模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2016, Vol. 29 Issue (12): 1083-1094    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201612004
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基于视觉FastSLAM的移动机器人自主探索方法*
崔帅,高隽,张骏,范之国
合肥工业大学 计算机与信息学院 合肥 230009
Autonomous Exploration Approach of Mobile Robot Based on Visual FastSLAM
CUI Shuai, GAO Jun, ZHANG Jun, FAN Zhiguo
School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009

全文: PDF (1813 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对室内环境下机器人的移动和定位需要,提出基于视觉FastSLAM的移动机器人自主探索方法.该方法综合考虑信息增益和路径距离,基于边界选取探索位置并规划路径,最大化机器人的自主探索效率,确保探索任务的完整实现.在FastSLAM 2.0的基础上,利用视觉作为观测手段,有效融合全景扫描和地标跟踪方法,提高数据观测效率,并且引入地标视觉特征增强数据关联估计,完成定位和地图绘制.实验表明,文中方法能正确选取最优探索位置并合理规划路径,完成探索任务,并且定位精度和地图绘制精度较高,鲁棒性较好.
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作者相关文章
崔帅
高隽
张骏
范之国
关键词 探索定位地图绘制路径规划    
Abstract:To meet the requirement of the indoor travelling and the localization of mobile robot, an approach for autonomous exploration, localization and mapping is proposed based on visual FastSLAM. Firstly, exploration position based on frontiers of the explored region is selected with consideration of information gain and path distance, and then path planning with the shortest distance to exploration position is performed to ensure the maximized exploration efficiency and completeness of the task accomplishment. FastSLAM 2.0 is employed as the basis of the proposed localization and mapping algorithm obtaining observation data by using robot vision, data observation efficiency is increased by fusing panoramic scanning and landmark tracking, and data association estimation is improved by introducing landmark visual information into calculation. The experimental results show that the proposed approach selects the best exploration position accurately, makes path planning reasonably, and accomplishes the exploration task successfully. The localization and mapping results of the proposed algorithm are robust with high accuracy.
Key wordsExploration    Localization    Mapping    Path Planning   
收稿日期: 2016-01-26     
ZTFLH: TP 242.6  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61403116,61271121)、中国博士后科学基金项目(No.2014M560507)、中央高校基本科研业务费专项资金(No.2013HGBH0045)资助
作者简介: 崔 帅,男,1986年生,博士研究生,主要研究方向为人工智能、机器人.E-mail:baalcs@163.com.高 隽,男,1963年生,博士,教授,主要研究方向为智能信息处理、模式识别.E-mail:gaojun@hfut.edu.cn.张 骏(通讯作者),女,1984年生,博士,讲师,主要研究方向为计算机视觉、模式识别、认知科学.E-mail:zhangjun@hfut.edu.cn. 范之国,男,1978年生,博士,副教授,主要研究方向为信息获取与处理、导航与定位、目标探测技术.E-mail:ibcshfut@163.com.
引用本文:   
崔帅,高隽,张骏,范之国. 基于视觉FastSLAM的移动机器人自主探索方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(12): 1083-1094. CUI Shuai, GAO Jun, ZHANG Jun, FAN Zhiguo. Autonomous Exploration Approach of Mobile Robot Based on Visual FastSLAM. , 2016, 29(12): 1083-1094.
链接本文:  
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