本文關(guān)鍵詞：一種融合激光和深度視覺傳感器的SLAM地圖創(chuàng)建方法

  更多相關(guān)文章： 貝葉斯 地圖創(chuàng)建 深度視覺 多傳感器融合 導(dǎo)航

【摘要】：針對移動機器人的不確定復(fù)雜環(huán)境,一般采用單一傳感器進行同時定位和地圖創(chuàng)建(SLAM)存在精度較低,并且易受干擾、可靠性不足等問題,提出一種基于Bayes方法的激光傳感器和RGB-D傳感器的信息融合SLAM方法。利用Bayes方法通過概率啟發(fā)式模型提取光束投影到柵格地圖單元,充分利用激光與視覺信息中的冗余信息,提取一致性特征信息,并進行特征級的信息融合;在地圖更新階段,提出一種融合激光傳感器和視覺傳感器的貝葉斯估計方法,對柵格地圖進行更新。在使用ROS(移動機器人操作系統(tǒng))的實驗平臺上的實驗表明,多傳感器信息融合可以有效提高SLAM的準(zhǔn)確度和魯棒性。
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)信息無障礙工程研發(fā)中心;
【關(guān)鍵詞】： 貝葉斯 地圖創(chuàng)建 深度視覺 多傳感器融合 導(dǎo)航
【基金】：科技部國際合作資助項目(2010DFA12160) 重慶市科技攻關(guān)資助項目(CSTC2010AA2055)
【分類號】：TP242
【正文快照】： 同時定位和地圖創(chuàng)建(simultaneous localization and map-ping,SLAM)是移動機器人在解決未知環(huán)境中的探索、偵查、導(dǎo)航等各項問題的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。機器人根據(jù)自身攜帶的傳感器獲取觀測信息創(chuàng)建環(huán)境地圖,同時根據(jù)部分已創(chuàng)建地圖估計機器人的位姿[1]。自從Smith等人提出該問題的概

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