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摘要:
在移动机器人三维视觉SLAM中,针对点云配准过程存在的匹配误差较大、效率低下的问题,提出一种分层式点云配准策略。利用RANSAC算法对可能存在的误匹配点进行剔除完成初始配准,对所得内点进行最小二乘算法下机器人相邻位姿的估计,并采用改进的ICP算法完成精确配准,最后采用g20优化方法对移动机器人位姿进行优化。针对点云拼接结果中存在重复点过多以及空洞的问题,引入基于体积空间融合的匹配算法对空洞进行填补。实验验证了本文所提方法能够准确重构出环境三维模型和精确估计出移动机器人的运动轨迹,并有效去除拼接结果中的重复点,填补了空洞。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 室内环境下移动机器人三维视觉 SLAM
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 移动机器人 Kinect相机 同时定位与地图构建 点云配准 轨迹跟踪 机器人导航 鲁棒性
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 615-619
页数 5页 分类号 TP24
字数 3345字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4785.201504003
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 重庆邮电大学光电工程学院 192 1681 17.0 31.0
2 张毅 重庆邮电大学自动化学院 281 2390 21.0 36.0
3 陈起 重庆邮电大学自动化学院 2 27 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
移动机器人
Kinect相机
同时定位与地图构建
点云配准
轨迹跟踪
机器人导航
鲁棒性
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
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
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11
总被引数(次)
12401
论文1v1指导