模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2011, Vol. 24 Issue (3): 314-320    DOI:
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一种基于几何统计特征的全局扫描匹配方法
A Global Scan Matching Method Based on Geometric Statistic Features

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摘要 在动态环境中研究如何同步完成机器人定位、环境轮廓刻画、环境变化区域判别的任务,提出一种全局扫描匹配方法.该方法提出“试探验证求解(PVS)”的匹配策略,并提出利用高层几何统计特征描述激光扫描数据的分割段和扫描点.扫描数据准确匹配后,在刻画环境轮廓的同时也矫正了机器人位姿,而环境中的变化则在利用PVS策略匹配的过程中进行了辨别.最后通过多个未知动态室内环境下的真实激光数据集上的实验,验证了所提出方法的有效性.
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孙凤池
苑晶
黄亚楼
关键词 全局扫描匹配移动机器人定位动态环境建图    
Abstract:A global scan matching method is proposed to study how to synchronize robot localization, environmental profile characterization and changed regions discrimination in dynamic environment. In the proposed method, a probeverifysolve (PVS) matching strategy is described. Highlevel geometric statistic features are defined for laser scan segments and scan points. After precise matching between scan data, the environmental profile can be characterized and meanwhile the robot pose can be rectified. Changes in the environment are discriminated using PVS matching strategy. Finally, the proposed method is verified through experiments using several real laser datasets in unknown dynamic indoor environments, and the effectiveness of the proposed method is proved.
Key wordsGlobal Scan Matching    Mobile Robot    Localization    Dynamic Environment    Mapping   
    
ZTFLH: TP 24  
引用本文:   
孙凤池, 苑晶, 黄亚楼. 一种基于几何统计特征的全局扫描匹配方法[J]. 模式识别与人工智能, 2011, 24(3): 314-320. SUN Feng-Chi, YUAN Jing, HUANG Ya-Lou. A Global Scan Matching Method Based on Geometric Statistic Features. , 2011, 24(3): 314-320.
链接本文:  
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