基于密度聚类的线段特征提取方法

• 作者: 周立强 易圣先 杨忠炯 王臣臣
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 自主导航 SLAM 特征提取 密度聚类
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 机器人技术
• 页码范围: 88-91
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 2949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2019.06.022

摘要

SLAM(同时定位与建图)是未知环境下移动机器人实现自主导航的关建,其前提之一就是要正确提取特征.引入聚类的思想,基于密度聚类提出一种针对激光传感器的线段特征提取方法.首先通过数据预处理,滤除噪声等干扰数据;然后通过基于密度聚类的区域分割,建立每个线段特征的子集,并去除不合理的特征点;最后通过最小二乘法进行参数拟合,拟合线段特征.提出的方法对提高特征提取算法的准确性和鲁棒性有借鉴作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨忠炯		48	268	8.0	15.0
2	周立强		37	158	7.0	11.0
3	易圣先		3	0	0.0	0.0
4	王臣臣		2	0	0.0	0.0