2024年8月28日
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路丹晖
作品数:
4
被引量:8
H指数:2
供职机构:
浙江大学
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
刘济林
浙江大学信息与电子工程学系
马丽莎
浙江大学
杨飞
浙江大学
龚小谨
浙江大学信息与电子工程学系
周文晖
杭州电子科技大学计算机学院
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路丹晖
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刘济林
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杨飞
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马丽莎
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2014
3篇
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融合视觉与惯性导航的机器人自主定位
精确的移动机器人定位是当今学术研究的重要领域,是机器人自主导航的基础。传统的基于全球定位系统等外部定位方法虽然精度高但是使用条件具有局限性。而利用机器人视觉系统能够实现精确的自主定位,适用场景广,但易受到累积误差影响,融...
路丹晖
关键词:
机器人定位
自主导航技术
惯性导航系统
视觉定位
基于机器视觉和惯导融合的移动机器人运动姿态估计方法
本发明公开了一种基于机器视觉和惯导融合的移动机器人运动姿态估计方法,其步骤为:同步采集移动机器人双目相机图像及三轴惯导数据;提取前后帧图像特征并匹配估计运动姿态;利用惯导计算俯仰角和横滚角;建立卡尔曼滤波器模型融合视觉和...
路丹晖
马丽莎
杨飞
刘济林
文献传递
视觉和IMU融合的移动机器人运动解耦估计
被引量:4
2012年
针对视觉里程计(VO)因累积误差导致运动姿态估计存在的偏差,提出实时扩展卡尔曼滤波器姿态估计模型,利用惯性测量单元(IMU)结合重力加速度方向作为垂直方向参考,对视觉里程计航向、俯仰和侧倾3个方向姿态估计进行解耦,修正姿态估计的累积误差;根据运动状态采用模糊逻辑调整滤波器参数,实现自适应的滤波估计,降低加速度噪声的影响.实验采用高精度的全站仪作为真值,并结合多种地形环境,实验结果表明:50m内跟踪的累积误差低于0.3m,有效地提高了视觉里程计的定位精度和鲁棒性.
路丹晖
周文晖
龚小谨
刘济林
关键词:
视觉里程计
惯性测量单元
扩展卡尔曼滤波
基于机器视觉和惯导融合的移动机器人运动姿态估计方法
本发明公开了一种基于机器视觉和惯导融合的移动机器人运动姿态估计方法,其步骤为:同步采集移动机器人双目相机图像及三轴惯导数据;提取前后帧图像特征并匹配估计运动姿态;利用惯导计算俯仰角和横滚角;建立卡尔曼滤波器模型融合视觉和...
路丹晖
马丽莎
杨飞
刘济林
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