結(jié)構(gòu)化環(huán)境下基于激光和單目視覺(jué)的SLAM.pdf_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè)，還剩65頁(yè)未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的同時(shí)定位與建圖(Simultaneous Localization andMapping，SLAM)是自主探索領(lǐng)域的核心問(wèn)題，自提出以來(lái)便受到了廣泛關(guān)注，相關(guān)研究者提出了多種解決方法。目前SLAM的研究主要面向結(jié)構(gòu)化環(huán)境。結(jié)構(gòu)化環(huán)境是移動(dòng)機(jī)器人SLAM研究與應(yīng)用的主要環(huán)境之一，而激光和視覺(jué)傳感器能夠比較容易地提取點(diǎn)或線特征作為陸標(biāo)，因此成為結(jié)構(gòu)化環(huán)境下定位與建圖采用的主要傳感器。
　　 本文針對(duì)結(jié)構(gòu)化未知環(huán)

2、境，對(duì)基于激光和單目視覺(jué)的SLAM問(wèn)題進(jìn)行研究，提出基于激光和視覺(jué)信息融合的主動(dòng)SLAM方法。主要工作如下：
　　 (1)針對(duì)二維結(jié)構(gòu)化環(huán)境，提出了基于激光角點(diǎn)特征的SLAM方法。通過(guò)應(yīng)用改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，并采用角點(diǎn)和線段混合觀測(cè)的方法，提高了基于激光角點(diǎn)特征的SLAM的準(zhǔn)確性和魯棒性。
　　 (2)針對(duì)三維結(jié)構(gòu)化環(huán)境，提出了基于豎直線特征的單目視覺(jué)SLAM方法。為了解決單目視覺(jué)SLAM中的特征深度初始化問(wèn)題，使用逆深度

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論