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基于Dempster-Shafer的飛行機器人多目標視覺(jué)定位方法
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Multiobjective Visual Location Method for Flying Robot Based on Dempster-Shafer
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    摘要:

    在受到遮擋物影響的室內環(huán)境中,飛行機器人接收數據中常伴有不確定性因素,為了解決復雜室內環(huán)境下高精準定位問(wèn)題,提出了基于Dempster-Shafer的飛行機器人多目標視覺(jué)定位方法。根據飛行機器人控制原理,分析飛行位置與期望位置存在偏差,通過(guò)提取顏色特征和邊緣特征建立多目標模型。設計地面標記,采用迭代算法對標記地面目標進(jìn)行局部最大化概率計算,以此適應多目標形變,通過(guò)Dempster-Shafer證據推理方法獲取目標精準位置,由此完成多目標視覺(jué)定位。在實(shí)驗場(chǎng)地支持下,將傳統方法與Dempster-Shafer證據推理方法進(jìn)行對比分析,由結果可知,Dempster-Shafer證據推理方法定位精準度最高可達到96%,對提高室內定位精準度具有一定價(jià)值。

    Abstract:

    In the indoor environment affected by the obstruction, the receiving data of the flying robot is often accompanied by uncertain factors. In order to solve the problem of high precision positioning in complex indoor environment, a multi-target visual positioning method based on Dempster-Shafer is proposed. According to the control principle of the flying robot, the deviation between the flight position and the expected position is analyzed, and the multi-objective model is established by extracting the color feature and the edge feature. The ground mark is designed, and the iterative algorithm is used to calculate the local maximization probability of the marked ground target, so as to adapt to the multi-objective deformation, and the target precise position is obtained by the Dempster-Shafer evidence reasoning method, thereby completing the multi-target visual positioning. With the support of the experimental site, the traditional method is compared with the Dempster-Shafer evidence reasoning method. It can be seen that the Dempster-Shafer evidence reasoning method has a positioning accuracy of up to 96%, which has certain value for improving indoor positioning accuracy.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

白璐,杜承烈.基于Dempster-Shafer的飛行機器人多目標視覺(jué)定位方法計算機測量與控制[J].,2019,27(10):259-263.

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  • 收稿日期:2019-08-02
  • 最后修改日期:2019-08-02
  • 錄用日期:2019-08-15
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-10-16
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