-
公开(公告)号：CN108133496B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201711404798.6
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于g2o与随机蕨类算法的稠密地图创建方法属于机器人实时定位与地图创建领域。首先，构筑相机位姿模型和加权融合3D点截断信息的TSDF模型，用于准确表示创建物体的表面。其次，提出一种改进的回环检测方法，并将其与随机蕨类彩色图像编码化策略相结合，进而优化TSDF模型。最后，使用g2o图优化库解算约束函数，建立数据集间的优化边。实验结果表明，混合优化位姿模型可以较快建立全局SLAM地图，并有效识别曾到达区域。
-
公开(公告)号：CN108133496A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201711404798.6
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于g2o与随机蕨类算法的稠密地图创建方法属于机器人实时定位与地图创建领域。首先，构筑相机位姿模型和加权融合3D点截断信息的TSDF模型，用于准确表示创建物体的表面。其次，提出一种改进的回环检测方法，并将其与随机蕨类彩色图像编码化策略相结合，进而优化TSDF模型。最后，使用g2o图优化库解算约束函数，建立数据集间的优化边。实验结果表明，混合优化位姿模型可以较快建立全局SLAM地图，并有效识别曾到达区域。
-
公开(公告)号：CN106022480B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201610320200.4
申请日：2016-05-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于D‑S证据理论的机器人功能模块粒度划分评价方法，属于机器人分散控制领域，该评价方法主要分四步完成：以智能服务机器人系统的各功能模块独立性为原则，分别构建各功能模块间的联系度量指标与各功能模块内的联系度量指标，结合相关性度量矩阵求取各模块划分方案的内聚度与耦合度效用值。将内聚度和耦合度作为证据理论的两个证据源，构造多属性决策矩阵，同时引入隶属度函数概念，对决策矩阵中的效用值进行转换。结合基本概率分配值的定义，求取各焦元的效用分配值，并对每个方案不同属性下的偏好信息进行合成，构造信任区间。最后，基于区间数偏好排序方法，对各决策方案进行排序，获取智能服务机器人系统的各功能模块最优划分粒度。
-
公开(公告)号：CN106022480A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610320200.4
申请日：2016-05-13
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06N5/04 , G06K9/6224
Abstract: 基于D‑S证据理论的机器人功能模块粒度划分评价方法，属于机器人分散控制领域，该评价方法主要分四步完成：以智能服务机器人系统的各功能模块独立性为原则，分别构建各功能模块间的联系度量指标与各功能模块内的联系度量指标，结合相关性度量矩阵求取各模块划分方案的内聚度与耦合度效用值。将内聚度和耦合度作为证据理论的两个证据源，构造多属性决策矩阵，同时引入隶属度函数概念，对决策矩阵中的效用值进行转换。结合基本概率分配值的定义，求取各焦元的效用分配值，并对每个方案不同属性下的偏好信息进行合成，构造信任区间。最后，基于区间数偏好排序方法，对各决策方案进行排序，获取智能服务机器人系统的各功能模块最优划分粒度。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.046 seconds)
