基于特征融合的仿生SLAM算法研究

• 作者: 凌有铸 王均 王静
• 来源期刊: 安徽工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: RatSLAM模型 GIST SIFT 特征融合
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化与信息工程
• 页码范围: 26-33
• 页数: 8页
• 分类号: TP24
• 字数: 3451字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0977.2019.02.005

摘要

传统RatSLAM算法中局部场景的形成和匹配过程采用绝对差值和模型,没有对场景的几何处理和特征提取,其显著的缺点是对光线变化的敏感性,以及不能识别已有模板图像旋转后的图像.全局特征能够快速地完成对场景的整体判断,局部特征能够提供场景中物体的空间分布等信息,和全局特征形成互补.因此在局部场景形成阶段,分别提取局部场景图像的GIST特征和SIFT特征,串行融合后形成局部场景特征模板存储入局部场景细胞.通过局部场景细胞与位姿感知细胞的关联作用,修正机器人位姿.通过局部场景细胞进行实时模板匹配实现检测,校正经历地图.仿真实验表明,改进后的RatSLAM模型准确率和召回率分别达到91％和82％.相较于RatSLAM原始模型,改进后的RatSLAM模型提高了检测的准确率,改进了系统对光线变化的敏感性,增强了系统鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	凌有铸	安徽工程大学电气工程学院	83	529	11.0	19.0
2	王均	安徽工程大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0
3	王静	巢湖学院电子工程学院	11	10	3.0	3.0