本文選題：RBPF　切入點：SLAM　出處：《西南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：傳統(tǒng)的機器人避障路徑識別方法存在識別不準(zhǔn)確、誤差大、效率低的問題.對此,本文提出基于視覺分析的機器人最優(yōu)避障路徑識別方法:建立機器人避障路徑觀測模型以分析機器人運動狀態(tài),采用基于RBPF的SLAM方法對避障路徑進(jìn)行降噪濾波處理,在此基礎(chǔ)上運用適應(yīng)度函數(shù)排序避障路徑,并引入視覺分析法識別排序后的避障路徑,從而實現(xiàn)有效識別最優(yōu)避障路徑的目的.實驗結(jié)果證明,與傳統(tǒng)識別方法相比,改進(jìn)方法的識別精度較高,運行耗費時間較短,具有一定的實用性.
[Abstract]:The traditional identification method of obstacle avoidance path of robot has the problems of inaccurate identification, large error and low efficiency. In this paper, the optimal obstacle avoidance path recognition method based on visual analysis is proposed: the observation model of robot obstacle avoidance path is established to analyze the robot motion state, and the SLAM method based on RBPF is used to reduce the noise and filter the obstacle avoidance path. On this basis, the fitness function is used to sort the obstacle avoidance paths, and the visual analysis method is introduced to identify the sorted obstacle avoidance paths, so as to effectively identify the optimal obstacle avoidance paths. The experimental results show that, compared with the traditional recognition methods, The improved method has higher recognition accuracy, shorter running time and better practicability.
【作者單位】： 西南大學(xué)信息中心;西南大學(xué)計算機與信息科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61262029)
【分類號】：TP391.41;TP242

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本文編號：1624190