【摘 要】
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针对传统物流行业中工作强度大、效率低的弊端,使用自动移动机器人按对车厢内的货物进行转移,需要对车厢构图,并对移动机器人进行车厢内精确定位。使用扩展卡尔曼滤波(EKF)同
【机 构】
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广东电网有限责任公司电力科学研究院
【基金项目】
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省级计量检定中心无人化、智能化技术研究及应用-课题1：计量检定中心库前区无人化运行关键技术研究(GDKJXM20172799)
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针对传统物流行业中工作强度大、效率低的弊端,使用自动移动机器人按对车厢内的货物进行转移,需要对车厢构图,并对移动机器人进行车厢内精确定位。使用扩展卡尔曼滤波(EKF)同时定位与构图(SLAM),借助使用车轮驱动编码器信号,建立状态模型,获取移动机器人的里程计信息,使用激光雷达获取环境点云信息,建立观测模型;通过提取直线特征,利用状态模型预测位姿完成观测模型同地图中直线特征相互匹配,进而通过卡尔曼滤波算法完成对实际位姿的估计过程。所提出定位方法可以实现在室内、车厢等有限环境中定位,平均定位精度达2cm,姿态
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