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SLAM
- 本文研究了基于多传感器组合导航方法的SLAM,由于移动机器人无法通过单个传 感器得到可靠的信息,采用多传感器组合导航的方法可以很好的解决这个问题。本文用单个 CCD摄像头和里程计组合进行SLAM研究,并得到更准确的机器人位姿信息。首先用SIFT 算法对不同图像进行特征提取和匹配,得到本质矩阵,对它进行分解,可得到机器人的旋转 矩阵和平移向量(和实际相差一个比例因子)。然后,将它与里程计信息结合,得到机器人的 位姿。在此基础上,可以得到特征点在当前摄像机坐标系中的三维坐标,即创
optical-flow-navigation
- 针对小型无人机在无卫星导航信号条件下的导航问题, 结合光流及地标定位设计了使用摄像头、惯性测量器件、超声测距仪等传感器融合的无人机室内导航方法. 文章使用补偿角速率的光流微分法计算帧间像素点小位移, 并用前后误差算法提取精度较高的点, 避免像素点跟踪错误, 提高了光流测速的精度 对得到的光流场用均值漂移算法进行寻优, 得到光流场直方图峰值, 以此计算光流速度. 本文提出了无累积误差的连续地标定位算法, 实时测量无人机位置. 通过多速率卡尔曼滤波器对观测周期不一致的位置、速度信息进行最优估计. 在