Advertisement

基于仿生学的移动机器人SLAM算法探究1

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究聚焦于运用仿生学原理创新移动机器人的SLAM（同时定位与地图构建）技术，旨在优化算法性能，提升机器人在复杂环境中的自主导航能力。 中国科学技术大学博士学位论文 题目：移动机器人仿生SLAM算法研究 作者姓名：陈孟元 学科专业：仪器科学与技术 导师姓名：竺长安教授 完成时间：未具体提及

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于仿生学的移动机器人SLAM算法探究1
    优质
    本研究聚焦于运用仿生学原理创新移动机器人的SLAM（同时定位与地图构建）技术，旨在优化算法性能，提升机器人在复杂环境中的自主导航能力。 中国科学技术大学博士学位论文 题目：移动机器人仿生SLAM算法研究 作者姓名：陈孟元 学科专业：仪器科学与技术 导师姓名：竺长安教授 完成时间：未具体提及
     
  • 关于ROS环境下移动机器人SLAM技术的研究1
    优质
    本研究聚焦于ROS环境下的移动机器人SLAM（同时定位与地图构建）技术，旨在探索和优化算法以提升机器人在未知环境中的自主导航能力。 移动机器人的同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM）是其实现完全自主导航的关键技术。
     
  • 基于FastSLAM的移动机器人算法研究
    优质
    本研究聚焦于利用FastSLAM算法优化移动机器人的定位与地图构建技术，旨在提升其在复杂环境中的自主导航能力。 移动机器人的FastSLAM算法涉及公式推导、粒子表示形式以及机器人模型的介绍。此外，该算法还包括详细的步骤描述及其实现代码。
     
  • 基于激光SLAM的移动机器人定位算法研究综述_易柯敏.pdf
    优质
    本文为易柯敏撰写的文章《基于激光SLAM的移动机器人定位算法研究综述》提供概述。文章深入探讨了利用激光SLAM技术进行移动机器人自主定位的关键算法，并对其最新研究成果进行了全面回顾与分析，旨在促进该领域的进一步发展与应用创新。 激光SLAM导航移动机器人定位算法研究综述：本段落对基于激光SLAM技术的移动机器人定位算法进行了全面的研究与总结。通过分析现有文献和技术进展，探讨了该领域内的关键问题、发展趋势及未来挑战。文章旨在为相关领域的研究人员和工程师提供有价值的参考信息，以促进激光SLAM在导航移动机器人中的应用和发展。
     
  • 关于改进ORB算法在移动机器人视觉SLAM中的应用研究
    优质
    本研究聚焦于优化ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法，旨在提升移动机器人的视觉同步定位与地图构建(SLAM)技术效能，通过增强其鲁棒性和实时性以适应复杂环境。 以移动机器人视觉导航为应用背景，在传统ORB算法于视觉SLAM中存在的特征点分布不均匀及重叠特征点多的问题基础上，提出了一种改进的ORB算法。首先，通过在每层图像的尺度空间金字塔中进行网格划分来增加空间尺度信息；其次，在检测特征点时采用改进后的FAST角点自适应阈值提取，并设置感兴趣区域；然后利用非极大值抑制方法减少低阈值特征点的输出；最后根据基于区域图像特征分布方差数值评估待检测图像中的特征点分布情况。实验结果显示，相较于传统ORB算法，改进后的ORB算法在特征点均匀性、重叠数量以及执行时间上都有显著改善。
     
  • 关于改进ORB算法在移动机器人视觉SLAM中的应用研究
    优质
    本研究聚焦于优化ORB（Oriented Brief）特征提取算法，旨在提升移动机器人视觉同步定位与地图构建(SLAM)技术的性能和效率。通过深入分析ORB算法在复杂环境下的表现，并结合机器人的实际应用场景进行针对性改进，力求实现更准确、稳定的实时定位及建图效果，推动移动机器人自主导航能力的进步。 针对传统ORB算法在视觉SLAM应用中存在的特征点分布不均匀及重叠特征点多的问题，本段落提出了一种改进的ORB算法。首先，在处理每层图像的尺度空间金字塔时增加了网格划分以增强空间尺度信息；其次，在检测特征点的过程中采用了改进版FAST角点自适应阈值提取，并设置了感兴趣区域；接着通过非极大值抑制方法减少了低阈值特征点的数量；最后，利用基于区域图像特征分布方差数值来评估待处理图中特征点的布局情况。实验结果显示，改进后的ORB算法显著改善了特征点的均匀性及减少重叠数量的同时还缩短了执行时间。
     
  • 移动机器人的视觉SLAM闭环检测及路径规划探讨1
    优质
    本文深入探讨了移动机器人在执行任务时利用视觉SLAM技术进行闭环检测与路径规划的方法，旨在提高其自主导航能力。通过分析当前算法的优势和局限性，提出了优化建议，为未来研究提供参考方向。 随着科技的快速发展，ARVR、机器人及无人驾驶汽车等领域涌现出众多高新技术产品，这些技术的发展离不开一系列复杂的技术支持。视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是其中的核心之一，它涉及到机器人的自主导航与环境理解能力。 本论文主要探讨了视觉SLAM系统中的两个关键问题：闭环检测和路径规划。闭环检测在视觉SLAM中至关重要，用于解决机器人长时间运行时定位估计的漂移问题。通过识别并校正闭环可以消除这种漂移现象，确保轨迹及地图的一致性。传统的基于特征的方法如视觉词袋模型（BoVW）虽然适用于某些场景，但在复杂环境中可能效果不佳且耗时较长。受此启发，本研究提出了一种利用卷积神经网络（CNN）直接提取图像特征的新方法。预训练的CNN模型能够提供更通用的特征表示，在实验中发现POOL5层提供的描述符能实现最佳的效果；通过计算图像间的欧氏距离构建相似性矩阵进行闭环检测。 在自主建图方面，论文提出了一种结合局部和全局快速扩展随机树（RRT）边界检测算法。这种方法可以高效地找到已知区域与未知区域的交界点，有助于机器人建立环境地图。完成地图创建后，采用有偏RRT（Bias-RRT）及动态窗口方法（DWA）相结合的方式进行路径规划，在获取全局导航路线的同时给出局部速度指令，使机器人的移动更加平稳快速。该算法通过ROS工具箱验证，并与A*和迪杰斯特拉算法进行了比较，结果显示提出的路径规划策略具有更平滑的轨迹以及更高的计算效率。 综上所述，本研究在视觉SLAM闭环检测及机器人自主导航方面取得了显著进展：引入深度学习技术提高了特征提取的速度和鲁棒性；提出了一套高效的边界检测与路径规划方法。这些研究成果不仅丰富了SLAM理论体系也为实际应用提供了强有力的技术支持。
     
  • 基于ROS的移动机器人路径规划仿真算法-pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了在ROS环境下开发的移动机器人路径规划仿真算法，旨在优化机器人的自主导航能力。通过详细的理论分析和实践验证，为机器人技术的研究与应用提供了新的视角和方法。 本段落为基于ROS的移动机器人路径规划算法仿真的本科毕业论文概述。主要内容涵盖构建仿真框架与环境、分析并实现路径规划算法原理以及利用ROS插件进行路径规划仿真实验。采用双轮差速驱动机器人为仿真模型，旨在实现小车自主导航功能。所涉及的算法包括遗传算法在Matlab中的应用模拟及ROS平台上的A*、遗传算法和DWA等方法的应用研究。