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基于机器学习的激光视觉机器人全局定位方法
文献摘要：
目前激光视觉机器人全局定位方法没有构建针对周围环境特征点的全局地图,存在定位效果差、定位过程中特征点数量的提取精度低和定位时间长的问题,提出基于机器学习的激光视觉机器人全局定位方法.该方法首先对机器人周围环境进行特征提取和特征分割处理,将所有局部地图的坐标进行转换并融合生成全局地图,其次预测出机器人的相对位置,进而得出机器人在全局的大致位置,最终与全局地图进行特征匹配得出最优全局定位,实现激光视觉机器人全局定位.实验结果表明,所提方法定位过程中特征点数量的提取精度最高可达99％,定位所用的时间在15 s内,说明所提方法的定位效果好、定位过程中特征点数量的提取精度高、定位时间短.
文献关键词：
机器学习;激光视觉;全局定位;特征提取;特征分割
中图分类号：
作者姓名：
康凯;张宏武;王治学;马伟
作者机构：
宁夏师范学院数学与计算机科学学院,宁夏固原 756000;宁夏大学新华学院信息与计算机科学系,银川 750021
文献出处：
引用格式：
[1]康凯;张宏武;王治学;马伟-.基于机器学习的激光视觉机器人全局定位方法)[J].激光杂志,2022(12):46-50
A类：
B类：
基于机器学习,激光视觉,视觉机器人,全局定位,定位方法,周围环境,环境特征,特征点,局地,定位效果,定位时间,特征分割,局部地图,预测出,相对位置,特征匹配,配得
AB值：
0.246414
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