您的位置:山东大学 -> 科技期刊社 -> 《山东大学学报(工学版)》

山东大学学报(工学版)

• 论文 • 上一篇    下一篇

一种基于激光信息的移动机器人两步自定位方法

牛君, 李贻斌, 宋锐   

  1. 山东大学控制科学与工程学院 机器人研究中心,山东济南250061
  • 收稿日期:2007-03-09 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-06-24 发布日期:2007-06-24
  • 通讯作者: 牛君

A two-step self-localization method for mobile robots based on laser information

NIU Jun,LI Yi-bin,SONG Rui   

  1. Center for Robotics,School of Control Science and Engineering,Shandong University,Jinan 250061,China
  • Received:2007-03-09 Revised:1900-01-01 Online:2007-06-24 Published:2007-06-24
  • Contact: NIU Jun

摘要: 提出了一种基于激光信息的移动机器人两步自定位方法.在对扫描数据预处理之后,第一步采用序贯搜索法进行室内环境的直线提取并建立角度直方图,通过角度直方图匹配求取机器人的旋转角度.第二步对角度匹配后的激光数据进行核密度估计,以核相关为基础建立以平移向量为参数的目标函数,并采用BFGS拟牛顿法实现平移向量的求解.实验结果证明该方法能够有效的实现移动机器人的精确自定位.

关键词: 移动机器人, 自定位, 序贯搜索, 直方图匹配, 核密度相关

Abstract: A twostep selflocalization method for mobile robots is presented based on laser information. After preprocessing of the laser scan map, straight lines are extracted by a sequential searching method during the first step and the angle histogram is constructed. Then the rotation angle of the robot can be computed by angle histogram matching. During the second step, the kernel densities of the laser data after histogram matching are estimated and the object function with translation parameter is constructed based on kernel density correlation. The translation vector is solved by the BFGS quasi Newton method. Experimental results demonstrate the effectiveness of this method.

Key words: selflocalization, sequential searching, histogram matching, kernel density correlation , mobile robot

中图分类号: 

  • TP242
[1] 丁娜娜,田国会*,李国栋,张庆宾. 基于人工地标的双足机器人视觉自定位[J]. 山东大学学报(工学版), 2013, 43(4): 51-56.
[2] 严宣辉, 肖国宝*. 基于定长实数路径编码机制的移动机器人路径规划[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(1): 59-65.
[3] 田国会,张涛涛*,吴皓,薛英花,周风余. 基于分布式导航信息的大范围环境机器人导航[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(1): 24-31.
[4] 李贻斌1,李彩虹1,2,宋勇1. 基于模糊神经网络的移动机器人自适应行为设计[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(2): 28-33.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!