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全方位ビジョンセンサを搭載した複数台の移動ロボットの自己位置同定法

机译:具有全向视觉传感器的多台移动机器人的自定位识别方法

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摘要

動的環境下において複数のロボットがタスクを協調して実行するためには,ロボット間の相対的または絶対的な位置姿勢情報を実時間で推定し,共有することが必要不可欠である.つまり,正確な自己位置推定アルゴリズムは,複数のロボットがタスクを協調的に実行するための基本技術であると考えられる.移動ロボットの位置同定手法としては,大まかに,内界センサに基づく方法と外界センサに基づく方法に分類できる.内界センサによる方法では,車輪の接地点での滑りにより移動量の正確な討測が難しく,計測誤差が移動とともに蓄積されるという問題を有しているため,この手法を単独で用いることはほとんどない.大抵の自己位置同定アルゴリズムでは,外界センサにより環境中から特徴量を取り出し,あらかじ吟用意されている環境地図と比較照合することにより自己位眉せ同定する.例えば,ランドマークに基づく手法では,位置の既知なランドマートクを検出して1台のロボットの位置姿勢を推定する.この手法では累積誤差が生じないため比較的高精度で位置を同定できるが,あらかじめ環境地図に相当するものを与えておく必要がある.
机译:为了使多个机器人在动态环境中以协调的方式执行任务,必须实时估计和共享机器人之间的相对或绝对位置/方向信息。换句话说,精确的自我位置估计算法被认为是使多个机器人以协调方式执行任务的基本技术。移动机器人的位置识别方法可以大致分为基于内部传感器的方法和基于外部传感器的方法。使用内部传感器的方法的问题在于,由于在车轮的地面接触点处的打滑导致难以准确地测量运动量,并且随着运动而积累了测量误差,因此,不能单独使用该方法。罕见。在大多数自我位置识别算法中,外部传感器从环境中提取特征量,并通过与准备的环境图进行比较和核对来进行自我位置识别。例如,在基于地标的方法中,一个机器人的位置和方向是通过检测具有已知位置的超市来估计的。由于该方法不会引起累积误差,因此可以相对较高的精度识别位置,但是必须事先提供环境图。

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