针对这些问题,本文研究并改进了基于点特征的RGB-D SLAM和基于多传感器融合的单目SLAM,主要工作如下: 1、为了验证改进算法性能,设计和搭建了两轮移动机器人平台。该平台采用PC、树莓派、伺服驱动器三级控制和驱动模式;配备了视觉惯导相机、编码器和激光雷达。为了减少测量误差,对视觉惯导相机进行了校准,对相机内参数和各...
针对上述问题,本文提出了面向移动端的双目视觉惯性SLAM算法,采用新型多传感器融合策略,通过将双目视觉图像和惯性测量数据进行紧耦合优化,设计了移动端回环检测算法,显著提升了系统的鲁棒性和可靠性.通过实验验证了所提方法的有效性,其在定位精度上超过了当前同类方法的最好结果,并开发了移动端的增强现实(AR)应用,以展示...
负责移动操作机器人的激光雷达SLAM算法、定位导航中多传感器(IMU、编码器、GPS等)融合算法、视觉算法、机械臂轨迹规划、位置控制、力控制算法等机器人与人工智能相关项目。医学图像可视化与配准超声医学影像处理、标定、可视化算法研究;基于超声图像的解剖结构分割算法研究。
基于多传感器融合的视觉SLAM算法研究 当机器人进入没有任何先验信息的未知环境时,机器人需要根据传感器反馈的信息实时计算自己的位置,并且绘制出环境的地图.机器人感知自身位置并且绘制地图的过程就是实时定位与地图重建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM).在移动机器人的应用中,SL... 刘仕琦 - 《苏州大学》 ...
基于RGB-D传感器室内场景三维重建关键技术研究 特征特性及光照变化的影响,不易提取特征,跟踪失效,导致室内场景三维重建出现断裂现象,本文通过对视觉传感器融合IMU(Inertial measurement unit)传感器的 SLAM 算法研究。 苑立彬 - 北京邮电大学 被引量: 0发表: 0年 ...