【摘 要】
：
This paper presents a novel navigation method designed to support a real-time,efficient,accurate indoor localization for mobile robot system.It is applicable for inertial measurement units (IMU) consi
【机 构】
：
School of Information Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, Hu
论文部分内容阅读
This paper presents a novel navigation method designed to support a real-time,efficient,accurate indoor localization for mobile robot system.It is applicable for inertial measurement units (IMU) consisting of gyroscopes,accelerometers,and magnetic,besides stereo vision (SV).The current indoor mobile robot localization technology adopts traditional active sensing devices such as laser,ultrasonic method which belongs to signal of localization and navigation method while is low efficiency,the structure is complex,anti-interference ability is poor.Through dual kalman filter (DKF) algorithm,the accumulated error of gyroscope can be reduced.while combining with stereo vision mobile robot binocular stereo vision orientation of inertial location can be realized under the DKF mechanism.Dual DKF mechanism is introduced.First,high precision posture information of mobile robot can be obtained by using fusing kalman filter algorithm of accelerometer,gyroscope and magnetometer data.Secondly,inertial measurement precision can be optimized by using kalman filtering algorithm combined with machine vision localization algorithm.Results indicate the method achieves levels of accuracy location that of the IMU/SV fusion algorithm;< 0.0066 static RMS error,< 0.0056 dynamic RMS error.Mobile robot using DKF algorithm of inertial navigation and stereo vision indoor localization is feasible.
其他文献
针对代价评估粒子滤波在复杂系统故障诊断中存在的样本贫乏和对强噪声影响的跟踪性能差的问题,提出了一种改进的代价评估粒子滤波算法.通过对可信度低的粒子进行优化来代替重采样过程,改善基于风险和代价进行样本更新而导致的样本贫乏问题.根据当前观测值和先验状态之间的相关性,自适应调整状态转移密度方差,若相关性大,则状态转移密度方差主要取决于前一时刻的方差;反之,主要由当前时刻的状态确定,增强了算法对时变噪声的
针对倒角类冲压零件形状奇异、轮廓不规则,图像本身实物边缘与背景像素是逐渐过渡的存在模糊性,缺陷特征弱小等难题,提出了模糊集合的轮廓提取算法和缺陷匹配识别方法,检测并标记缺陷位置.首先,采用模糊集合强化边缘信息,在不需确定阈值的情况下,准确有效地提取冲压零件轮廓.其次,利用轮廓的点、线特征,通过HOUGH变换对冲压零件定位.然后,以冲压件模板图像位姿特征为期望值,实时校正待检测冲压件图像,实现图像对
被动跟踪中,目标估计精度常受大初始误差的限制,在此情况下发展一种估计精度高,跟踪速度快,鲁棒性好的滤波器具有重要意义.基于统计线性化理论优化了传统迭代滤波器和虚拟噪声估值器,并在此基础上提出了一种带有噪声智能统计功能的改进型分块差分滤波器,较好完成了噪声统计特性未知情况下的非线性估计任务.典型跟踪算例验证了文章设计的滤波器的有效性.
往返取物递送的移动机械臂在入位定点抓取物体时,自身重复定位不确定性将影响抓取准确性.为此本文提出一种克服位置不确定性的移动机械臂物体抓取新方法.采用车载激光传感器和眼在手外的RGB-D传感器数据相结合,标定移动机械臂的手眼关系并同时利用ICP算法补偿移动底盘位置偏差.选取顶抓策略来简化末端手爪抓取位姿描述,并相应地采用点云预处理、作业平面滤除、物体分割检测、抓取姿态特征提取、运动规划等过程,实现了
本文提出了一种基于改进直方图法的飞行机器人电塔巡检视频的关键帧提取方法.首先,实现了样本的半自动提取和自动提取两种方案,以适应实际需求进行样本选择;其次,针对传统直方图法无法判定巡检目标是否完整、位置是否相近的缺点,本文采用基于改进颜色直方图的方法对候选关键帧进行分区及等级划分,以便于计算巡检目标的局部特征向量;再次,对特征向量进行余弦值计算以得到候选帧与样本的相似度,选取相似度最高的候选关键帧作
针对复杂环境下移动平台如何实时精确的自主定位问题,本文选取了基于特殊图像的人工路标,将双目视觉与人工路标结合,通过逆定位方法,根据路标位置获得搭载双目视觉平台在全局坐标系中的位置.首先使用OTSU算法和角点检测实现路标的检测与识别,并取路标中的三个点作为目标点;然后利用双目视觉算法求取这三个点相对于摄像机的三维坐标;最后根据三边测量定位法确定摄像机在全局坐标系中的位置,继而实现移动平台的定位.实验
近年,人体身材分析在虚拟试衣、定制服饰和VR游戏等领域的研究得到了广泛关注,然而,目前主流方法多采用三维人体测量仪进行身材测量,获取数据的设备成本过高.为此,本文提出了一种基于普通图像的人体身材分析方法,大大降低了测量成本.研究采用局部的人脸几何关系与身材HOG特征进行特征提取,并使用SVM分类器对特征进行分析归类.最后,经实验验证得到该算法的平均识别率为92.24％.
针对柔性电子技术对可拉伸电极的需求,以纬平针织莫代尔为基底,单壁碳纳米管为导电填料,借助染色工艺,采用高温浸渍-干燥、硝酸和酒精固色处理,制备单壁碳纳米管/莫代尔柔性可拉伸织物电极.通过测量电极导电性在制作过程的提升、电极方阻与横纵向应变和重复拉伸关系以及固色处理对水洗过程方阻影响,结果表明该织物电极具有良好的导电性、横向60％纵向25％拉伸方阻稳定性和良好的耐水洗特性.同时该方法制备过程简单、成
针对软件机器人自主自动管理投资数据和策略的问题,受人体免疫系统的智能免疫调节与免疫防御启发,从量化投资软件机器人与生物免疫调控、计算之间的关系入手分析,探究量化投资的数学模型和智能决策模型.归纳免疫计算等从自然机制启发而计算的新方法,为量化投资免疫机器人研究构建新的自然计算机制和架构.量化投资免疫机器人研究是一种新问题,拟用从自然计算的框架出发,构建适用于智能机器人量化投资与免疫计算的免疫数学形式
Magnetic orientation systems have widely been used by measuring earth magnetic field,which provides a pervasive source of directional information.However,to obtain the high precision,we must not only