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公开(公告)号：CN111427047B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010236546.2
申请日：2020-03-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种大场景下自主移动机器人SLAM方法，首先考虑机器人在空间平面运行所面临各种噪声的影响，由不同噪声的加权和，对激光雷达观测到的空间环境数据建立一个空间似然域模型；然后采用多级分辨率地图的方法进行最优位姿的搜索以及采用分枝定界法对搜索算法进行加速优化，结合位姿优化模块，得到一个精准的位姿和地图；最后将得到的位姿和地图信息传送到基于信息论方法的自主探索算法中，让机器人自主完成定位与建图任务。本发明相对其他方法计算量均很低，而且适用于结构化与非结构化环境当中，具有良好的鲁棒性，适用于更加复杂、较大的环境场合，并且能够实现机器人在未知环境下自主地大范围建图与定位。
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公开(公告)号：CN111427047A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010236546.2
申请日：2020-03-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种大场景下自主移动机器人SLAM方法，首先考虑机器人在空间平面运行所面临各种噪声的影响，由不同噪声的加权和，对激光雷达观测到的空间环境数据建立一个空间似然域模型；然后采用多级分辨率地图的方法进行最优位姿的搜索以及采用分枝定界法对搜索算法进行加速优化，结合位姿优化模块，得到一个精准的位姿和地图；最后将得到的位姿和地图信息传送到基于信息论方法的自主探索算法中，让机器人自主完成定位与建图任务。本发明相对其他方法计算量均很低，而且适用于结构化与非结构化环境当中，具有良好的鲁棒性，适用于更加复杂、较大的环境场合，并且能够实现机器人在未知环境下自主地大范围建图与定位。
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公开(公告)号：CN111476286A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010253480.8
申请日：2020-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人构建地图方法，利用贝叶斯方法通过概率启发式模型提取光束投影到栅格地图单元，充分利用激光与视觉信息中的冗余信息，提取一致性特征信息，并进行特征级的信息融合；在地图更新阶段，提出一种融合激光传感器和视觉传感器的贝叶斯估计方法，对栅格地图进行更新。本发明通过多传感器信息融合可以有效提高SLAM的准确度和鲁棒性。
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