黄莹
- 作品数：4 被引量：4H指数：1
- 供职机构：西安理工大学自动化与信息工程学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多视角几何Rao-Blackwellised SLAM 算法
- 2015年
- 低成本传感器、高精度定位是机器人同步定位与地图构建的热点研究问题。采用单视觉传感器来获取多个图像视觉信息,通过因式分解求解多幅图像的空间关系;利用多视角几何理论获得环境深度信息。机器人的同步定位与地图构建是通过对观测模型进行一阶泰勒近似,以及Rao-Blackwellised粒子滤波迭代进行的。在MT-R移动机器人研究平台进行实验,实验结果表明所提出的方法在定位精度指标优于经典的EKF-SLAM方法,并且只需要单个摄像头。
- 弋英民黄莹
- 关键词：单目视觉SLAM算法
- 交互式多模型算法的MT-R机器人视觉跟踪被引量：1
- 2014年
- 针对机器人的视觉跟踪问题,提出了一种基于交互式多模型算法的视觉跟踪方法。该方法采用HSV颜色模型,通过交互式多模型算法进行滤波估计,获得目标的运动属性。利用交互式多模型算法对目标的位置进行一步或者N步预测,在获得下一帧的观测值后,在预测位置的区域进行目标搜索,可减少搜索区域,节省搜索时间,增加了跟踪的实时性。使用该方法对机器人足球比赛中的红色球进行搜索跟踪。实验结果表明,应用该方法可获得目标的运动属性,能快速搜索到运动目标,并能进行准确跟踪。
- 弋英民黄莹
- 关键词：HSV颜色模型交互式多模型算法视觉跟踪
- 特征序列数据关联机器人同步定位与地图构建
- 2014年
- 针对噪声不确定性增大的数据关联问题,提出特征点序列数据关联机器人同步定位与地图构建方法。根据机器人环境特征点的空间几何信息,基于图论建立特征点间的信息相关性。利用相邻两步的特征点观测信息协方差的变化,转化成求解特征点TSP问题和特征序列最大相关函数,以此确定所观测特征点的数据关联。实验证明,提出的方法可在噪声不确定性增大的情况下,保证同步定位与地图构建算法的一致性。
- 弋英民黄莹王智敏张孟志
- 关键词：数据关联同步定位与地图构建机器人
- 未知观测噪声时机器人同步定位与地图构建被引量：3
- 2015年
- 对未知观测噪声的机器人同步定位与地图构建问题,提出基于神经网络PID自适应学习观测噪声的机器人同步定位与地图构建算法.已知系统噪声为高斯分布,噪声的方差未知,但其真值是在某个有限集合内.设计一个由神经网络PID控制器、观测噪声调整以及中值滤波构成的噪声在线辨识单元.通过自适应在线辨识观测噪声,并进行新息协方差平均值滤波,迭代修正观测噪声协方差,实现机器人同步定位精度的在线提高.实验表明,该算法可降低观测噪声先验信息不足的影响,减小定位误差.
- 弋英民刘丁黄莹
- 关键词：机器人同步定位与地图构建神经网络
