典型文献
基于具有墙角信息的语义地图改进AMCL重定位算法
文献摘要：
针对原始自适应蒙特卡洛定位(Adaptive monte carlo localization,AMCL)算法仅利用激光信息存在的缺陷,提出一种基于激光与视觉融合的语义地图进行全局定位,该语义地图融合基于深度学习的目标检测方法提取环境中的墙角语义;利用建立的包含墙角信息的二维语义栅格地图,结合视觉预定位方法及角点周围语义信息表来提高算法全局初始定位的效率和准确性,使得移动机器人可以在少量先验信息和运动的情况下更迅速地实现定位.提出视觉预定位的方法,改进了粒子权重更新方式,再同步结合AMCL算法与环境地图匹配进行精定位.最后通过搭建的移动机器人在不同场景下进行对比试验,验证了该方法的有效性.
文献关键词：
墙角信息;语义信息表;全局预定位;改进AMCL;语义地图
中图分类号：
作者姓名：
蒋林;聂文康;朱建阳;刘奇;田体先;李峻
作者机构：
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室 武汉 430081;武汉科技大学机器人与智能系统研究院 武汉 430081
文献出处：
引用格式：
[1]蒋林;聂文康;朱建阳;刘奇;田体先;李峻-.基于具有墙角信息的语义地图改进AMCL重定位算法)[J].机械工程学报,2022(24):312-323
A类：
墙角信息,全局预定位
B类：
语义地图,AMCL,重定位,定位算法,始自,自适应蒙特卡洛,蒙特卡洛定位,Adaptive,monte,carlo,localization,光与视觉,视觉融合,全局定位,地图融合,目标检测方法,取环,维语,栅格地图,定位方法,角点,语义信息表,始定,移动机器人,先验信息,权重更新,更新方式,环境地图,地图匹配,精定位,同场
AB值：
0.416504
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