【摘 要】
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研究全景视觉机器人同时定位和地图创建(SLAM)问题。针对普通视觉视野狭窄,对路标的连续跟踪和定位能力差的问题,提出了一种基于改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的全景视觉机
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研究全景视觉机器人同时定位和地图创建(SLAM)问题。针对普通视觉视野狭窄,对路标的连续跟踪和定位能力差的问题,提出了一种基于改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的全景视觉机器人SLAM方法,用全景视觉得到机器人周围的环境信息,然后从这些信息中提取出环境特征,定位出路标位置,进而通过EKF算法同步更新机器人位姿和地图库。仿真实验和实体机器人实验结果验证了该算法的准确性和有效性,且全景视觉比普通视觉定位精度更高。
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