本文探讨了一种在空地正交视角下,通过空中无人机与地面机器人的协同作业,实现多机器人同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)的技术。在单一机器人进行SLAM时,由于其视角的局限性,难以获得复杂场景中全面的环境信息,这对于机器人定位和地图构建都构成了挑战。而本文提出的解决方案通过整合无人机和地面机器人的视角,可以有效解决这一问题。 文章的核心思路在于解决无人机与地面机器人的坐标系转换问题。通过设计一种空中无人机与地面机器人协同定位与建图的框架,可以整合无人机的全局俯视图像与地面机器人的局部平视图像。这样不仅能够获取更为全面丰富的场景信息,而且有利于后续的信息融合处理。 在这个框架内,首先需要解决的是如何通过融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)数据和图像信息来修正偏移并优化轨迹。IMU通常用于测量和报告一个物体的特定动态条件,例如速度、方向和重力的加速度。在SLAM任务中,IMU可以提供无人机与地面机器人的运动信息,这些信息对于校正移动过程中的误差至关重要。 此外,为了实现坐标系的转换,文章还利用了地面机器人上携带的视觉标识。这些视觉标识含有尺度信息,可以用来帮助无人机获取相对位置变换矩阵,从而实现地图的融合。这种使用视觉标签的方法,不仅简化了坐标转换过程,还能提高定位的准确性和地图构建的质量。 本研究方法的有效性通过多组真实场景实验得到了验证。实验结果表明,该方法能够有效提高空地协同多机器人定位与建图的准确性。而这一结果对于多机器人空地协同SLAM领域的研究提供了一个值得参考的理论与实践指导。 关键词包括多机器人、无人机、同时定位与建图、空地协同。这些关键词揭示了文章的研究主题和应用场景,同时指出了该研究在机器人领域中的重要性。多机器人系统的研究是当前智能机器人领域的热点之一,而无人机与地面机器人的配合使用,可拓展机器人的应用范围和能力。 引用格式为刘盛等人在《控制理论与应用》上发表的研究成果,这是中国自动化学会主办的一本中文刊物,涉及控制理论及其在工程技术领域中的应用研究。通过本文的内容,可以看出作者们通过跨学科的研究,将控制理论、机器学习、深度学习等领域的知识融入到实际的机器人协同作业任务中,展示了这些理论与技术的实际应用价值和潜力。
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