观变化,并为基于粒子滤波的机器人定位过程提供准确的观测信息.增量式路标学习过程利用增量式概率主元分析为理论工具,将不同视角的路标表观的主元特征表示成不断自主更新的特征基底,为计算观测量与路标真实表观的相似度提供了实现途径和理论依据.该学习算法能够被集成到带有重采样的贯序权值采样粒子滤波算法过程中,实现了全景视觉机器人的精确自主定位.实验结果表明:该算法的定位误差小,计算量小,执行效率高,对全景图像中的各类干扰均不敏感.
同步定位与地图构建、计算机视觉、主元分析、奇异值分解
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TP242.6(自动化技术及设备)
国家高技术研究发展计划(863计划);计划资助项目;高等学校博士学科点专项科研基金;国家国际科技合作专项基金;国家自然科学基金
2017-01-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
708-712