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基于Skinner-Ransac的移动机器人单目视觉SLAM
  • ISSN号：0254-0037
  • 期刊名称：《北京工业大学学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP242.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构：[1]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124, [2]河北经贸大学信息技术学院,石家庄050000
  • 相关基金：国家“973冶计划资助项目（2012CB720000）; 国家自然科学基金资助项目（61375086）; 北京市教育委员会科技计划重点项目（KZ201210005001）
作者： 阮晓钢[1], 王丹阳[1], 魏若岩[1,2], 李笑漪[1]
关键词： Skinner-Ransac算法, 移动机器人, 单目视觉同时定位与地图创建, 数据关联
中文摘要：

针对移动机器人单目视觉同时定位与地图创建（simultaneous location and mapping,SLAM）数据关联问题,提出一种Ransac抽样算法.该算法（Skinner-Ransac）基于Skinner操作条件反射原理,结合扩展卡尔曼滤波（extend-ed Kalman filter,EKF）运动模型获得的先验信息,对图像匹配点抽样集合中的每个匹配点对赋予权值,并根据判断函数对其权值进行更新.最后,针对数据关联的效率要求提出新的迭代终止条件,以公开图像数据集作为图像采集样本.实验结果表明：Skinner-Ransac算法高效可靠,SLAM的位姿估计结果可以达到移动机器人自主导航的需求.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编：卢振洋
  • 地址：北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编：100124
  • 邮箱：xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话：010-67392535
  • 国际标准刊号：ISSN：0254-0037
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
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