作者单位
摘要
大连理工大学机械工程学院微系统研究中心, 辽宁 大连 116000
面对长距离复杂场景下的自主移动机器人导航问题, 仿生鼠脑的RatSLAM相较传统SLAM更加高效。但完全依赖视觉信息, 导致其精度不高、可靠性不足。通过引入天空偏振光定向, 高效地提供精准的绝对航向角, 可以弥补RatSLAM的不足。设计并搭建了一种偏振光仿鼠脑导航系统及导航实验平台, 经过室外道路实验验证了系统的性能, 并与RatSLAM进行了比较。实验结果表明,偏振光仿鼠脑导航系统和RatSLAM的平均位置误差分别为3.65 m和26.29 m, 平均角度误差分别为0.36°和2.39°。该系统减少了累积误差, 实现了高效、强鲁棒性、轻量化的自主导航。
实时定位与地图构建 仿生导航 偏振光传感器 自主移动机器人 simultaneous localization and mapping bionic navigation polarization sensor RatSLAM RatSLAM autonomous mobile robot 
电光与控制
2023, 30(3): 96
作者单位
摘要
1 湖北工业大学,武汉 430000
2 湖北省农机装备智能化工程技术研究中心, 武汉 430000
同步定位与建图(SLAM)技术是自主移动机器人的主要技术支撑, 成为当今的研究热点。介绍了SLAM 技术的发展历程及主要传感器, 梳理了基于视觉、激光雷达以及多传感器融合的SLAM技术, 并对常见的SLAM算法进行归纳总结, 对比分析各实现方案的优缺点。最后探讨了SLAM的技术难题和发展趋势。
同步定位与建图 激光雷达 视觉相机 多传感器融合 自主移动机器人 SLAM lidar vision camera multi-sensor fusion autonomous mobile robot 
电光与控制
2023, 30(3): 78
作者单位
摘要
1 南开大学 机器人与信息自动化研究所,天津 300071
2 天津财经大学 信息科学与技术系,天津 300222
针对自主移动机器人局部地图构建问题,分析了几种应用较广的测距传感器的优缺点和地图构建中使用的激光传感器的数学模型及其非线性问题。在给出局部地图构建的一般模型的基础上本文提出了一种机器人局部地图构建的一种新方法,该方法针对传感器数据的不确定问题采用加权最小二乘方法对机器人在导航过程中的局部地图进行构建,具有实现容易、精度较高等特点。仿真和实验结果表明该方法在移动机器人使用激光测距传感器进行环境建模和地图构建过程中可以有效的减小直线拟合误差,进而达到有效建图的目的。
自主移动机器人 激光传感器 加权最小二乘法 地图构建 autonomous mobile robot laser range finder weighted least means square map building 
光电工程
2008, 35(8): 83

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