多传感器融合实现机器人精确定位

摘要：

提出采用超声波距离扫描传感器和视觉传感器数据融合技术实现室内环境复杂特征角和半平面的提取,以便更精确地重构环境特征.利用与坐标无关的对称扰动模型建立超声波扫描的环境特征模型、改进的扩展卡尔曼滤波估计求解.以马氏距离作为特征融合判定的依据,并且在传感器校准时,采用基于局部强度和消逝线的摄像机自动校准方法,提高了水平边界点的校准精度,从而使得角的精确度得到大幅改善,较为精确的二维多边形环境地图得以重建,为最终实现机器人的准确定位奠定了基础.

关键词：数据融合、对称扰动模型、摄像机自动校准、多边形环境地图、机器人定位

所属期刊栏目：28

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60475036;高等学校博士学科点专项科研项目20040145012

在线出版日期：2007-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：161-164