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摘要:
提出了一种基于室内环境深度信息的移动机器人在动态环境下的避障方法.该方法利用Kinect传感器采集移动机器人周围环境的深度信息,完成机器人避障警戒区域的设置.在确定动态障碍物进入警戒区域后,移动机器人利用障碍物位置初步确定避障方向.之后利用改进的卡尔曼滤波算法对障碍物相对机器人的移动方向进行预测以优化避障路径.实验结果表明,该方法能够克服无预测避障时可能导致的路径选择问题,有效地实现了移动机器人在动态环境下的避障.
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文献信息
篇名 基于深度图像的移动机器人动态避障算法
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 避障警戒区域 Kinect 深度信息 改进卡尔曼滤波
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 机电一体化
研究方向 页码范围 663-666,675
页数 5页 分类号 TP27
字数 4698字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗元 重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心 192 1681 17.0 31.0
2 张毅 重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心 281 2390 21.0 36.0
6 徐晓东 电子科技大学自动化学院移动计算中心 4 155 3.0 4.0
7 蒋翔 重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心 1 13 1.0 1.0
8 许新丽 重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心 2 16 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
避障警戒区域
Kinect
深度信息
改进卡尔曼滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
9
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