文献类型：期刊文章

作　　者：黄鹤[1] 肖宇峰[1] 刘冉[1] 张华[1]

HUANG He;XIAO Yufeng;LIU Ran;ZHANG Hua(Key Laboratory of Sichuan Province for Robot Technology Used for Special Environment,School of Information and Engineering,Southwest University of Science and Technology,Mianyang 621010,China)

机构地区：[1]西南科技大学信息工程学院特殊环境机器人技术四川省重点实验室

出　　处：《传感器与微系统》

基　　金：国家核能开发科研项目([2016]1295);国家自然科学基金资助项目(61601381);四川省科技支撑计划资助项目(2015GZ0035)

年　　份：2019

卷　　号：38

期　　号：7

起止页码：142-145

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对机器人绑架后的重定位问题,提出了将粒子滤波与图像ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征匹配结合起来的全局定位算法。机器人被绑架后,由运动模型预测产生的粒子集将不能正确估计机器人位姿。方法通过加入相机观测结果来修正粒子集。首先基于相机图像ORB特征匹配检测机器人所在区域,然后在相机关联的栅格子地图内撒粒子,最后通过粒子滤波的观测更新和重采样使粒子逐渐收敛实现重定位。实验证明:本文方法能够解决机器人绑架问题,在时间效率上优于加入随机粒子的自适应蒙特—卡罗定位算法,且具有更低定位误差。

关 键 词：粒子滤波 ORB特征  机器人绑架  栅格地图

分 类 号：TP242]