基于ROS的室内机器人导航技术研究

• 作者: 刘海平 战强
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 机器人 导航 支持向量机 卡尔曼滤波器 增长型神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 电气与自动化
• 页码范围: 158-161
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 3712字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2018.06.041

摘要

传统的室内机器人导航系统都是依靠开发者单独设计的控制系统及软件框架,在功能模块上不同产品之间的通用性极其不好.针对此问题,基于机器人操作系统提出了一种室内机器人导航方法,采用支持向量机实现摄像头定标和坐标转换,并运用卡尔曼滤波器进行定位导航.为了实现对多目标的检测和跟踪,提出优化增长型神经网络,使之聚类速度得到提升.最后,在Rovio机器人平台上实现导航算法.实验所得数据和结果,论证研究方法的有效性和算法的优化思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	战强	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	41	435	11.0	20.0
2	刘海平	北京航空航天大学中法工程师学院	2	6	1.0	2.0