东北大学学报（自然科学版）

东北大学学报(自然科学版) ›› 2007, Vol. 28 ›› Issue (2): 161-164.

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多传感器融合实现机器人精确定位

吴伟;刘兴刚;王忠实;徐心和;   

  1. 东北大学教育部流程工业综合自动化重点实验室;东北大学教育部流程工业综合自动化重点实验室;沈阳大学信息工程学院;东北大学教育部流程工业综合自动化重点实验室 辽宁沈阳110004;辽宁沈阳110004;辽宁沈阳110044;辽宁沈阳110004
  • 收稿日期:2013-06-24 修回日期:2013-06-24 出版日期:2007-02-15 发布日期:2013-06-24
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(60475036);;

  • Received:2013-06-24 Revised:2013-06-24 Online:2007-02-15 Published:2013-06-24

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摘要： 提出采用超声波距离扫描传感器和视觉传感器数据融合技术实现室内环境复杂特征角和半平面的提取,以便更精确地重构环境特征.利用与坐标无关的对称扰动模型建立超声波扫描的环境特征模型、改进的扩展卡尔曼滤波估计求解.以马氏距离作为特征融合判定的依据,并且在传感器校准时,采用基于局部强度和消逝线的摄像机自动校准方法,提高了水平边界点的校准精度,从而使得角的精确度得到大幅改善,较为精确的二维多边形环境地图得以重建,为最终实现机器人的准确定位奠定了基础.

关键词: 数据融合, 对称扰动模型, 摄像机自动校准, 多边形环境地图, 机器人定位