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用于移动机器人导航的通用激光雷达特征提取  
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【英文篇名】 General purpose LIDAR feature extractor for mobile robot navigation
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【作者】 李阳铭; 宋全军; 刘海; 葛运建;
【英文作者】 Li Yangming; Song Quanjun; Liu Hai; Ge Yunjian; Robot Sensor Laboratory; Institute of Intelligent Machines; Chinese Academy of Sciences;
【作者单位】 中国科学院合肥智能机械研究所机器人传感器实验室;
【文献出处】 华中科技大学学报(自然科学版) , Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2013年 S1期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 移动机器人; 激光雷达; 特征提取; 定位与地图创建; 结构张量;
【英文关键词】 mobile robot; LIDAR; feature extraction; localization and mapping; structure tensors;
【摘要】 提出了一种基于结构张量的、无需先验知识的、可广泛应用于各种环境的多尺度激光雷达数据特征提取方法.这种方法与经典的图像处理方法具有相似的数学意义,利用数据对应的结构张量来评价特征的显著性.在经典数据集上对比了文中提出方法与经典方法的重复度和计算复杂度,实验结果表明:这种方法具有广泛适用性,并比传统方法具有更高的精度和重复度.
【英文摘要】 A structure tensors based,prior knowledge independent,general purposed feature extractor for LIDAR(light detection and ranging)data was proposed.The method shared ts mathematical foundation with classical visual feature detectors,and they measured strength of features based on structure tensors.The precision and the repeatability of classical methods were compared with the proposed one on representative datasets.Experimental results show that the proposed method does not depend on prior knowledge,and it out...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61105090)
【更新日期】 2014-01-17
【分类号】 TP242
【正文快照】 激光雷达主要具有以下几个特点:具有能同时精确测量距离和方位角的能力;受环境影响程度小,因此,被广泛地应用于各种移动机器人导航与定位系统中,是移动机器人领域最常用的环境传感器之一[1].传统的激光雷达特征提取算法往往依赖于环境特征,如室内环境较常用的直线提取法及相关?

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