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移动机器人自然路标特征提取方法被引量：4: 2010年; 介绍了一种基于2维激光测距仪的自然路标特征提取方法.本方法由3部分组成:数据聚类、滤波平滑以及特征提取.该方法根据计算机图形学中的尺度空间理论,利用无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman filter)构建曲线模型估计器,对描述环境局部区域形状的扫描点间的几何拓扑关系进行估计.根据估计过程中获得的Mahalanobis距离构建滤波卷积核对原始范围图像进行自适应滤波平滑处理,利用距离数据的曲率函数对聚类后的数据进行分割并提取特征.该方法对噪声鲁棒稳定,并且可以有效地提取非结构化环境中的自然路标特征.实验结果证明本文所提出的方法对自然路标特征提取是行之有效的,可以为自主移动机器人导航系统提供丰富的路标特征.; 冯肖维方明伦何永义何琼; 关键词：自适应滤波移动机器人

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博士研究生创新基金(A16-0109-09-702)