检索结果-南通市图书馆

电子学报 2024年第7期52卷 2356-2368页

作者：蒋林李云飞雷斌汤勃刘奇郭宇飞武汉科技大学冶金装备及控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室湖北武汉430081

针对目前原始自适应蒙特卡洛定位(Adaptive Monte Carlo Localization,AMCL)在相似环境下绑架检测容易出错且重定位极易失败等问题,提出基于墙角族语义尺寸链的改进AMCL算法.融合机器人多传感器信息和Gmapping算法构建二维栅格地图,基于... 详细信息

针对目前原始自适应蒙特卡洛定位(Adaptive Monte Carlo Localization,AMCL)在相似环境下绑架检测容易出错且重定位极易失败等问题,提出基于墙角族语义尺寸链的改进AMCL算法.融合机器人多传感器信息和Gmapping算法构建二维栅格地图,基于Yolov5获取室内环境的目标检测框和类别信息,结合GrabCut算法和贝叶斯方法构建增量式语义映射地图;通过墙角的凸、凹和墙角相对于机器人的方位角对墙角进行分类,充分发掘语义映射地图中各墙角之间、墙角与室内物体之间的类别和位置关系,构建墙角族语义尺寸链和相应检索表;在定位过程中,基于墙角族语义尺寸链进行全局预定位,提出绑架检测机制进行绑架检测,在检测到绑架事件发生后,基于改进AMCL算法实现定位自恢复.最后,通过真实环境下的绑架实验验证了本文方法的有效性,实验表明,所提方法的全局定位准确率、全局定位速率、绑架检测准确率和绑架后定位准确率在相似环境下分别提升了42%、214%、88%和72%;在非相似环境下分别提升了44%、152%、12%和92%;在长走廊环境下分别提升了36%、426%、26%和68%.

关键词：绑架检测墙角族语义尺寸链贝叶斯方法全局预定位定位自恢复

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以多数语义物体为主特征的语义地图重定位研究

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哈尔滨工程大学学报 2024年

作者：蒋林明祥宇汤勃万乐向贤宝雷斌郭宇飞武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉联一合立技术有限公司智能研发部

针对自适应蒙特卡罗定位算法在相似环境和长走廊环境及环境改变后定位不准的问题，提出一种以多数语义物体为主特征的语义地图重定位算法进行全局定位。该算法首先利用构建好的二维栅格语义地图提取语义物体的主特征，然后结合相机观测... 详细信息

针对自适应蒙特卡罗定位算法在相似环境和长走廊环境及环境改变后定位不准的问题，提出一种以多数语义物体为主特征的语义地图重定位算法进行全局定位。该算法首先利用构建好的二维栅格语义地图提取语义物体的主特征，然后结合相机观测模型及主语义物体与周围次语义物体信息表实现全局预定位。通过预定位的结果改进粒子权重更新方式，最后提高自适应蒙特卡罗定位算法的实时性。结果表明：本文算法在室内相似环境及环境改变后定位速率较自适应蒙特卡罗定位算法分别提升了68.75％和52.78％，在长走廊环境及环境改变后定位速率较自适应蒙特卡罗定位算法分别提升了65.96％和53.13％，通过实验验证了本文算法在粒子收敛速率、鲁棒性、实时性都有一定的提升。

关键词：语义地图主特征相机信息表全局预定位粒子自适应蒙特卡罗定位算法定位速率

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基于具有墙角信息的语义地图改进AMCL重定位算法

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机械工程学报 2022年第24期58卷 312-323页

作者：蒋林聂文康朱建阳刘奇田体先李峻武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081

针对原始自适应蒙特卡洛定位(Adaptive monte carlo localization,AMCL)算法仅利用激光信息存在的缺陷,提出一种基于激光与视觉融合的语义地图进行全局定位,该语义地图融合基于深度学习的目标检测方法提取环境中的墙角语义;利用建立的... 详细信息

针对原始自适应蒙特卡洛定位(Adaptive monte carlo localization,AMCL)算法仅利用激光信息存在的缺陷,提出一种基于激光与视觉融合的语义地图进行全局定位,该语义地图融合基于深度学习的目标检测方法提取环境中的墙角语义;利用建立的包含墙角信息的二维语义栅格地图,结合视觉预定位方法及角点周围语义信息表来提高算法全局初始定位的效率和准确性,使得移动机器人可以在少量先验信息和运动的情况下更迅速地实现定位。提出视觉预定位的方法,改进了粒子权重更新方式,再同步结合AMCL算法与环境地图匹配进行精定位。最后通过搭建的移动机器人在不同场景下进行对比试验,验证了该方法的有效性。

关键词：墙角信息语义信息表全局预定位改进AMCL 语义地图

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