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摘要:
低成本传感器、高精度定位是机器人同步定位与地图构建的热点研究问题。采用单视觉传感器来获取多个图像视觉信息,通过因式分解求解多幅图像的空间关系;利用多视角几何理论获得环境深度信息。机器人的同步定位与地图构建是通过对观测模型进行一阶泰勒近似,以及Rao-Blackwellised粒子滤波迭代进行的。在MT-R移动机器人研究平台进行实验,实验结果表明所提出的方法在定位精度指标优于经典的EKF-SLAM方法,并且只需要单个摄像头。
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Rao-Blackwellised粒子滤波及在重力梯度导航中应用
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文献信息
篇名 多视角几何Rao-Blackwellised SLAM算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 多视角几何 单目视觉 Rao-Blackwellised粒子滤波 SLAM算法
年,卷(期) 2015,(7) 所属期刊栏目 理论研究、研发设计
研究方向 页码范围 35-39,60
页数 6页 分类号 TP24
字数 4190字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1304-0079
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 弋英民 西安理工大学自动化与信息工程学院 24 189 7.0 13.0
2 黄莹 西安理工大学自动化与信息工程学院 6 8 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
多视角几何
单目视觉
Rao-Blackwellised粒子滤波
SLAM算法
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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