基于Skinner-Ransac的移动机器人单目视觉SLAM
针对移动机器人单目视觉同时定位与地图创建(simultaneous location and mapping,SLAM)数据关联问题,提出一种Ransac抽样算法.该算法(Skinner-Ransac)基于Skinner操作条件反射原理,结合扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)运动模型获得的先验信息,对图像匹配点抽样集合中的每个匹配点对赋予权值,并根据判断函数对其权值进行更新.最后,针对数据关联的效率要求提出新的迭代终止条件,以公开图像数据集作为图像采集样本.实验结果表明:Skinner-Ransac算法高效可靠,SLAM的位姿估计结果可以达到移动机器人自主导航的需求.
Skinner-Ransac算法、移动机器人、单目视觉同时定位与地图创建、数据关联
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TP242.6(自动化技术及设备)
国家“973”计划资助项目2012CB720000;国家自然科学基金资助项目61375086;北京市教育委员会科技计划重点项目KZ201210005001
2016-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
1281-1285
