一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法

摘要：

为解决室内环境中移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法.首先通过建立机器人运动模型,对激光雷达获得的点云数据进行预处理.然后采用聚类算法对预处理后的数据进行分割和合并.采用正交拟合算法,估算特征线段的最大角度公差,并提取竖直和水平特征线进行误差纠正.仿真实验结果表明:算法可有效提取室内环境特征线段并建立特征地图.同时调用数据集与ICP(iterative closest point)算法进行对比测试,结果表明使用该算法构建环境地图,可见使用此算法可降低建图时间复杂度,同时提高地图匹配精度.

关键词：即时定位与地图构建(SLAM)、特征提取、聚类分割、正交拟合、环境建模

所属期刊栏目：20

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：桂林电子科技大学创新项目2019YCXS014

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2325-2331