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基于EKF的SLAM算法在应用中已取得了很大的成功,但其估计算法的一致性问题却没有得到很好的解决.为了分析导致SLAM算法不一致的原因,结合自主移动机器人的仿真模型及一致性估计的一般判据,对该算法一致性成立的条件,及导致不一致的原因进行了全面的理论分析和仿真研究.理论分析指出导致EKF-SLAM算法不一致的原因在于EKF非线性算法引起的误差积累.仿真研究表明出现不一致的本质原因在于移动机器人姿态角的误差和不确定性.当姿态角的误差超过一定限度,就会导致EKF-SLAM算法不一致.研究结果表明,提高EKF-SLAM算法一致性的关键在于降低对姿态角估计的不确定性. 相似文献
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提出一种高效的基于全景视觉的室内移动机器人地图构建和定位方法. 该方法充分利用全景视觉系统视野广阔、获取环境信息完整的特点, 根据全景图像生成环境描述子; 利用上述环境描述子描述环境, 创建拓扑地图, 将地图表示为环境描述子的集合. 在此基础上, 提出一种基于贝叶斯理论的定位方法, 根据当前全景摄像头的观测值, 利用已生成的地图完成状态跟踪, 全局定位和“绑架”定位. 最后通过实验验证了该方法的有效性, 并给出了计算成本分析. 相似文献
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一种基于特征地图的移动机器人SLAM方案 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一种结构化环境中基于特征地图的地图创建方案;采用激光测距仪进行特征地图创建,利用"聚合-分害虫-聚合"的方法来提取线段表示环境信息实现局部地图创建;为了实现移动机器人的同时定位与地图创建,采用扩展卡尔曼滤波方法对机器人的位姿与地图信息进行预测及更新,结合状态估计和数据关联理论,实验显示x的校正量保持在±0.9cm之内;y的校正量保持在±2.5cm之内;θ的校正量在±1.2之内,实现了基于扩展卡尔曼滤波器的SLAM. 相似文献
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随着SLAM技术的不断发展,计算效率已经成为制约SLAM发展的主要因素.所提出的算法从稀疏化的角度对扩展信息滤波SLAM算法进行改进.根据信息矩阵几乎稀疏的特点,该算法在合理稀疏化信息矩阵的同时利用环闭合检测技术,不仅大大提高了算法的计算效率,而且所得到的估计结果也很精确.通过仿真对信息矩阵稀疏化、算法效率、重定位以及误差和协方差四个关键问题进行了分析.分别就室内具有摄像头的两轮机器人和室外具有激光雷达的四轮机器人的情况进行了实验讨论.仿真与实验结果表明了所提算法的有效性. 相似文献
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基于点特征的视觉SLAM算法由于在弱纹理环境中提取特征不足,不能产生可靠的相机运动估计。边缘特征相比于点特征具有更丰富的环境信息,然而,直接引入边缘特征,会影响系统的实时性。因此本文提出一种基于点边缘特征自适应融合的视觉SLAM定位算法。在前端,提出一种基于网格法评估点特征质量的方法,用于判断外部环境的纹理情况。在后端,自适应外部环境构建不同的视觉约束项以优化相机位姿。此外,引入距离变换算法,构建边缘特征的距离误差函数,提高迭代优化的速度。本文用最流行的公开数据集对提出的视觉SLAM算法进行评估,并与最先进的算法进行比较。实验结果表明,在弱纹理环境下,本文算法比最先进的ORBSLAM算法的平均定位精度提高了22.3%,在丰富纹理场景也取得了更优的定位精度。 相似文献
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自主移动机器人通过自身携带的传感器来感知周围环境是实现其智能导航的前提。由于视觉传感器只能检测路标的方位角,不能提供距离信息,当利用视觉传感器完成机器人的同步定位及地图创建(SLAM)时,由于路标距离信息的缺失,会带来新路标的初始化及旧路标关联等难题。为识别新路标方位,采用滞后的三角型测量法来估计新路标的距离,从而解决了新路标初始化及旧路标关联等问题,并最终建立了一套适用于视觉传感器的SLAM算法及在Matlab上建立的仿真模型。仿真实验结果表明,算法满足概率估计的一致性和收敛性条件,是一种有效的仅检测路标方位角的同步定位及地图创建算法,证明方法的有效性。 相似文献
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标准FastSLAM算法存在着粒子集退化和线性化误差累积的缺陷。针对上述问题,提出了基于平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)的FastSLAM算法。SR-UKF选取一组能够代表状态向量统计特性的代表点带入非线性函数处理后重新构建出新的统计特性;使用SR-UFK取代EKF来估计每个粒子的后验位姿提议分布,可以提高粒子采样精度,减缓粒子集的退化;同时SR-UKF可以确保协方差矩阵的非负定,保证了SLAM算法的稳定性。仿真实验结果表明,基于SR-UKF的FastSLAM算法在估计精度和鲁棒性两方面均优于FastSLAM 2.0算法。 相似文献
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基于组合EKF的自主水下航行器SLAM 总被引:2,自引:0,他引:2
