基于特征定位的室内环境移动机器人基于ODOMETRY,激光,_第1页
基于特征定位的室内环境移动机器人基于ODOMETRY,激光,_第2页
基于特征定位的室内环境移动机器人基于ODOMETRY,激光,_第3页
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1、基于特征定位的室内环境移动机器人基于ODOMETRY，激光，及全景视觉数据个odometry编码，两个180°激光测距仪，以及全景相机组装的机器人（Biba）。实验表明，与只用odometry或激光传感器数据形成对照，而多传感器装置有助于降低机器人定位和方向的实质误差。考虑到机器人方向估测和环境特点，我们还觉察到使用视觉数据可以提高定位精度。关键词：移动机器人，激光测距仪测量数据，全景相机，特征提取，多传感器融合。1.导言为了能在任一环境中执行任何任务，移动机器人能够回答以下三个问题："我在哪里？我要去哪？我怎么去那？"是至关重要的（Leonard and Dur

2、rant-Whyte,1992）.这三个典型的问题刺激移动机器人研究界持续了20年。在此期间研究人员集中关注的是定位的发展，地图建设以及可实时运行和已装机移动器人的导航程序。自20世纪90年代中期起嵌入式传感器，硬件，以及计算和记忆能力的巨大发展允许移动机器人大力改进其自主性和应用领域范围（从医疗，办公，以及工业到星球表面探测）。如今在文献中针对10多年以前那些难以应付的问题有许多方法。一个很好的例子就是二维同步定位与地图创建问题（SLAM），通常被描述为"鸡-蛋"问题。SLAM问题在于需要有一个准确估计机器人姿态（位置和方向）以及传感器数据融合的精确地图。形成一个可靠的环

3、境地图和减少odometry误差这两者都是相关必要的（Vazquez-Martin et al.,200n台以及使用真实数据所取得的成果。最后，在最后一节中作出了结论和提出了展望。2特征提取与匹配 特征是基本物理环境中静态的，可感知的，当地独特可辨认的物体。在此研究中，考虑到环境动态特性和匹配模型，我们强调从激光测距仪测量中提取强有力的几何特征。特征提取过程更详细的说明如下。 2.1特征提取 简而言之特征提取就是从观测空间到特征空间的转变。它是传感器和情景类型依赖问题。没有什么普通算法既不适用所有传感器类型（如：视觉、激光、声波探测器等等）也不适用复杂情景（机构化和非结构化的环境）。在此背景下

4、，分割过程在特征提取过程中充当一个本质性的规则，因为它同时决定哪些数据点是模型选择的一部分以及这些数据如何构建特征模型。 在室内环境中，线段模型由于它发生的频繁性以及提取过程的简明性被认为是最完美的特征。更具体的说，如果模型是线，即便当几何学n （2） 针对线段拟合，为了将极坐标从点到线的加权垂直误差减到最少非线性回归方程已经明确的给出。相对卡尔曼滤波，可能相关测量的更多误差事态可以被考虑到这种方法（Arras et al，2000）。图2表明了对显示在图1-a和图1-b中的同一扫描图像采用线性回归拟合方法的结果。 图2.对图1-a中同一扫描图像 采用线性回归拟合方法的结果。另一特征模型提取的用于该项工作的范围数据是线段的中点。

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