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摘要:
针对室内环境下移动机器人的定位问题,依靠视觉里程计进行的RatSLAM模型,通过局部场景模板匹配实现重定位来减少视觉里程计产生的累计误差.在静态环境下具有不错的鲁棒性,但在动态的环境中,如移动障碍物的出现,视觉里程计会提供错误的信息导致航迹出现较大的偏差,局部模板匹配由于环境的变化也会有错误匹配,导致移动机器人的定位精度不高,构图不准确.提出将RSSI定位与RatSLAM算法融合,通过信号定位提供的粗略定位点,确定精准区域的范围,用来修正位姿细胞和剔除错误模板以及达到对经历图的修正,实现了对原有RatSLAM算法的改进.
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文献信息
篇名 基于RSSI的仿生SLAM算法研究
来源期刊 陕西理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 信号网络 位置指纹 模板匹配 SLAM
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 27-33
页数 7页 分类号 TP242.6
字数 4105字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2944.2020.01.006
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 凌有铸 安徽工程大学电气工程学院 83 529 11.0 19.0
3 陈孟元 安徽工程大学电气工程学院 87 626 12.0 21.0
5 张志根 安徽工程大学电气工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
信号网络
位置指纹
模板匹配
SLAM
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
陕西理工大学学报(自然科学版)
双月刊
2096-3998
61-1510/N
大16开
陕西省汉中市东一环路
1985
chi
出版文献量(篇)
2178
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1
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8152
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