【摘 要】
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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Ho
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划资助项目(2001AA422270).
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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.
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