【摘要】：針對仿生導(dǎo)航中鼠類同步定位與構(gòu)圖(RatSLAM)算法對連續(xù)經(jīng)歷場景出現(xiàn)漏匹配和錯誤匹配的問題,提出一種閾值動態(tài)調(diào)整的仿生同步自主定位與構(gòu)圖(DT-RatSLAM)方法。該方法在局部視圖細(xì)胞生成階段,引入閾值增強(qiáng)項和閾值衰減項,將前幾幀圖像的識別結(jié)果作為激勵,實時動態(tài)地調(diào)整當(dāng)前幀圖像的模板識別閾值,并根據(jù)閾值判斷是否生成新的局部視圖細(xì)胞,然后綜合連續(xù)場景的模板識別結(jié)果,對經(jīng)驗圖進(jìn)行閉環(huán)修正。仿真實驗結(jié)果表明,與固定閾值條件下的RatSLAM算法相比,基于閾值動態(tài)調(diào)整的DT-RatSLAM方法在模板識別方面不僅能夠保證不出現(xiàn)錯誤的匹配,而且正確識別率達(dá)到了99.6%,促使運行體能夠?qū)ι傻慕?jīng)驗圖及時進(jìn)行修正,提高了經(jīng)驗圖的準(zhǔn)確性,在算法運行時間方面比最優(yōu)固定閾值的RatSLAM算法平均減少了13.5%。
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61273048,61473308,61603409)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2538688