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（北方工业大学,机械与材料工程学院,北京,100144）
摘要： 未知室内环境中的障碍检测是室内移动机器人领域的热点问题。在低成本条件下为更加准确的对环境中的障碍进行检测,提出一种基于低成本Kinect传感器点云数据进行环境障碍检测的有效方法。首先通过Kinect三维点云数据,对点云数据进行去燥处理,并进行三维数据到二维平面的投影的转换并通过DBSCAN聚类算法对投影的二维点云数据进行聚类分析。通过设置相邻顶点间最大距离阈值对convex-hull凸包算法进行改进,试验结果表明改进的凸包算法能够对障碍进行有效识别。该方法在Matlab中进行了方法验证,并在P3-DX移动机器人平台上进行了试验验证,结果表明该方法能够有效对环境中的障碍进行有效识别。 相似文献
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移动机器人轮子打滑的辨识与校核是机器人定位研究的难点,也是提高位置估计精度的关键,通过分析轮子打滑对轮式移动机器人位置估计的影响,对于试验平台在做直线运动时,基于统计理论利用已被校核的零漂的MEMS 陀螺仪与增量式光电编码器的测量信息建立了轮子打滑模型,同时运用几何方法给出了轮子打滑的辨别方式以及打滑后移动机器人实际位置与方向的校核式.试验结果表明该模型能准确判别驱动轮是否打滑,同时对驱动轮打滑校核后能有效提高轮式移动机器人的定位精度。 相似文献
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