针对标准扩展卡尔曼滤波(EKF)在噪声统计特性不准确、系统模型与实际模型无法完全匹配情况下滤波精度严重下降的问题,提出了一种基于Sage-Husa自适应EKF和强跟踪EKF组合的SLAM(同步定位与地图构建)算法.首先建立了AUV(自主水下航行器)的动力学模型、特征模型以及传感器的测量模型,然后通过Hough变换进行特征提取,最终采用组合EKF实现了自主水下航行器的同步定位与地图构建.海试数据仿真试验表明本文所提方法降低了噪声统计特性时变以及模型不精确对系统的影响,提高了SLAM系统的精确性和鲁棒性. 相似文献
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本文提出了一种基于梯度直方图的全景图像匹配算法, 并将该算法与蒙特卡罗定位方法相结合, 构建了一种基于全景视觉的移动机器人定位方法. 在分析所提出的匹配算法特点的基础上建立了系统的观测模型, 推导出粒子滤波中重要权重系数的计算方法. 该方法能够抵抗环境中相似场景对于定位结果的干扰, 同时能够使机器人从“绑架”中快速恢复. 实验结果证明该方法正确、有效. 相似文献
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Localisation and mapping with an omnidirectional camera becomes more difficult as the landmark appearances change dramatically in the omnidirectional image. With conventional techniques, it is difficult to match the features of the landmark with the template. We present a novel robot simultaneous localisation and mapping (SLAM) algorithm with an omnidirectional camera, which uses incremental landmark appearance learning to provide posterior probability distribution for estimating the robot pose under a particle filtering framework. The major contribution of our work is to represent the posterior estimation of the robot pose by incremental probabilistic principal component analysis, which can be naturally incorporated into the particle filtering algorithm for robot SLAM. Moreover, the innovative method of this article allows the adoption of the severe distorted landmark appearances viewed with omnidirectional camera for robot SLAM. The experimental results demonstrate that the localisation error is less than 1 cm in an indoor environment using five landmarks, and the location of the landmark appearances can be estimated within 5 pixels deviation from the ground truth in the omnidirectional image at a fairly fast speed. 相似文献
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基于量测噪声和观测次数的EKF-SLAM一致性分析 总被引:1,自引:1,他引:1
Inconsistency is a fundamental problem in simultaneous localization and mapping (SLAM). Previous works from predecessors have studied the inconsistent problem of extended Kalman filter (EKF) SLAM algorithm focusing on the linearization errors. In this paper, we studied the inconsistency issue of EKF SLAM in theory based on measurement noise and observation time. In a simplified situation, we deduced some useful theorems of estimated covariance matrix. Then, we made use of them to investigate the inconsistency issue. We showed that the measurement noise and the observation times can drive the EKF SLAM out of consistency. Moreover, we demonstrated the explicit effects of measurement noise and observation times on inconsistency of the EKF SLAM. Our simulation experiments verified the results. 相似文献