杨博
- 作品数：3 被引量：26H指数：3
- 供职机构：东南大学仪器科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程更多>>
- 基于二次解析的UWB室内定位高度方向优化方法被引量：6
- 2019年
- 针对解析法处理具有高度限制的UWB室内三维定位时的高度方向精度不佳问题,通过对定位方程组的研究,着重分析了其内在原因,并提出了一种基于现有解析法的二次解析法。首先以常见的解析法得到目标点较为准确的水平方向的分量,然后在二次解析过程中采用修正偏差的Tikhonov正则化方法求解优化高度方向的分量。此方法可有效减少目标点高度分量的定位误差以及最终的定位误差。分别通过数学仿真平台和实验平台与传统解析法进行比较,验证了此方法的有效性。仿真与实验结果表明:所提出的方法能够将传统的解析法的定位精度提高40%以上。其中实验结果表明,所提方法的定位效果比最小二乘法提高52.1%,比Chan算法提高41.6%,具有很好的工程应用价值。
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- 关键词：超宽带TIKHONOV正则化
- 室内环境下基于边际约束的快速路径自主探索算法被引量：3
- 2019年
- 为了提高移动机器人在室内未知环境的自主探索能力,实现移动机器人在探索目标点之间的安全、快速移动,提出一种基于边际约束的快速路径自主探索算法。首先,将机器人自主探索问题描述为部分可观测马尔可夫决策过程模型。之后,在传统的快速扩展随机树(RRT)算法基础上,将随机树的生长空间划分为边际四象限空间,结合启发式评估函数的评价。该算法加快了移动机器人在探索目标点之间的移动速度,同时减少了随机树的节点,降低了对内存空间的占用。通过Matlab仿真实验,在实验设定的仿真环境中,该算法比传统RRT算法在时间上缩短约了75%,节点数量减少了约80%,并在机器人操作系统的仿真实验中验证了算法的实用性。
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- 关键词：移动机器人快速扩展随机树
- 室内环境下基于图优化的视觉惯性SLAM方法被引量：17
- 2017年
- 基于图优化的即时定位与同步构图(SLAM)方法是在视觉里程计运动估计的基础上通过增加一个回环检测,从而对非线性多约束进行优化来提高定位精度。在视觉运动估计中,针对视觉特征点匹配错误率高的问题,提出了一种ORB特征点聚类抽样匹配跟踪的方法。在位姿图优化上,提出了一种改进型的回环检测方法,减少了两种错误匹配的可能性。最后将视觉SLAM与惯性导航进行组合,提高了系统的稳定性和定位精度。使用公开的室内SLAM测试数据集进行仿真,结果表明,该方法的定位均方根误差在厘米级,生成的点云地图清晰可见。
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