随着移动机器人技术不断发展,里程计技术已经成为移动机器人实现环境感知的关键技术,其发展水平对提高机器人的自主化和智能化具有重要意义。首先,系统阐述了同步定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)中激光SLA...随着移动机器人技术不断发展,里程计技术已经成为移动机器人实现环境感知的关键技术,其发展水平对提高机器人的自主化和智能化具有重要意义。首先,系统阐述了同步定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)中激光SLAM和视觉SLAM的发展近况,阐述了经典SLAM框架及其数学描述,简要介绍了3类常见相机的相机模型及其视觉里程计的数学描述。其次,分别对传统视觉里程计和深度学习里程计的研究进展进行系统阐述。对比分析了近10年来各类里程计算法的优势与不足。另外,对比分析了7种常用数据集的性能。最后,从精度、鲁棒性、数据集、多模态等方面总结了里程计技术面临的问题,从提高算法实时性、鲁棒性等方面展望了视觉里程计的发展趋势为:更加智能化、小型化新型传感器的发展;与无监督学习融合;语义表达技术的提高;集群机器人协同技术的发展。展开更多
针对西门子S7-1200PLC的AD采样过程中,因外界干扰、传感器采样数据扰动等原因导致的采样数据抖动问题,基于最小均方(LMS,least mean square)原理,设计了一种改进型加权平均数字滤波算法。在1200PLC中通过SCL语言编制对应的滤波算法程序,...针对西门子S7-1200PLC的AD采样过程中,因外界干扰、传感器采样数据扰动等原因导致的采样数据抖动问题,基于最小均方(LMS,least mean square)原理,设计了一种改进型加权平均数字滤波算法。在1200PLC中通过SCL语言编制对应的滤波算法程序,对AD采样的数据进行数字滤波。通过设计强干扰环境下的AD采样实验证明:该数字滤波算法高效、可靠,采样数据稳定、准确。展开更多
文摘随着移动机器人技术不断发展,里程计技术已经成为移动机器人实现环境感知的关键技术,其发展水平对提高机器人的自主化和智能化具有重要意义。首先,系统阐述了同步定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)中激光SLAM和视觉SLAM的发展近况,阐述了经典SLAM框架及其数学描述,简要介绍了3类常见相机的相机模型及其视觉里程计的数学描述。其次,分别对传统视觉里程计和深度学习里程计的研究进展进行系统阐述。对比分析了近10年来各类里程计算法的优势与不足。另外,对比分析了7种常用数据集的性能。最后,从精度、鲁棒性、数据集、多模态等方面总结了里程计技术面临的问题,从提高算法实时性、鲁棒性等方面展望了视觉里程计的发展趋势为:更加智能化、小型化新型传感器的发展;与无监督学习融合;语义表达技术的提高;集群机器人协同技术的发展。
文摘针对西门子S7-1200PLC的AD采样过程中,因外界干扰、传感器采样数据扰动等原因导致的采样数据抖动问题,基于最小均方(LMS,least mean square)原理,设计了一种改进型加权平均数字滤波算法。在1200PLC中通过SCL语言编制对应的滤波算法程序,对AD采样的数据进行数字滤波。通过设计强干扰环境下的AD采样实验证明:该数字滤波算法高效、可靠,采样数据稳定、准确。